亚博登录界面|网页版 机械制造 阿里云ET工业大脑发布AI视觉产品“见远”|亚博网页版登陆界面

阿里云ET工业大脑发布AI视觉产品“见远”|亚博网页版登陆界面

本文摘要:7月24日,阿里云ET工业大脑发布AI视觉产品“接近”,利用深度自学及图像处理算法自动识别图像的缺陷、故障及其他目标,可大幅节省人力,提高产品生产率及准确性稳定性效果。

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7月24日,阿里云ET工业大脑发布AI视觉产品“接近”,利用深度自学及图像处理算法自动识别图像的缺陷、故障及其他目标,可大幅节省人力,提高产品生产率及准确性稳定性效果。来自阿里巴巴机器智能技术研究所的视觉计算团队的“近距离气味”在城市大脑中开发了多种视觉智能创意技术,如曜石、曜石、老鹰、天基。阿里巴巴机械智能研究所副主任、视觉计算组负责人华善胜解释说,目前“近距离气味”适用于电池缺陷检测、丝绸缺陷、道路裂缝检测、垃圾分类、智能养殖等多个领域。

例如,在电池故障检测领域,“接近气味”的识别准确度约为95%,每33人可节省1人。阿里云ET产业大脑通过深度自学和图像识别算法,集中学习40000多个样本,将图像转换成机器能记忆的二进制语言,使质检机器能够动态地自动识别电池碎片的遗漏。位于杭州的浙江正泰新能源已经通过“近距离气味”消除了单、多晶电池板EL,通过毫秒级自动判断可以很好地识别出裂纹、黑点等20多种缺陷,比人工检测速度快了两倍以上。

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这是光伏行业首次建立对电池片的动态、在线、自动检测。这个项目的算法工程师魏溪不包含说明,产业质量检查主要由三个类别组成:无摄像头、人工。

有照相机,但人工仔细观察。照相机皮带具有非常简单的分析功能。由此引发的问题是人力成本高、人的情绪对质量管理有很大影响、效率低下的问题。

“近距离气味”需要可靠的自动化、全面的和平一线工作人员。“以前他们要在海里捞针,现在只要在桌子上找针就行了。”此外,“近距离气味”可以应用于更多其他领域。例如,通过列车的底部/侧面照片,可以自动检测列车是否有故障。

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常见故障达100种,概率最重要的故障有数十种。对180万张照片的测试数据显示,人工智能系统测试请求数为985张,其中141张是通过人工失踪检查由机器检测出来的。

除了车辆外,桥梁、路面检查中的“近距离气味”变得更加重要。需要通过安装在无人机上的高清摄像机,动态查找组件变形、裂纹、泄漏等腿部不存在的外观疾病。

还可以找到头发笔画的裂缝。以前大部分是肉眼完成的,检查遗漏率低,速度慢。阿里云仍然致力于推动产业AI的着陆,享受着从基本硬件基础设施到行业解决方案的丰富人工智能套件,是国内屈指可数的人工智能解决方案企业。

ET产业大脑已经帮助工业生产企业建设了数十亿元的利润。

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