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【圆桌论坛】工业机器视觉精华汇总

发布者: qingtang | 发布时间: 2023-8-18 11:33 AM| 查看数: 247| 评论数: 0|帖子模式

活动类型:线上活动
开始时间: 2023-3-11 07:00 PM 至 2023-3-11 08:45 PM 商定
活动地点:腾讯会议
性别: 不限
已报名人数: 0
AI行业应用圆桌论坛
工业视觉
2023/03/11 19:00-20:45
圆桌论坛背景介绍

基于联盟成员每周的个人主题分享会后反馈,存在一些专业问题聊得不够透彻等问题。所以,根据大家的需求,我们策划了AI应用圆桌论坛,旨在对相关行业领域问题进行更深一步的讨论,希望大家在这个平台有所收获。

工业视觉行业主题论坛

会议主持人:老严(联盟创始人)

会议桌长:商在兴

会议桌员:Lorenzo、肖雄、何钢、王夏东、孙同学等

参议人员:AIHIA联盟所有成员以及受邀外部嘉宾

会议流程:圆桌论坛背景介绍、工业视觉应用主题分享、问答互动、及下一期主题预告


NO.1

你觉得机器视觉到了一个什么阶段?
会议现场照片

目前机器视觉行业,以传统图像处理为主,深度学习为辅,主要的原因在于传统方法效率快、对硬件的要求低,可以达到很高的精度,在刀纹刮伤这种简单的目标是可以达到99.99%,而深度学习想要达到高精度,往往需要采集大量的样本,相比是有点困难。

NO.2

你跑在了机器视觉的哪个赛道?
会议现场照片

不论在3C行业还是新能源行业或是其他行业,都会遇到数据样本不足或者不充分的问题,一是可以通过购买仿制样品或者真实样品,根据我们的样本曲线去造,二是通过类似ps的软件去造,增加我们的样本,但每个行业都要具体问题具体分析

NO.3

标准软件需要包括哪些模块?

会议现场照片

针对标准的深度学习软件,分享嘉宾总结了目前使用的模块,同时提出关于软件的运用,从开始收集数据到最后部署到设备上的过程中,需要考虑软件的易用性、鲁棒性、客制化。

NO.4

工业机器视觉(深度学习方向) 实际项目经常遇到的问题?
会议现场照片

分享嘉宾总结了机器视觉缺陷检测中经常遇到的问题,其中强调一定要多交流沟通,缺陷检测样本的形式各异,要定义好各缺陷的类别标准,而对于获取样本困难,可以结合传统图像处理,对缺陷进行分割,再用OpenCV中博森融合的方式融合到正样本中。

NO.5

对工业机器视觉质检的期望
会议现场照片

虽然机器视觉在大量的项目已经落地、应用,但还是存在很多疑难问题需要去解决。对此,分享嘉宾基于现在的问题和现实的技术发展,提出了无监督检测方式、无监督+光学硬件的结合以及基于缺陷自动生成的样本增强的观点。

问答互动
1
工业视觉相关企业一般会使用什么
商业软件进行检测呢?

商业软件包括支持传统图像处理以及深度学习的软件,目前主流的是halcon软件。


2
目前机器视觉缺陷检测的软件会跟
国外的halcon软件去做一个结合吗?
这种软件能否把halcon软件替代?

目前很多项目都是以传统图像处理加深度学习的方式,以传统图像处理为主,深度学习为辅的方式去完成的一些复杂的项目。但对现在看来还处于综合去运用的阶段,还没有替代。


3
在工业领域,以halcon软件来做
市场,它的市场占有率会怎么样?

如果是在缺陷检测场景中,用halcon图像处理算法软件,是一个效率非常高的方式,在目前工业领域市场占有率还是相当高的,但它是个商业的软件,要综合考虑成本的问题。


圆桌论坛主题预告

老严再次介绍了AI人才发展联盟的愿景、理念、以及定位,并预告下期圆桌论坛分享主题:智慧安防。同时非常感谢大家今天的参与。

►想要获取论坛详情及最新消息,可添加二维码




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针对AI各行业热门话题,搭建联盟成员之间、联盟成员与外部嘉宾之间自由交流平台,提供联盟成员之间合作契机,促进联盟整合实力、资源共享,实现行业生态共建,助力联盟达成“共建AI人脉圈,共享AI时代美好生活”的愿景。
联盟计划从2023年2月开始,由联盟运营团队策划,活动组牵头开展“AI应用圆桌论坛”,定期进行一场线上会议交流,每次会议由一位盟友担任桌长围绕选好的议题与桌员进行讨论,从而实现相互了解、相互融合、助力发展。

文案:洪嘉隆

审核:CC

发布:刘明慧



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