在2024年諾貝爾物理學(xué)&化學(xué)獎(jiǎng)的聚光燈下，人工智能再一次成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。就在AI從實(shí)驗(yàn)室走向宇宙真理的同時(shí)，另一個(gè)悄然革命也在進(jìn)行——制造業(yè)的“視覺(jué)”正在被重新定義。想象一下，工廠里的每一臺(tái)機(jī)器不僅會(huì)“動(dòng)”，更會(huì)“看”，還能“思考”。匯川AI視覺(jué)方案，正是這種科技魔法的締造者，賦予機(jī)械“眼睛”和“大腦”，讓智能制造不再是科幻，而是真實(shí)可觸的未來(lái)。

然而，盡管前景光明，很多企業(yè)在實(shí)際應(yīng)用中卻發(fā)現(xiàn)，AI質(zhì)檢的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)超預(yù)期。您的企業(yè)是否也正經(jīng)歷這些困惑？

Q1:模型開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，項(xiàng)目交付困難？

模型開(kāi)發(fā)周期受到數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注、訓(xùn)練等多方面因素的制約。工業(yè)生產(chǎn)中的缺陷樣本難以快速收集，導(dǎo)致初代模型上線效率降低，進(jìn)而影響項(xiàng)目進(jìn)度。此外，AI技術(shù)復(fù)雜性高，機(jī)器視覺(jué)工程師對(duì)軟件不夠熟悉，缺乏技術(shù)支持，這進(jìn)一步阻礙了AI工業(yè)軟件的普及。

Q2:高密行業(yè)云端不適用，數(shù)據(jù)安全沒(méi)保障？

對(duì)于軍工、芯片半導(dǎo)體等高密級(jí)行業(yè)，數(shù)據(jù)安全性成為一大挑戰(zhàn)。企業(yè)擔(dān)憂產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫丝赡軒?lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)，故而對(duì)新技術(shù)有所顧忌。

Q3:工藝場(chǎng)景不熟悉，解決方案反復(fù)改動(dòng)？

當(dāng)前AI多用于表面外觀檢測(cè)，結(jié)果以人工主觀判斷為主。由于缺乏場(chǎng)景工藝參數(shù)積累，現(xiàn)場(chǎng)往往需要反復(fù)修改方案，影響生產(chǎn)效率。最終導(dǎo)致AI技術(shù)的整體效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于用戶的預(yù)期。

匯川技術(shù)推出的Finovision鳳麟AI云平臺(tái)是一個(gè)集數(shù)據(jù)管理與模型訓(xùn)練于一體的全流程深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，具備簡(jiǎn)便操作、高效模型開(kāi)發(fā)、深厚工藝積累等多重優(yōu)勢(shì)，協(xié)助用戶解決AI質(zhì)檢諸多難題。

01 極簡(jiǎn)操作流程、縮短項(xiàng)目開(kāi)發(fā)周期

智能標(biāo)注提升標(biāo)注效率

基于最新分割大模型優(yōu)化的智能標(biāo)注功能，能精確分割缺陷區(qū)域。在復(fù)雜背景與不規(guī)則目標(biāo)情況下，智能標(biāo)注效果顯著，效率提升超過(guò)50%。

AIGC數(shù)據(jù)合成加速模型上線，降低數(shù)據(jù)獲取成本

為了提升模型的泛化能力和抗干擾能力，AIGC將構(gòu)建多樣化的數(shù)據(jù)集，并引入偽缺陷，從而使模型在應(yīng)對(duì)復(fù)雜缺陷時(shí)表現(xiàn)更佳。通過(guò)偽缺陷生成，可以迅速創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)，顯著降低負(fù)樣本數(shù)據(jù)獲取的成本。同時(shí)，自由調(diào)整缺陷的形狀、大小和位置，有助于加速模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，針對(duì)性地測(cè)試和提升其性能。

AI大模型助手

通過(guò)對(duì)話框輸入您的問(wèn)題，F(xiàn)inovision鳳麟AI助手可提供端到端解答，不管是使用流程、模型調(diào)優(yōu)或參數(shù)理解，AI助手都能一一解答，無(wú)須再翻閱冗長(zhǎng)的幫助文檔。新用戶零門檻操作使用，1分鐘了解新功能。AI助手實(shí)時(shí)高效為您解答疑難問(wèn)題，成為您24小時(shí)的私人技術(shù)支持。

02 數(shù)據(jù)精細(xì)管理與安全保障

平臺(tái)提供云端Web版和私有化部署版，滿足不同用戶需求。云端Web版具備高可訪問(wèn)性和靈活經(jīng)濟(jì)性，無(wú)需投入高性能硬件，靈活訂閱周期，是個(gè)人用戶或中小企業(yè)的首選。而私有化部署版則為具備私有服務(wù)器的大型企業(yè)提供本地部署方案。云端采用高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)保障數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)安全，精細(xì)化的數(shù)據(jù)管理功能讓用戶輕松管理圖像、標(biāo)注和模型數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)混淆。

03 深厚工藝積累，打造高可靠性模型

平臺(tái)提供全面的深度學(xué)習(xí)算法支持，匯川技術(shù)積累了豐富的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)和客戶案例，打造出高可靠性基模型，涵蓋圖像分割、字符識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類等多種算法模塊，內(nèi)置行業(yè)字符基模型，常規(guī)場(chǎng)景檢測(cè)精度超過(guò)99.5%。

包羅質(zhì)檢萬(wàn)象，見(jiàn)證非凡

OCR識(shí)別

Finovision 鳳麟AI具備高兼容能力OCR基模型，常規(guī)場(chǎng)景無(wú)需字符訓(xùn)練；目前OCR模型已廣泛應(yīng)用于食品飲料、醫(yī)藥、汽車、3C、半導(dǎo)體等行業(yè)的油墨噴碼、激光噴碼、鋼印打碼等工藝的識(shí)別檢測(cè)場(chǎng)景中。

醫(yī)藥印包行業(yè) 泡罩在線檢測(cè)

泡罩在線檢測(cè)可應(yīng)用于產(chǎn)品熱封前與裁切后檢測(cè)，采用行業(yè)領(lǐng)先深度學(xué)習(xí)技術(shù)- 無(wú)監(jiān)督算法，對(duì)生產(chǎn)的正樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，減少大量人工標(biāo)注工作，實(shí)現(xiàn)本機(jī)訓(xùn)練，30 分鐘內(nèi)完成配方新增。

半導(dǎo)體行業(yè)產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景 晶圓無(wú)圖形外觀檢測(cè)

針對(duì)晶圓研磨過(guò)程中的水印、劃痕、凹凸坑、異物、研磨紋、破損、裂紋等缺陷，覆膜過(guò)程中的氣泡、氣泡內(nèi)異物、薄膜褶皺、薄膜距離等缺陷通過(guò)FinovisionAI 云平臺(tái)進(jìn)行檢出，保障晶圓生產(chǎn)質(zhì)量。可應(yīng)用于直徑320mm以下晶圓的缺陷檢測(cè)及410mm以下晶圓覆膜工藝的缺陷檢測(cè)。

食品飲料應(yīng)用場(chǎng)景 食用油灌裝缺陷檢測(cè)

匯川視覺(jué)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，穩(wěn)定高效地解決了食用油灌裝過(guò)程中的瓶蓋、貼標(biāo)、噴碼、瓶口缺陷與裝箱點(diǎn)數(shù)問(wèn)題。該方案目前已在國(guó)內(nèi)各大龍頭企業(yè)批量使用，得到客戶一致好評(píng)。

Finovision鳳麟AI云平臺(tái)，憑借其簡(jiǎn)便的操作流程、高效的模型開(kāi)發(fā)以及深厚的工藝積累，正為AI質(zhì)檢注入強(qiáng)大動(dòng)力。無(wú)論是復(fù)雜的質(zhì)量檢測(cè)需求，還是多變的生產(chǎn)場(chǎng)景，F(xiàn)inovision鳳麟AI云平臺(tái)都能輕松應(yīng)對(duì)，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。如果您也在尋找優(yōu)化生產(chǎn)質(zhì)檢的全新方案，匯川技術(shù)將是您的理想選擇。未來(lái)制造，從此開(kāi)啟！