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AI+视觉,共话新能源企业数字化转型新可能

作者:时间:2023-11-16来源:中国机器视觉网收藏

近日,“新能源·芯机遇2023新能源行业数字化赋能高峰论坛”中,作为新能源数字化领域代表企业受邀参会,在论坛圆桌环节与嘉宾共同探讨“双碳”目标下的新能源智能制造发展前景。负责人魏代强与一众嘉宾共同分享了企业在数字化转型与创新的落地路径、大模型之下人工智能的落地模式等方面的多类变革。

本文引用地址:http://www.amcfsurvey.com/article/202311/452947.htm

+视觉 ,助力智能制造创新发展

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魏总表示,新能源企业数字化生产面临的难点和痛点主要包括以下几点:

第一,设备智能化能力不足,新能源设备往往涉及复杂的工艺流程和高度技术化的操作,生产设备的智能化程度和数据采集管理水平参差不齐,生产过程的全面数字化还待优化;第二,数据整合难度大,生产过程中会产生的大量数据往往分散在不同的系统和管理平台中,难以实现全面整合和应用;第三,生产过程不透明,生产过程中出现的问题难以被及时发现和解决;第四,数字化升级涉及到的设备及人力成本高;第五,生产安全性与稳定性问题,如何升级生产过程中不适合人工操作环节的机器代人,以及保障整体生产系统的稳定性,也是新能源企业数字化生产面临的难点。

针对以上问题,作为国内领先的工业视觉解决方案提供商,基于多年的机器视觉应用技术积累和对新能源行业生产工艺的深刻理解,通过视觉技术赋能新能源生产设备,使更多生产环节实现“机器代人”;同时打造更可视化、简洁化视觉系统界面,与MES系统有效对接,使人员培训成本更低,生产过程监控更透明,海量生产数据收集便捷;维视智造自主研发的机器视觉软件开发平台VisionBank 训练的神经网络模型推理完全基于CPU实现,神经网络模型训练同时支持CPU和GPU;使用英特尔® OpenVINO™ 视觉工具套件实现的神经网络模型优化,亦可大幅提升设备系统的性能,有效降本。

计算机视觉已经迈入“大模型时代”,在许多领域都展现出了巨大潜力和价值。维视也在视觉检测大模型图生图方向作出了探索。VisionBank AI可利用传统算法“过检”后的“图像块”来训练”缺陷过滤神经网络模型”,在利用对抗训练的准确性优势下有效解决了“负样本”图像数据获取问题,为企业AI视觉的快速落地应用提供了可能。

成熟方案落地助力企业生产提速 

面对新能源行业,维视智造已构建了多套成熟的视觉解决方案,可满足不同自动化程度、不同产能、不同工艺水平的各类企业生产需求。近年来,以光伏组件视觉检测系统为代表的维视方案已批量落地国际光伏头部企业,已帮助众多设备制造商和终端客户提升生产效率。




关键词: AI 芯片 维视智造

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