A-B罗克韦尔1768-PB3 模块全新原装 质保一年

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前言

我自己是做算法出身，喜欢思考问题的本质。比如，AI对于我们整个工业视觉的本质到底是什么。我把这个不仅是我的思考，也是阿丘科技整个公司的思考分享给大家，供大家参考。但这也是一个比较初级的思考，要在以后的实践中深化。

我讲的内容包含三个主题，个是讲AI对于工业视觉到底意味着什么;第二个是我们从整个技术发展周期的角度，看一看工业AI视觉发展的一个大的路线图;第三个，也是必不可少的，要谈一谈我们对未来的一个趋势和观点的一些理解。

AI重构工业视觉

➔ 算法

首先我们来看个主题，AI对于工业视觉算法到底有什么价值?

传统算法，我用两个关键词来定义它，就是定量分析和特征工程。特征工程就是算不同的特征。后面做判断的时候，一堆的if···else···是传统算法的一个特点。那AI这块的话大家已经很了解了，基于样本来做学习。我认为这是很本质的一个东西。

从功能角度出发，工业视觉算法可分为图像处理、定位、检测、测量、识别;从算法实现技术角度就是分类、识别、测量三大类。本质上，工业视觉算法将会或正在被AI全部重构，当然如果涉及到测量技术，即定量分析技术，传统算法依然不可或缺。

AI重构工业视觉算法的在以下 3 个方面：

1. 升维

AI通过升维来解决我们的一些复杂的分类和识别问题。包括复杂的背景、低对比度、柔性电子、一些强干扰。这些东西原来传统方法是没问题的，但是用AI的话，我觉得能更加好。这个点大家是能够肉眼可见的。后面第二点和第三点可能未必肉眼可见，但实际上是更关键的。

2. 简化、通用化

AI的一大优势是可以对算法问题做极度的抽象，抽象之后较为复杂的工业视觉问题就会变得比较简单，还有一个就是通用化。很多工业视觉里面比较复杂的算法问题，用两到三个比较通用的算法模块去训练数据，结果就出来了，并且这个指标还非常。

3. 降本

大家听到这个东西好像有点反直觉，觉得AI对算力有要求，怎么还能降本?

我们举一个所有做传统算法的人都能够理解的一个例子。比如几何形状匹配，这个属于是整个机器视觉里面，传统算法绕不过的这样的一个算法，它需要设置非常多的参数。如果要用好，工程师需要理解几何匹配算法的基本原理、参数的物理含义，这需要较为的图像处理背景知识，门槛要求高。如果你理解不到位，可能定位的结果不是你想要的，或者达不到一个非常的效果。要做到这一点的话，是需要有图像处理算法背景的。所以说我原来做传统图像，就是我在原来东家的时候，我们带着底下的应用工程师都是硕士，这个成本是非常高的。

而我们用 AI 来做，比如说我们只是训练三、五个样本，甚至是一个样本，后面整个定位的精度跟效率都能够达到，甚至超过传统算法的精度。当然，整个鲁棒性肯定也比传统算法要好。那这样使用的成本就可以降到非常低。

➔ 解决方案

这个解决方案的范畴是什么?可以说是视觉系统范畴，也可以说是视觉检测设备范畴。叫解决方案，就是基于算法叠加的一个完整方案。我们内部的观点是，AI不仅仅是一个技术模块，它是一种新的认知框架，本质上是基于数据和标准驱动的。首先我们要有这么一个认知框架，再往下看我们的视觉解决方案，核心包括哪些部分?对这些部分意味着是什么?

我抽取了里面三个核心部分：

1. 成像模组

成像模组就是整个机器视觉里面成像的所有器件跟方案，它背后的基本原理是什么?是基于传统算法，而传统算法基于定量分析。所以说我们基于传统算法来做的成像方案，它的底层要求是“定量、高对比度”。

这个会导致什么样的后果?比如说我们要检测一个表面很多不同类型的缺陷。为了要达到高对比度的定量，可能我需要打若干场光。可能每场光对应两种缺陷，后面才能把这些缺陷完整的呈现出来，成像的效率非常低。

而我们进入AI时代以后，我们对成像的要求变了，只要是目视可见即可。当前基于传统算法构建的成像方案，本质上还只是一个“光电转换器”。只是把一个关键信号转换成图像，距离我们所说的眼睛差的太远了。当然，我们也不可能一步跃成眼睛，那至少阶段性的目标我们是不是可以达到摄影水准。这个做到了有什么好处呢?一方面是能够提高我们整个成像的空间效率，更重要的是它简化了、通用化了、成本低了。这是很重要的一个根本变化。

2. 算法模组

客观来说，当前落地的各种项目，成本还是比较高的。根源在于大部分只是把AI作为一个算法模块，把它叠加到原来的体系里面，就比较低效。后续算法方案一定要以AI为中心，打通和优化整个计算流和数据流，这个才是优的方式，能够提高训练推理效率、降低部署维护成本。

3. 自动化模组

在传统算法时代，由于成像有很多约束，自动化能发挥的作用非常受限。AI其实是打破了算法的束缚，本质上也打破了我们成像的束缚。可以自动化帮我们拍图，各种“凹姿势”“摆造型”。只要能将缺陷拍清楚就可以，并不需要那么明亮的成像。如果这么来做的话，极大地降低了自动化复杂度，提高了自动化通用性。并且能够比较简单高效地解决产品异形、多型号小批量等成像难题。

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