????????伴隨著科技的進(jìn)步，人工智能、數(shù)字化技術(shù)的影子已延伸到各行各業(yè)，以AI技術(shù)為代表的智能化時(shí)代的到來，拉開了第四次工業(yè)革命的帷幕。制造業(yè)作為社會(huì)生產(chǎn)的基石，自然需要擁抱AI技術(shù)，助力高質(zhì)量發(fā)展。

深度學(xué)習(xí)——讓不可能變成可能

????????近年來，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念十分火熱，這三者所涵蓋的技術(shù)范疇也是逐層遞減。其中，人工智能的概念最為寬泛，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最熱門的一個(gè)分支。

????????深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用在今天更是全面開花。以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的AI技術(shù)，正在升級(jí)改造著更多的傳統(tǒng)領(lǐng)域，那么“深度學(xué)習(xí)”到底是什么呢？首先，什么是“深度”，即模型具有多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)；什么是“學(xué)習(xí)”，即讓模型具有“自學(xué)習(xí)”能力。深度學(xué)習(xí)技術(shù)最大的優(yōu)勢(shì)在于程序能夠自主發(fā)現(xiàn)并提取關(guān)鍵“特征”，通過邏輯關(guān)系來完成圖像分析任務(wù)，實(shí)現(xiàn)由程序來設(shè)計(jì)算法模型，簡(jiǎn)單來說，很多通過傳統(tǒng)算法很難直接量化、人眼也不好量化判斷的特征標(biāo)準(zhǔn)，深度學(xué)習(xí)可以輕松“搞定”，這就是深度學(xué)習(xí)帶給我們前所未有的吸引力，同時(shí)，高速計(jì)算機(jī)的發(fā)展推動(dòng)著深度學(xué)習(xí)場(chǎng)景落地，讓更多不可能變成可能。

讓AI視覺成為工業(yè)質(zhì)檢的守門員

????????工業(yè)生產(chǎn)過程中，質(zhì)檢環(huán)節(jié)需要檢驗(yàn)人員快速、準(zhǔn)確地鑒別出“瑕疵”產(chǎn)品。目前大多數(shù)場(chǎng)景都需要人眼辨識(shí)，這就需要對(duì)檢驗(yàn)人員進(jìn)行系統(tǒng)培訓(xùn)，一位合格的視覺檢驗(yàn)員需要綜合運(yùn)用各種鑒別知識(shí)和技能，而AI視覺帶給我們一種全新的與外部世界交互的方式，AI賦予機(jī)器一雙“慧眼”，這雙“慧眼”就是解密信息的鑰匙，通過攝像頭這一紐帶，機(jī)器就可以自主認(rèn)識(shí)世界、感知世界。

????????“工欲善其事必先利其器”，工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域引入AI視覺，規(guī)避因“人”的不確定因素而造成的失誤、以更高標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)守質(zhì)量關(guān)；AI視覺與工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的深度融合，為AI技術(shù)應(yīng)用提供一方沃土，更是企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的一大法寶！

????????AI視覺無接觸式數(shù)據(jù)采集和處理方式，無需對(duì)現(xiàn)有線體進(jìn)行改造，應(yīng)用AI技術(shù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，對(duì)環(huán)境光源依賴程度較小，穩(wěn)定性也會(huì)隨著樣本量的增多而提高，且遷移學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，推廣更方便；而采用傳統(tǒng)視覺檢測(cè)，整套成本往往至少幾萬元，況且每套系統(tǒng)大多都是定制方案，后期項(xiàng)目推廣性低，維護(hù)成本也高。AI視覺力爭(zhēng)全方位做好工業(yè)質(zhì)檢的“守門員”。

????????深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練離不開 GPU，而GPU的發(fā)展也為AI打下良好的平臺(tái)基礎(chǔ)。NVIDIA 提供的 GPU 產(chǎn)品與解決方案不僅解決了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)難題，更是在助力智慧工廠的道路上乘風(fēng)破浪！利用AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)，極大降低了開發(fā)成本、采購(gòu)成本、調(diào)試成本、維護(hù)成本等，非常適用于產(chǎn)線降本提質(zhì)增效。

????????當(dāng)然，深度學(xué)習(xí)在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的應(yīng)用也不是萬能的，主要的挑戰(zhàn)來自于數(shù)據(jù)本身。因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)需要盡可能多的缺陷數(shù)據(jù)，但在工業(yè)生產(chǎn)中，往往很難搜集到足夠多有效缺陷數(shù)據(jù)，不過，深度學(xué)習(xí)有著極強(qiáng)的遷移學(xué)習(xí)能力，這個(gè)問題也可以嘗試著利用其他缺陷數(shù)據(jù)來進(jìn)行解決優(yōu)化。

????????AI技術(shù)在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用遠(yuǎn)不止于質(zhì)檢，在智慧工廠建設(shè)中，我們更是希望通過AI、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，來解決生產(chǎn)難點(diǎn)問題，提高運(yùn)營(yíng)管理效率，實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確、現(xiàn)代化的作業(yè)流程。

AI引領(lǐng)智能制造

????????面對(duì)數(shù)字化、智能化的浪潮，依托5G、量子計(jì)算機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)等新領(lǐng)域的卓越突破，以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，AI將在未來數(shù)十年迎來落地應(yīng)用的黃金期，全面賦能傳統(tǒng)工業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，在未來，小樣本學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，基于3D目標(biāo)檢測(cè)等更加強(qiáng)大的“黑科技”必將取得極大的進(jìn)展。

????????所以，身處智能制造一線的我們，準(zhǔn)備好了嗎？

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的拥抱AI技术，赋能智慧工业的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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