Q

為何用數字化和計算機視覺技術？

數字化是指將模擬信息轉換為數字格式的過程，以便于數據傳輸、處理和存儲。數字化利用技術將物理數據轉換為數字數據，例如將紙質文檔轉換為電子文件。計算機視覺是指利用技術讓機器能夠解釋周圍世界的視覺信息。涉及算法、機器學習和深度學習的組合，以識別對象、模式和圖像。通過同時使用這兩種技術，制造公司可以在數字化數據上部署計算機視覺算法，識別各種制造過程中的模式、異常和趨勢，如質量控制、缺陷檢測、預測性維護等應用。數字數據也可以用于訓練和改進計算機視覺算法的準確性，進行持續改進。

Q

哪些人員可以從數字化中受益？

制造工程師

制造工程師使用視覺系統生成的實時數據來優化生產流程、改善質量控制，減少浪費。

質量控制經理

質量控制經理使用生成的視覺數據檢測和診斷制造缺陷，并加快根本原因分析，確保產品符合要求的質量標準。

工廠經理

工廠經理受益于視覺系統生成的數據，用于監控生產過程、實時錯誤檢測和效率優化。

研發專業人員

研發專業人員使用視覺系統生成的數據進行分析、新產品開發以及改進制造流程。

系統集成商

系統集成商利用硬件和軟件解決方案為客戶構建定制視覺系統，通過資源規劃數據庫、成像設備、傳感器、處理工具和PLC簡化操作。

Q

傳統計算機視覺在手動制造的要求?

傳統計算機視覺依賴大量高質量的數據訓練機器學習模型，重點是確保數據的準確性和與應用程序的相關性。傳統計算機視覺技術中使用的算法需足夠強大，達到可以處理光線、攝像機角度等其他可能影響系統精度的環境因素變化。系統必須與使用的硬件兼容，包括相機、傳感器等其他設備，通常會由于供應商鎖定而限制部署。傳統系統必須與現有制造系統和工作流程集成，不中斷生產流程，而這可能會增加復雜性。傳統計算機視覺解決方案還需要機器學習、計算機視覺方面的豐富專業知識。在許多情況下，這也意味著引進一支具有必要技能和經驗的團隊來開發、部署和維護系統。合理的投資回報率是關鍵指標，最終解決方案產出必須具有成本效益。

Q

如何加速先進的計算機視覺技術？

傳統機器視覺系統設計和部署中存在著大量的要求和復雜性，那么引入低代碼和無代碼（LCNC）應用程序如何加速先進的計算機視覺技術并保持成本效益呢？基于應用的解決方案通過簡化開發過程并使其更易于非技術用戶使用，幫助制造商采用傳統的計算機視覺技術。

虹科AI軟件平臺提供預構建的模塊、拖放式界面和易于使用的可視化工具，使質量經理、操作人員和終端用戶能夠在不需要深入的技術知識的情況下創建定制的計算機視覺應用程序。

結合數字化和LCNC計算機視覺，制造公司可以實現更好的可視化，避免數據黑洞，從而實現質量的提高和持續改進。公司可以快速在內部構建和部署計算機視覺應用程序，無需依賴外部專家，從而減少導致成本、延誤和質量問題的錯誤。虹科的低代碼和無代碼平臺還為制造商提供了一個低風險的空間，可以快速、輕松地實驗和部署各種應用程序，而不會干擾工作流程。

虹科AI網關

關鍵特點：

1.與現有的檢測硬件、軟件和終端用戶流程配合。

2.支持的GigEVision、USB3 Vision、CameraLink或MIPI等多種接口協議。

3.強大的NVIDIA GPU可以部署開源或自定義算法，包括預先訓練好的TensorFlow深度學習模型和使用OpenCV等開源庫開發的Python plug-ins。

虹科AI軟件平臺

關鍵特點：

直觀的、基于web的eBUS AI Studio平臺允許任何用戶（從非程序員到高級開發人員）設計、培訓、測試和部署自己的AI和計算機視覺插件。