展会回顾 | 阿丘科技亮相斯图加特国际机器视觉展,并发表主题演讲
近日,阿丘科技亮相万众瞩目的德国斯图加特国际机器视觉展览会(VISION 2024)。此次盛会吸引了全球近500家优秀参展商,共同展示机器视觉领域的最新技术和创新成果。
一、四大展品亮相,诠释阿丘科技技术实力
阿丘科技携四大核心展品惊艳亮相:工业视觉大模型、非监督学习技术、生成式AI技术以及电池行业检测解决方案。这些展品全面展示了阿丘科技在工业AI视觉领域的深厚积累与卓越创新能力,吸引了众多参观者的目光,赢得了现场客户的高度认可。
工业视觉大模型:不仅拥有强大的泛化能力,还能显著降低AI算法的开发与训练成本,为智能制造提供强有力的技术支持。
非监督学习技术:打破传统监督学习的局限,仅需良品图像即可自动识别和分类所有已知及未知缺陷,大幅缩短AI模型的部署周期。
生成式AI技术:快速生成接近真实情况的高质量缺陷图像,适应复杂多变的工业场景,解决缺陷样本难收集问题,有效提升模型的泛化能力与适应性。
电池行业检测解决方案:精准捕捉并识别电池制造过程中的关键缺陷,有效克服金属材质高反光等难题,为此行业的生产装配提供坚实的技术保障。
二、主题演讲:剖析电池检测难点及解决方案
展会期间,阿丘科技德国分部总经理王永生,以“Challenging AI Application in Battery Inspection(电池检测中具有挑战性的AI应用)”为主题发表演讲,分享了阿丘科技在电池检测领域的创新技术和解决方案。
1. 电池制造过程中检测环节的挑战
演讲中,王永生详细介绍了在电池制造领域中,进行高速自动化质量控制时面临的挑战。首先,此过程中涉及的缺陷形状多变、尺寸微小且对比度低,同时质量验收标准严苛,这无疑增加了质量检测的难度。其次,保持高速率检测是另一个技术难点,电极的检查速度需高达180m/min,电芯的检查速度则要求达到300ppm。此外,样本数据不足也是制约机器学习模型训练的关键因素。最后,如何使模型迁移泛化,以覆盖不同产品型号,也是当前面临的技术挑战之一。
2. 阿丘科技前沿技术及解决方案
针对上述挑战,阿丘科技提供一站式AI视觉检测解决方案,有效覆盖前道、电芯段、模组段工艺,以及方壳、圆柱、软包等多种形态的电池,能够满足高精度、高速度的检测需求,极大地提升了电池检测的效率和准确性,有效减少了误判的可能性,在品质管控、良率提升和减少浪费方面展现出了显著成效。
阿丘科技高度优化的DefectNet网络结构,采用独特的动态重采样技术,显著提高了微小缺陷的检测准确性,最小可检测缺陷尺寸低至3像素,优于市场主流产品的检测精度(6像素)。同时,推理速度更快,500万像素图像推理仅需20ms,而市场主流产品则耗时30-50ms。
此外,阿丘科技的工业级智能图像生成软件AIDG,通过生成大量高质量的图像数据,有效解决了样本数据不足的问题,提高AI检测模型的泛化能力与适应性。该软件能够根据用户的需求和缺陷标准,生成各种形状、尺寸和对比度的缺陷图像,在数据收集、模型训练及调优等阶段,皆能提供强有力的支持,使得训练数据量扩充至130%+,数据收集周期缩短50%+,初始检测模型准确率提升35%+。
三、携手全球客户,共绘工业自动化未来蓝图
回顾此次德国斯图加特国际机器视觉展览会,阿丘科技不仅成功展示了先进的技术和创新能力,还与众多客户达成了合作共识,共同谋划未来。
随着中国企业的国际化步伐加速,阿丘科技在过去几年中已成功打入泰国、越南等东南亚市场,与多家海外客户建立了稳固的合作关系。目前,阿丘科技在新加坡、德国顺利设立分部,海外团队已全面投入运营,致力于为全球更多客户提供优质服务。
未来的发展中,阿丘科技将继续保持创新能力,为机器视觉领域贡献更多的力量和价值。
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