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AI视觉检测在工业中应用的未来在哪?
时间:2019-06-01 13:34:53来源:未知

  工业产品检测过程看似相同实则区别较大,检测一个产品可能同时需要多个检测工具,除了视觉可能还有触觉、听觉等一系列感官能力参与。就目前状况看,AI视觉检测只能做到光整平面检测,对凸凹不平三维体无能为力,这样的应用场景就局限于小的平面零件,适用范围狭小。

广东快乐十分开奖结果   AI视觉检测应该专注于把一项领先技术迭代,小范围推广尝试做技术积累,让子弹飞一会。工业产品的特点决定了不可能有互联网产品那样统一大市场,每项技术应用场景很小,这一点应该向德国学习,专注于深耕细作,再不然也应该向日本学习,一口井撅深了再挖挖周边,藤蔓式创新,做一个产业链。

  我思考了很久也没想到机械加工工艺上怎么应用AI检测(可能与我见识浅薄视野狭隘有关)。就目前AI视觉检测技术来看,在机械加工中应用,视觉检测精度、复杂度、稳定性都不还够。

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  就像市面上很多人工智能产品,对一个感官健全的人来说可以用一用,对一个感官不全残障人士来说可能是废的产品。准确度不够,缺少基本执行功能,ai替代人全方位感知能力现在还很难。现阶段应用难是整个工业体系还没准备好,提供不了一个完整的解决方案,仅作为一个工具,承担不起工业4.0进程的领导作用,制造业反应本来就慢些,一马当先其它马还得追一会。

  检测处于制造工艺末端环节,一般占生产成本比例不大,检测工艺技术也不是生产关键技术,对检测人员技能要求也不高,不是企业迫切革新环节,也不是提高生产率刚性需求,AI检测技术提升的那点效率,对于企业来说既不痛也不痒,如果需要投入很多人力物力,还不如投入生产制造前端工艺改进,带来效率提升更明显。最终还是得用户需求驱动技术创新和市场选择驱动技术转化为商品。要想把AI检测产品做得好,得把AI工业检测往生产工艺前端推进,参与到更广泛的生产场景中去。满足更多用户痛点需求、刚性需求,最好能干预、引导整个生产环节。比如,在装配环节应用,监测装配零件和工具取用顺序,对装配工人肢体动作进行监测,对零件装配做过程引导,减少错装漏装等。

  最后,工业是要出实物产品,前期固定资产投入高,产品周期长,技术基础积累环节可能需要几年十几年甚至几十年,比起其他行业回报又相对较低。就拿热门的芯片来说,前期研发需要十几年时间,投入是海量资金和人力,一般企业根本支撑不来,资本更没有耐心等待。

  工业就要制造实物,是智力+能量+时间的转化过程。时间是阻止外行进入最高的门槛。


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