人工智能全面來(lái)襲

2018年高考雖然告一段落，但是這場(chǎng)關(guān)乎考生命運(yùn)的戰(zhàn)役才剛剛拉開(kāi)序幕?？己筇顖?bào)志愿其實(shí)比起考試來(lái)得更有難度，也成為了考生和家長(zhǎng)們現(xiàn)階段共同的煩惱。

今年，在琳瑯滿目的專業(yè)名稱中，有一個(gè)新興專業(yè)已迅雷不及掩耳之勢(shì)躋身熱門(mén)之列，它擁有一個(gè)兼具科技感和未來(lái)感的名字——“人工智能”。由于對(duì)人工智能人才的需求與日俱增，眾多高校紛紛成立了人工智能學(xué)院或開(kāi)辦人工智能專業(yè)。

人工智能不僅在高校中卷起熱潮，其實(shí)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的汽車(chē)行業(yè)中，也起到至關(guān)重要的作用。

下面就讓小編來(lái)為大家介紹一下康耐視的人工智能在汽車(chē)行業(yè)的應(yīng)用。

1．活塞壓縮環(huán)檢測(cè)

過(guò)往挑戰(zhàn)：

由于活塞的反光金屬表面，壓縮環(huán)上的缺陷很難檢測(cè)出來(lái)，而且活塞的圓柱形形狀在圖像中的呈現(xiàn)有時(shí)很模糊且對(duì)焦不準(zhǔn)。

解決方案：

在監(jiān)督模式下使用康耐視ViDi紅色-檢查工具時(shí)，工程師基于一組具有代表性的已知“合格”和“不合格”的壓縮環(huán)樣本圖像對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的軟件進(jìn)行訓(xùn)練。接著，技術(shù)人員分別對(duì)出現(xiàn)較長(zhǎng)劃痕的已知“不合格”樣本圖像以及出現(xiàn)正常變化和可接受缺陷(包括銹斑和較小裂紋)的“合格”樣本圖像進(jìn)行注釋。基于這些圖像，康耐視ViDi套件將學(xué)習(xí)活塞的自然形態(tài)和表面紋理以及劃痕的正常外觀。在訓(xùn)練階段和驗(yàn)證期間，可以不斷調(diào)整參數(shù)，直至訓(xùn)練后的模型可以正確檢測(cè)并分割所有包含較長(zhǎng)劃痕的圖像。

2.氣缸檢測(cè)

過(guò)往挑戰(zhàn)：

氣缸表面較粗糙加上景深的緣故使圖像邊緣周?chē)@得十分模糊，這樣使缺陷的檢測(cè)尤其具有挑戰(zhàn)性。

解決方案：

使用ViDi紅色-檢查工具能夠在相同的照明條件下快速識(shí)別其他方法難以檢測(cè)到的氣孔。工程師可以在數(shù)分鐘內(nèi)基于一組具有代表性的“合格”和“不合格”氣缸樣本圖像對(duì)軟件進(jìn)行訓(xùn)練，使用膜濾波器調(diào)整感興趣區(qū)域，以屏蔽軸內(nèi)背景的明亮圓盤(pán)。使用過(guò)程中，基于深度學(xué)習(xí)的軟件可以在數(shù)毫秒內(nèi)檢測(cè)完每個(gè)圖像，將出現(xiàn)氣孔的元件表征為缺陷元件，并將其余元件表征為正常元件。

3.焊縫檢測(cè)

過(guò)往挑戰(zhàn)：

動(dòng)力系統(tǒng)關(guān)鍵部件(如活塞)的復(fù)雜表面紋理使傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)難以檢測(cè)它們的完整性，且活塞的焊縫具有高度的變化，這會(huì)導(dǎo)致各種異常很難被區(qū)分開(kāi)來(lái)。

解決方案：

工程師基于一組包含所有焊接異常(包括焊縫重疊) 的“不合格”元件圖像和無(wú)任何異常的“合格”元件樣本圖像，在監(jiān)督模式下對(duì)軟件及紅色-檢查工具進(jìn)行訓(xùn)練。接下來(lái)，工程師將使用ViDi綠色-分類工具來(lái)按類型對(duì)焊縫缺陷進(jìn)行分類。通過(guò)將紅色-檢查工具與綠色-分類工具結(jié)合使用，汽車(chē)制造商將可以確保檢測(cè)系統(tǒng)識(shí)別所有焊縫，并成功將有焊縫重疊的元件分類出來(lái)。

4.火花塞識(shí)別和分類

過(guò)往挑戰(zhàn)：

火花塞細(xì)微的外觀變化會(huì)給自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)帶來(lái)挑戰(zhàn)，然而制造商往往只能依靠外觀檢測(cè)。

解決方案：

憑借ViDi藍(lán)色-定位工具，工程師可以定位貨盤(pán)圖像，對(duì)軟件進(jìn)行訓(xùn)練，讓其學(xué)習(xí)識(shí)別和計(jì)數(shù)每個(gè)火花塞。ViDi綠色-分類工具使用基于深度學(xué)習(xí)的模型，按照火花塞的特征(即顏色)來(lái)對(duì)火花塞進(jìn)行分類。

5. 安全氣囊檢測(cè) 

過(guò)往挑戰(zhàn)：

人工檢測(cè)往往容易遺漏或難以檢測(cè)出安全氣囊上那些出現(xiàn)故障的孔洞、裂縫、裂洞、 接縫和縫合問(wèn)題。由于氣囊織物表面的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)也難以通過(guò)編程來(lái)解決這些問(wèn)題。

解決方案：

工程師使用ViDi紅色-檢查工具在非監(jiān)督模式下基于一組“合格”安全氣囊圖像對(duì)軟件進(jìn)行訓(xùn)練，以創(chuàng)建安全氣囊的參考模型。該模型可以學(xué)習(xí)安全氣囊織物的正常外觀。所有偏離該模型正常外觀的特征都將被表征為異常。通過(guò)這種方式，康耐視 ViDi套件能夠可靠且一致地檢測(cè)所有異常。 

6.內(nèi)飾件總裝驗(yàn)證 

過(guò)往挑戰(zhàn)：

總裝驗(yàn)證涉及的各種內(nèi)飾件具有高度的復(fù)雜性，這給傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。雖然人工檢測(cè)員擅長(zhǎng)于識(shí)別線帶，但速度太慢，效率過(guò)于低下。

解決方案：

在監(jiān)督模式下使用ViDi紅色-檢查工具時(shí)，技術(shù)人員基于線帶缺失的“不合格”內(nèi)飾件圖像以及線帶存在的“合格”內(nèi)飾件圖像對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，以創(chuàng)建完整內(nèi)飾件的參考模型。通過(guò)使用該模型，康耐視ViDi套件能夠?qū)⒕€帶缺失的內(nèi)飾件識(shí)別為異常和缺陷，在最終檢測(cè)期間將它們從生產(chǎn)線上剔除。

7.車(chē)輛識(shí)別碼(VIN)檢測(cè)

過(guò)往挑戰(zhàn)：

汽車(chē)制造商必須能夠定位和讀取VIN碼以實(shí)現(xiàn)可追溯性，然而鏡面反射、油漆顏色和眩光導(dǎo)致傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)難以定位和識(shí)別字符。

解決方案：

有了ViDi藍(lán)色-讀取工具后，即使面臨成像挑戰(zhàn)，現(xiàn)在也能夠輕松定位和讀取變形字符。訓(xùn)練軟件時(shí)，工程師可以在包含一組具有代表性的VIN碼字符的圖像上確定感興趣區(qū)域。在訓(xùn)練和驗(yàn)證期間，技術(shù)人員僅重新標(biāo)記遺漏的字符，直至軟件的模型正確識(shí)別所有字符。

總結(jié)

康耐視ViDi套件不僅適用于汽車(chē)行業(yè)，更適用于工業(yè)領(lǐng)域的各大應(yīng)用場(chǎng)景中。

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