面向智能制造的AI图像识别与实时监控系统设计

在智能制造环境下,质量控制和生产监管对实时,准确的视觉识别系统提出了更高要求.本研究设计了一种基于深度学习的智能制造图像识别与实时监控系统,采用改进的计算机视觉的目标检测算法—YOLOv5实现产品缺陷实时检测,并结合注意力机制优化特征提取能力.系统构建了包含数据采集层,边缘计算层,核心处理层和应用服务层的分层架构,实现了从数据采集到预警决策的全流程智能化管控.通过在某智能制造生产线的三个月跟踪验证,系统使日均检测量从15000件提升至57000件,检测准确率从92.5%提高到98.7%,漏检率从4.2%降低到0.5%,产品返修率从2.1%降低到0.8%,显著提升了生产线的智能化水平.

深耕计算机图像识别技术 "AI+安防"助力服务实战应用——专访依图科技业务发展副总裁罗忆

依图科技创立于2012年,致力于人工智能创新性研究,将先进的人工智能技术与行业应用相结合,是"AI独角兽"中最早将人工智能应用于安防领域的公司。依图科技服务全国近30个省公安厅、覆盖了超过150个地市公安系统,与中国边检、中国海关、各直辖市公安局以及省级办公厅都有着深入合作,公司在智能安防领域中无论是从技术还是经营业绩以及规模都是行业里的佼佼者。本期高层访谈栏目邀请了