【“ZiDongHua”展会推介：WICV2022、 2022世界智能网联汽车大会 】9月16日，智博数字将组织发起以“‘双碳’目标下数字化与智能工厂技术应用”为主题的线上交流会，携手行业大咖共同探讨企业如何实现绿色与智能双翼齐振，在降本增效的同时减碳，化挑战为机遇，实现柔性、高效生产与可持续发展。维视智造作为国内专业的人工智能与机器视觉解决方案供应商，受邀参加本次会议，届时将分享维视智造在赋能制造业绿色智能制造转型之路上，可提供的机器视觉智能化产品与典型解决方案，剖析机器视觉技术和服务在帮助企业节能降耗、提质增效上的具体应用。

 

维视智造——借机器视觉之翼，向“双碳”目标进发

 

 

双碳”背景下，绿色低碳转型成为我国制造业发展的必然趋势。机器视觉作为与工业制造结合最为紧密的人工智能技术，已升级为提高生产作业效率和经济效益，促进制造业可持续发展的重要助力。

9月16日，智博数字将组织发起以“‘双碳’目标下数字化与智能工厂技术应用”为主题的线上交流会，携手行业大咖共同探讨企业如何实现绿色与智能双翼齐振，在降本增效的同时减碳，化挑战为机遇，实现柔性、高效生产与可持续发展。维视智造作为国内专业的人工智能与机器视觉解决方案供应商，受邀参加本次会议，届时将分享维视智造在赋能制造业绿色智能制造转型之路上，可提供的机器视觉智能化产品与典型解决方案，剖析机器视觉技术和服务在帮助企业节能降耗、提质增效上的具体应用。

维视观点1：深度学习技术是助推企业绿色智能制造转型重要动能

随着制造业绿色智能制造转型步伐加快，工业视觉在定位、测量、识别、检测等各个方向上的应用都面临着精度、速度与准确率要求越来越高的挑战。这其中的部分问题随着硬件水平的提高得到了有效的解决，比如采集硬件的分辨率、传输带宽、运算效率方面，但是也有一部分问题，需要长周期的实践和迭代升级才有可能解决，其核心关键点在于深度学习技术的发展与应用。深度视觉技术会使工业视觉的应用边界得到极大地拓展，由原来只能在产品标准化、一致性极高的场景，变成几乎可以替代人眼进行任意场景下的视觉检测应用，从而促进各行业的绿色智能化转型。

维视解题：VisionBank Al，定义“工业视觉检测大脑”

维视智造凭借多年的研发和一线实践，团队深谙传统算法的优势和边界，开创性地将传统算法融合深度学习，为机器视觉带来了针对软件平台的最佳答案——VisionBank Al。作为加载深度学习技术的通用智能视觉开发平台，VisionBank Al可为机器视觉赋予更强大的类人脑能力。平台依靠传统算法与基础工具模块、深度学习算法模块及光度立体算法模块，将帮助企业大力提升生产效率和管理水平，做到“0漏检”，优化算力平台成本，助力多行业客户实现智能化升级。

（基于深度学习全图分类算法，标记并训练深度学习模型）

（基于深度学习目标定位算法模型训练）

VisionBank Al 具备应用简单、稳定高效、深入场景、快速迭代的平台优势。全新升级后的VisionBank Al，不仅对原有的高效稳定系统架构进行了巩固优化，而且还重点开发了3类深度学习专用工具：“特征智能分割”、“特征智能分类”和“智能定位”。这三大工具的上线，将有效解决在机器视觉检测中，产品缺陷特征难识别、特征分割不稳定以及兴趣对象难以稳定定位的问题，为制造业更复杂的生产场景和更精细化的检测需求带来有效的解决方案。VisionBank Al的4项技术突破也为制造业降本带来更多可能：对算力平台要求降低16倍，优化用户算力平台成本；训练数据量降低100倍，高效解决客户图像数据获取问题；特征匹配算法提速11倍，异常特征匹配难题迎刃而解；最高支持16个流程同步运行，成本再优化。

维视观点2：深入一线触达用户，快速落地才是产品硬实力

维视智造深耕机器视觉行业近20年，深入产线，以VisionBank AI搭载高性能视觉产品，在多个复杂场景中落地应用，已为数千客户解决了多个工业检测难题。其中，新能源类行业及高耗能的电子行业，维视智造均已积累了丰富的案例：

光伏行业产品外观检测：识别率≥99.5%

以合作的某光伏企业的案例为例，通常太阳能电池板外观检测采用人工检测，传统的人工检测方法效率低、出错率高、产品损耗大。而采用机器视觉则检测需求多，对检测定位的精度要求也非常高，客户需求能力更全面、效率更高的机器视觉部署，完成太阳能电池板这个光伏重要组件生产环节的效率飞跃。对此，维视智造使用四相机同检，产品到位快速识别后，尺寸信息、缺陷位置瞬间输出。同时采用VisionBank AI缺陷检测算法，时效性更高，测量数据及结果自动保存并生成表单，可为隐患预判和工艺评估提供全面、准确、及时的数据。以3pcs/s的速度，快速完成了对电池板缺陷超99.5%的识别率，漏检率、破片率也同步降低。

3C电子行业产品缺陷检测：识别率＞99.99%

以常见的手机后盖缺陷检测为例，客户需要对手机后盖BP面、外侧面、Split三个区域进行碰压伤、碰刮伤、异色、残留胶水、气孔等30多种缺陷类型的检测，实际实施过程中发现产品缺陷不同特征之间形态差异大、部分缺陷不明显，打光难度大。客户手机产品日产量非常高，因此对检测精准度、速度也提出了很高的要求。维视智造的解决方案，使用三套相机同步检测，使其特征最大化，成像效果清晰明显，再借助VisionBank AI采用“传统算法+深度学习+深度学习”的三嵌套实施方案，极大降低误检率，准确识别率大于99.99%。

除上述光伏、3C行业的实践案例外，维视智造也已在锂电、汽车、半导体、 医疗与食品、教育等行业成功合作多家企业，为各行业的智能化升级，降本增效提供助力。

维视观点3：将问题前置的立体化服务支持，可再为客户降消耗

维视智造坚持以客户为中心，针对困扰客户的难题：如何保证机器视觉解决方案的快速配置及稳定性，专门设立了AI-Vision Lab视觉开放实验室。用于应用场景模拟和部署实验，支撑公司技术研发与客户解决方案的迅速产出。当前，实验室已汇集了公司最优质的镜头、相机、光源等硬件产品及可模拟各类机器视觉应用方向的标准化实验台，为广大客户的机器视觉项目实现短期内上线投产提供了有力保障。

“双碳”目标下的“绿色制造”强调高科技含量、资源消耗少，重在降低能耗，需与“智能制造”相互补充，相互促进，从而提高企业的可持续发展水平。维视智造将始终坚持产品研发创新与市场需求同频，致力于为客户提供一站式数字化与智能化解决方案，赋能客户智造竞争力，助力绿色智能制造开启全新“视界”。