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        AI視覺檢測在工業中應用的未來在哪?
        時間:2019-06-01 13:34:53來源:未知

          工業產品檢測過程看似相同實則區別較大,檢測一個產品可能同時需要多個檢測工具,除了視覺可能還有觸覺、聽覺等一系列感官能力參與。就目前狀況看,AI視覺檢測只能做到光整平面檢測,對凸凹不平三維體無能為力,這樣的應用場景就局限于小的平面零件,適用范圍狹小。

          AI視覺檢測應該專注于把一項領先技術迭代,小范圍推廣嘗試做技術積累,讓子彈飛一會。工業產品的特點決定了不可能有互聯網產品那樣統一大市場,每項技術應用場景很小,這一點應該向德國學習,專注于深耕細作,再不然也應該向日本學習,一口井撅深了再挖挖周邊,藤蔓式創新,做一個產業鏈。

          我思考了很久也沒想到機械加工工藝上怎么應用AI檢測(可能與我見識淺薄視野狹隘有關)。就目前AI視覺檢測技術來看,在機械加工中應用,視覺檢測精度、復雜度、穩定性都不還夠。

        AI視覺檢測,視覺檢測

          就像市面上很多人工智能產品,對一個感官健全的人來說可以用一用,對一個感官不全殘障人士來說可能是廢的產品。準確度不夠,缺少基本執行功能,ai替代人全方位感知能力現在還很難?,F階段應用難是整個工業體系還沒準備好,提供不了一個完整的解決方案,僅作為一個工具,承擔不起工業4.0進程的領導作用,制造業反應本來就慢些,一馬當先其它馬還得追一會。

          檢測處于制造工藝末端環節,一般占生產成本比例不大,檢測工藝技術也不是生產關鍵技術,對檢測人員技能要求也不高,不是企業迫切革新環節,也不是提高生產率剛性需求,AI檢測技術提升的那點效率,對于企業來說既不痛也不癢,如果需要投入很多人力物力,還不如投入生產制造前端工藝改進,帶來效率提升更明顯。最終還是得用戶需求驅動技術創新和市場選擇驅動技術轉化為商品。要想把AI檢測產品做得好,得把AI工業檢測往生產工藝前端推進,參與到更廣泛的生產場景中去。滿足更多用戶痛點需求、剛性需求,最好能干預、引導整個生產環節。比如,在裝配環節應用,監測裝配零件和工具取用順序,對裝配工人肢體動作進行監測,對零件裝配做過程引導,減少錯裝漏裝等。

          最后,工業是要出實物產品,前期固定資產投入高,產品周期長,技術基礎積累環節可能需要幾年十幾年甚至幾十年,比起其他行業回報又相對較低。就拿熱門的芯片來說,前期研發需要十幾年時間,投入是海量資金和人力,一般企業根本支撐不來,資本更沒有耐心等待。

          工業就要制造實物,是智力+能量+時間的轉化過程。時間是阻止外行進入最高的門檻。


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