机器视觉赋能制造业升级
——重庆汽车摩托车行业协会零部件分会
第二届企业家沙龙线上会议成功召开
2022年6月10日星期五上午10时，重庆汽车摩托车行业协会零部件分会顺利召开第二届企业家沙龙。本届企业家沙龙以“机器视觉赋能制造业升级”为主题，为适应新时代趋势需要，首次以全新的形式——微信视频号平台线上直播，体现零部件分会想通过创新的运作形式为会员提供价值服务的决心和信心。
加强产学研用合作，推进企业智能化、数字化转型，是促进行业、企业高质量创新发展的重要且必要的途径。针对人工智能与机器视觉在智能制造应用的研发方向与进展，分享视觉智能技术赋能制造业升级上的经验心得，探讨如何加快推动企业智能化、数字化步伐，特别邀请到哈尔滨工业大学重庆研究院工业视觉智能测控研究中心机器视觉专家张元进行宣讲。
随着经济的发展，我国人口红利优势急速消退，劳动力结构也在逐步发生变化，国内就业人口数量增长放缓、老年人口占比上升，中国人口结构老龄化将成为一个不可逆转的趋势。伴随着人口老龄化速度的加快，劳动力供给的紧张局面持续加剧，用工成本不断上升。相比人类，视觉机器视觉在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、信息集成方面优势明显。传统视觉检测只能识别出缺陷，无法对缺陷进行分类，只能通过缺陷尺寸大致推测缺陷种类。
视觉智能——基于人工智能的机器视觉
张元表示，当前90%的人工智能项目无法达到企业预期，是因为存在3个方面的问题。
- 数据稀缺。被检测的绝大部分产品都是合格品，使得正样本居多，负样本（瑕疵品）稀缺；
- 人工智能工程经验不普及。数据选取不正确，标注不合格；
- 新任务适应能力差，未见过的场景效果不佳。
根据上述问题，针对数据驱动的检测提出三个解困策略。
- 正样本的学习，该方法无需缺陷样品、无需数据标注，只需要正常样品图像。在一定程度上减少AI对专家的需求，具备增量学习能力。
- 零样本学习，解决工业数据稀缺，新任务适应能力差等问题。
- 终身学习，由于隐私带来的数据孤岛和数据采集成本高等原因导致数据量普遍偏少甚至零样本（比如工业产线上出现的新的缺陷），不同的工业产线和不同的企业都会产生异构的数据，给分析处理此类数据带来了极大挑战。终身学习通过模仿人类学习过程，对外界环境保持感知，从而对感兴趣的信息保持关注，不断维护可增长的知识库，实现小样本冷启动。
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3D视觉——3D视觉的工业应用
3D视觉可以对复杂结构进行检测，如芯片封装流程中的引线键合缺陷检测、涡轮叶片3D测量和缺陷检测，还可以通过反射光的相移法对透明材质进行检测。
机器视觉，就是为机器植入眼睛和大脑，透过科技加快生产速度，简化制造过程和提升效率与质量，并进一步降低成本。助力建立相互连结和全面数字化的智能工厂，令产品质量更有保障，生产效率更高，过程更加绿色环保。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。
据直播介绍，张元讲师拥有中国科学院大学计算机视觉硕士研究生学位，深耕机器视觉领域十余年，熟悉机器视觉在制造业的应用落地，主持完成数十个制造业视觉检测项目交付。主导数款智能机器视觉产品开发落地，设计的模块化智能视觉检测软件平台（SWIS-1）入选2022年“重庆市重点工业软件产品”。其所在的工业视觉智能测控装备研究中心依托是“物联网智能技术工信部重点实验室”围绕制造智能化需求，基于人工智能、机器视觉技术，开展基础应用技术研究、关键技术攻关及智能装备开发。服务半导体芯片、汽车、电子等相关领域关键智能设备研发。
重庆汽车摩托车行业协会零部件分会首次企业家沙龙线上直播会议收获了一定的效果和反响，线上直播会议后，多家企业反馈深入了解及合作意向，重庆精耕科技与哈工大重庆研究院联系洽谈了合作事宜。
零部件分会也表示未来将继续努力，为会员企业提供更好的服务，助力企业转型、促进行业发展，也期待各单位加入分会会员大家庭!
编辑
封钰琦
摄影
封钰琦
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