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C 前沿技术
Cutting-edge Technology

因此，到目前为止，很多缺陷检测的最后一 再训练：如果生产环境发生变化，例如光学、
道关口，还是要靠人眼来识别。人工目测仍然在 照明或产品规格出现偏差，数据分布可能会发生
质量控制过程中占据主导。 变化。再训练过程将收集新图像，然后更新模型。
那么，如何让生产系统能够精准、高效地检 此过程中的每一步都需要专门知识，需要开
测出这些不可预知地缺陷，不再需要人眼的帮助， 发人员和精通工厂生产环境的人员联手配合，当

可以说是当前机器视觉检测领域急需解决的一 然也少不了众多工业自动化厂商和机器视觉厂商，
个最棘手的问题。要解决这类问题，需要机器具 为打造智能制造生产线所做出的努力，研华科技
备类似于“人脑”的学习能力、以及分析问题和处 （Advantech）就是其中之一。
理问题的能力。
基于工业物联网的机器视觉解决方案
物联网智能化中的机器学习 研华科技的深度学习机器视觉解决方案，

机器人 AlphaGo 于 2016 年打败世界围棋冠 包括训练用的工业服务器（4U 机架式 GPU 服务
军，预示了人工智能（AI）的潜力之大，AI 开始迅 器 SKY-6400，采用 Intel Xeon 处理器）、带有强
速渗透融入到各种应用领域，让我们的生产和生 大且可扩展边缘推理引擎的加速器（包括智能相
活发生着深刻的变化。 机 ICAM-7000、模组化工控机 MIC-7000/UNO-
在庞大的工业制造市场，AI 更是当仁不让。 3000）、以及 OpenVino SDK，以最大程度地简化
正当机器视觉技术在协助制造业向精准、高效 深度学习模型的开发和部署。
并自适应的发展道理上遇到障碍时，应运而生的 研华科技的深度学习机器视觉解决方案，提
AI 解决方案，可是说是专门来披荆斩棘、开辟一 供了涵盖智能相机、工具和计算的端到端解决方
条新道路的。 案。

深度学习作为 AI 的一个子领域，它能够让 作为图像采集核心部件的 ICAM-7000 系列
生产线上的设备具备自主学习能力，不再是“非 智能相机，采用英特尔最新多核凌动处理器与
常机械地执行既定的条件指令”，而是能像人一 Cyclone FPGA，整合 500 万像素图像采集模块，
样，在实际生产流程中具备分析、判断及推理能力， 并且基于英特尔 OpenVino 深度学习技术。
做到“逢山开路，遇水搭桥”，为打造智能化制造 OpenVino SDK 是英特尔专门为了简化深度
工厂铺平道路。 学习开发而推出的一个工具包，它能帮助开发者
为传统的机器视觉赋能深度学习能力，系统 把已经训练好的模型部署到目标平台之上进行
将具备如下关键能力： 推理。OpenVINO 的好处之一是，它可以编写一
训练：采集图像数据，并使用现有图像数据 个程序，然后根据工作负载，可以选择在英特尔
在高性能服务器环境中构建目标对象及其属性 的各种硬件上运行，例如相同的深度学习模型可
的模型。 以在英特尔至强、凌动、酷睿等处理器上运行。
推理：将经过训练的模型部署在工厂环境中， 研华科技的深度学习机器视觉解决方案，让
用于评估并识别新图像中出现的该类模型（例如 任何字符及缺陷清晰可见，一览无遗。
识别文本或检测缺陷）。 OCR 主要用于识别和读取标签、材料、零件

198 第九届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2020年深圳会展中心)www.its-expo.com

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