AI賦能，智造萬物——基於深度學習和機器視覺的工業智能大腦

“中國(guó)制造2025”是我國(guó)實施制造強國(guó)戰略的第一步，是中國(guó)版的工業4.0（智能制造）。機(jī)器視覺是工業實現智能制造必不可少的重要技術。

機器視覺相當於(yú)人類視覺在機器上的延伸，讓機器能夠通過“眼睛”獲取信息，通過智能算法做出判斷
，從(cóng)而自适應工作環境中的非标準因素，實現工業非标自動化的流程。

然而，随著工業自動化水平的不斷提高， 傳統機器視覺已經不能夠滿足一些更加複雜的應用場景：

無(wú)法預測(cè)模闆中不存在的樣本

當(dāng)圖像模闆不足以覆蓋(gài)可能出現的所有樣本時，缺陷特征就很難通過提前設定的方式實現。

無法分析不規則、無規律的圖像

當(dāng)圖像不規則、無規律時，很難按照經驗手動(dòng)設計特征，直接輸出映射關系。

爲更好的滿足工業領域的各種行業需求
，華睿科技在MVP智能算法平台中加入瞭(le)強大的深度學習功能，可針對複雜多變(biàn)的應用場景進行字符識别、缺陷檢測、圖像分類等功能。

深度學習OCR識别

字符檢測涉及兩個步驟，一是字符區域的提取，二是字符内容的識别。採用檢測網絡結合端到端的識别深度學習模型結合文字語義信息，可以實現對通用場景的識别，包括中文
、字母、數字等。對於(yú)扭曲、形變、破損、過曝等具有較好的魯棒性。在圖像像素缺失時的字符檢測率，通過對比，在檢測背景下深度學習的字符識别準確(què)率能比傳統算法上升15%-20%，而複雜背景下的識别率能提升50%以上。

業界難題
，輕松讀取

對於(yú)傳(chuán)統的字符識别方法來說，點陣字符很難分割
，無疑是字符識别的業界難題。應用華睿科技MVP智能算法平台深度學習OCR識别算子，可以輕松解決點陣OCR識别的難題。

惡劣環境，毫無畏懼

在實際應用場景中
，還會經常遇到字符質量較差，圖像環境較爲惡劣的情況，應用深度學習OCR識别，可以自适應字符的放縮、變(biàn)形、扭曲、遮蓋、殘(cán)缺等各種變(biàn)化。

多行字符
，語義識别

将深度學習在複雜背景下自适應學習能力，應用於(yú)環境複雜的物流面單字符識别的應用場景中，可以在字符粘連、傾斜、褶皺等多種情況下進行識别，完成文本行定位，實現多行字符同時識别的功能。華睿科技經過多年在物流、郵政行業的深耕，積累瞭(le)大量的語料庫，可以識别出快遞面單中各個地址的語義信息、電話信息以及各種非主流的網絡用戶名，輕松将面單信息錄入系統。

深度學習缺陷檢測、定位檢測

将深度學習在複雜背景下的自适應學習能力，應用於(yú)不同物體表面的缺陷檢測。首先将已知缺陷數據放入深度學習模型用於(yú)學習缺陷的基礎特征和語義特征，接著(zhe)利用上述模型區分缺陷區域和正常區域，最後标記出缺陷區域。這類模型隻依賴於(yú)缺陷和背景的差異，具有良好的遷移能力，能應用於(yú)紙箱表面，金屬表面和玻璃表面等不同場景。

像素分類

深度學習在分割任務上要求對(duì)目标區域進行精細的區分，在像素上對(duì)目标和背景進行分類，輸出熱度圖。在工業領域具有較廣(guǎng)泛的應用，如織物、布匹、液晶等表面的髒污、破損，劃痕等。

分類

目前深度學習應用於(yú)分類任務上，主要是通過物體之間的差異得出特征差異。然而物體的數量判斷無法直接利用上述經驗。設計一種自帶空間特征的深度學習模型應用於(yú)物體的單雙判斷可以有效解決此類分類任務，場景複雜多變，包裹形态多樣，存在相互交疊等情況
，相比傳統方法準確(què)率從80%提升至99%以上。

深度學習應用於機器視覺系統，不僅需要對現有方法的研究和改進，還需要針對不同的使用場景，設計通用深度學習模型，一方面可以提高檢測率並降低錯誤率，另一方面可以将模型遷移到不同場景。在物流，汽車，火車和智能制造領域，字符識别和缺陷檢測已經取得比較滿意的效果，而在其他領域，深度學習還有廣闊發展的空間。

蘇州深淺優視智能科技有限公司是以高精度在線檢測(cè)3D相機及配套檢測(cè)識别軟件爲核心的産(chǎn)品公司，我們圍繞高精度和在線檢測(cè)兩個核心方向發展，針對不同材料、尺寸、形狀的工件，拓展産(chǎn)品系列，在兼容二次元測(cè)量能力的同時，完善三維測(cè)量功能，爲客戶創造價值。我們要做智能制造的智慧之眼，看清工業的深深淺淺，成爲中國3D視覺核心産(chǎn)品的頭部公司。

産品的主要技術路線是融合深度學習的相移結構光技術，主要特爲“準”和“快”！從精度上來說，我們與國外同類産品相當，uDeeper系列産品的重複精度達到0.5微米。從測量速度上來講，我們全面優於(yú)國内外産品，500萬個點雲一蹴而就，對於(yú)一般産線來說，基本上可以做到我們産品等運動機構，由於(yú)不需要複雜機構配合，解決瞭(le)在有限空間、有限成本下高效産出的難題。針對大型客戶和集成商，我們還提供功能豐富的軟件平台，可以不依賴收費分析軟件，大大降低客戶的二次投入和長期維護成本。