“AI+視覺”的應(yīng)用，為當(dāng)下諸多企業(yè)的生產(chǎn)智能化打開了新的想象空間。其中，深度學(xué)習(xí)作為AI視覺的核心技術(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中往往需要經(jīng)歷一個(gè)耗時(shí)較長的階段——深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練。其目的是通過使用已標(biāo)注的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型，使其能夠自動(dòng)識別和分類對象。整個(gè)訓(xùn)練過程包含數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、模型部署等步驟，模型的訓(xùn)練結(jié)果對最終的視覺檢測效果有著直接影響。

在應(yīng)用了深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜檢測任務(wù)中，往往需要訓(xùn)練多個(gè)模型來達(dá)成最終的視覺檢測標(biāo)準(zhǔn)，但多模型訓(xùn)練經(jīng)常面臨以下兩大問題： 

1. 訓(xùn)練耗時(shí)長

在深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程中，需要處理大量的數(shù)據(jù)，并且需要進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算。對于每個(gè)模型來說，訓(xùn)練過程可能需要數(shù)小時(shí)。

2.多模型訓(xùn)練成本高

在工業(yè)應(yīng)用場景中，如果需要訓(xùn)練多個(gè)模型以形成完整的視覺方案，隨著模型參數(shù)數(shù)量的增加，就需要更多的算力和時(shí)間來存儲(chǔ)處理參數(shù)，造成算力資源的浪費(fèi)。 

一、VisionBank AI深度學(xué)習(xí)多模型同步訓(xùn)練功能 模型訓(xùn)練加速 標(biāo)注訓(xùn)練兩不誤 

針對以上難點(diǎn)，維視智造技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)于近期成功迭代深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練模塊，上線多模型同步訓(xùn)練功能。該功能在VisionBank AI的高效架構(gòu)之上，延續(xù)了操作簡單的圖形化開發(fā)方式，基于深度學(xué)習(xí)算法的技術(shù)加持，重點(diǎn)圍繞復(fù)雜檢測任務(wù)、模型構(gòu)建效率和易用性進(jìn)行優(yōu)化，將為用戶帶來更智能、更便捷的使用體驗(yàn)： 

1.模型訓(xùn)練前，可使用覆蓋全圖分類、目標(biāo)定位、像素分割等算法模塊的各類標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注工具及智能化標(biāo)注工具，快速完成數(shù)據(jù)標(biāo)注。

2.啟用“多模型同步訓(xùn)練功能”，將多個(gè)已標(biāo)注的模型發(fā)送引擎同步訓(xùn)練。同時(shí)可以一邊進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，一邊進(jìn)行模型訓(xùn)練。該功能可在不增加任何算力成本的情況下極大縮短模型訓(xùn)練耗時(shí)。高效解決光伏、鋰電、半導(dǎo)體、汽車、醫(yī)藥、食品等眾多領(lǐng)域中的復(fù)雜視覺檢測方案的落地工期問題。滿足產(chǎn)線高速生產(chǎn)的需求，助力客戶提升生產(chǎn)效率、產(chǎn)品良率，降低人工成本。

二、AI+視覺應(yīng)用案例 

接線盒激光焊接機(jī)視覺檢測系統(tǒng)：AI目標(biāo)定位應(yīng)用

接線盒自動(dòng)安裝機(jī)視覺檢測系統(tǒng)：AI目標(biāo)定位應(yīng)用

自動(dòng)貼銘牌機(jī)視覺檢測系統(tǒng)：AI字符識別應(yīng)用

極片分切一體機(jī)視覺檢測系統(tǒng)：AI缺陷檢測應(yīng)用

圓柱電池匯流盤焊接機(jī)視覺檢測系統(tǒng)：AI目標(biāo)計(jì)數(shù)應(yīng)用

晶圓表面缺陷檢測解決方案：AI缺陷檢測應(yīng)用

晶圓定位解決方案：AI目標(biāo)定位應(yīng)用

木刀表面缺陷視覺檢測解決方案：AI缺陷檢測應(yīng)用

鏡片自動(dòng)脫模視覺檢測系統(tǒng)：AI目標(biāo)定位應(yīng)用

醫(yī)藥醫(yī)美產(chǎn)品灌裝貼標(biāo)加塞一體機(jī)視覺檢測系統(tǒng)：AI字符識別應(yīng)用

桃子挖核機(jī)定位視覺檢測系統(tǒng)：AI目標(biāo)定位應(yīng)用

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