基于计算机视觉的X射线影像焊缝缺陷检测
本系统是基于人工智能的视觉检测系统,采用现代深度神经网络进行压力容器焊缝缺陷判定。焊缝缺陷检测在工业检测领域和计算机视觉领域具有相当的挑战性。本部门的AI团队研究前沿的深度学习算法和网络,通过有限的训练数据和充分的训练使模型能够自主学习有用的特征,最终使AI模型在焊缝缺陷检测的能力上达到和经验丰富的质检工程师相当。
视觉检测系统主要有三部分功能模型。1)缺陷的位置识别和分类。焊缝缺陷种类包括:Crack(裂纹)、Lof(未熔合)、Lop(未焊透)、Porosity(气孔)、Tungsten(夹钨)、Slag(夹渣)、False(伪缺陷)。2)识别图像质量及字符标记。3)图像质量评定。
基于PIC的智慧工厂智能人机协同技术应用平台
以新一代PIC可编程智能控制器为基础,以智能人机协同技术为核心,以智能生产车间为应用突破口,并逐步向智慧生产、智慧桥梁、智慧工地等多个应用领域拓展,为生产制造型企业提供面向生产、运维、质量、库存的智能化人机协同智能平台;
通过AI+CPS的融合,构造人工智能信息物理操作系统,在智能制造场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;
帮助企业实现智能化,实现对关键设备、生产过程等的全方位智能管控与决策优化,提升生产效率,降低生产成本,驱动业务的增长。