May, 2022

VizInspect Pro -- 自动光学检测（AOI）解决方案

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TL;DRVizInspect pro 是基于 Leo 边缘 AI 平台，采用基于深度学习的图像分析技术，具有高速和准确性、无需机器学习或视觉专业知识配置检测方案等特点，是一种专门用于工厂自动化的通用计算机视觉检测方案。本文展示了该解决方案和平台如何解决模型开发、部署、多重推理和可视化等问题，并已通过多个外部企业客户进行了验证。
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发现论文，激发创造
  • OCR 全能者：将多模态引入基于图像的缺陷检测系统

    通过基于 OCR 的外部模态引导的数据挖掘框架，我们引入一种名为 OANet（Ocr-Aoi-Net）的方法来提取图像的统计特征作为第二个模态，以提升自动光学检测（AOI）模型的性能，并通过特征的精细融合和优化来提高推理和决策能力，在挑战性场景中明显提高缺陷检测模型的召回率并保持高鲁棒性。

    Mar, 2024

  • DVQI: 电子制造业自动视觉检测的多任务、硬件集成人工智能系统

    利用人工智能技术的 DarwinAI 视觉质检系统 (DVQI) 可自动检测电子制造环境中的印刷电路板组装缺陷，通过最小编程和设置，提高制造工程师的多任务检测效率和加快生产周期，实现对印刷电路板组装缺陷的自动化质检和检验。

    Dec, 2023

  • 一种基于计算机视觉的用于分析实验室耗材自动控制的质量评估技术

    提出了一种新型的自动监控系统，在分析实验室中生产过程中的塑料耗材，通过使用手动设计的深度网络模型来增强对试管内透明抗凝剂物质存在与否的控制过程的有效性，并通过实验结果证明该方法与最先进的模型相比具有竞争力，表现出优于其他模型的分类能力和泛化能力，为塑料耗材公司的生产过程成功实施类似模型提供了可能性。

    Apr, 2024

  • 基于 GP-WGAN 和增强 Faster R-CNN 的稀有缺陷自动视觉检测框架

    本文提出了一种基于深度学习的两阶段故障诊断框架，第一阶段通过数据扩增增强图像处理性能，第二阶段则使用改进后的深度学习架构进行对象检测，在两个多类别数据集上的实验结果表明，该框架优于其他解决方案。

    May, 2021

  • 智能相机视觉系统检测与监控原型

    设计了一个用于对象检查和监控的人工视觉系统原型，通过一个 2D BOA-INS 智能相机自动处理传送带上的物体，可用于教育目的，实现了嵌入式系统、人工视觉、人工智能、模式识别、自动控制以及真实流程的自动化。

    Feb, 2024

  • 通过 xAI 和主动学习，将人类置于 AI 循环之中，以进行视觉检查

    介绍了工业 5.0、人机协作、质量检测和视觉检测的现状。提供了如何实现和加强视觉检测中的人机协作的观点。最后，分享了 EU H2020 STAR 项目所取得的关于视觉检测、人工智能、人类数字孪生和网络安全的一些实验结果。

    Jul, 2023

  • 基于 XAI 增强的语义分割模型用于视觉质量检测

    通过使用基于 CAM 的解释来完善语义分割模型，本研究提出了提升视觉质量检测系统的框架。该框架包括模型训练、基于 XAI 的模型解释、XAI 评估和注释增强等步骤，通过解释和专家洞见进行指导。评估结果表明，基于 XAI 的模型在复杂目标分割方面优于原始的 DeepLabv3-ResNet101 模型。

    Jan, 2024

  • 利用遥感图像和多语义信息进行城市功能区检测的多模态学习

    我们提出了一种端到端多模态深度学习算法，用于检测利用遥感图像和多语义参考信息的城市感兴趣区域围栏多边形，通过融合动态人类流动性和物流地址信息的级联模块来评估其时效性。实验结果表明，我们的算法明显优于两种现有方法。

    Jan, 2024

  • 自我监督的共同学习：对未加工的医疗影像和报告进行处理，实现放射学 AI 监督

    该研究介绍了一种适用于医学领域的自我监督视觉语言预训练模型 Medical X-VL，展示该模型在医学领域的视觉语言任务中的超越性能，并证明了在新疾病诊断和监测人类错误等方面，Oversight AI 具有广泛的应用潜力。

    Aug, 2022

  • 工业质量控制的交互式解释性人工智能系统

    提出了一种基于交互式支持系统，结合基于知识驱动和数据驱动的机器学习方法以及人类专业知识，并实现用户反馈与决策透明解释，减轻人类负担且尊重其专业性和主观能动性的方法，以及用于工业质量控制中的良品检测任务的模式分类算法。

    Mar, 2022