大量节省实施解决方案的时间和成本——AI vision生态系统_办公生活

大量节省实施解决方案的时间和成本——AI vision生态系统

创始人

2024-03-24 10:36:59

AI Vision是一款对用户友好的工具包

基于AI图像处理可以提高各个行业中的竞争力，已经测试并实现应用的用户无不惊讶于这一系统的速度以及出色成效。但不幸的是，AI Vision尚未得到全面评估，可以理解为黑盒，它不像制造商常常声称的那样直观和易于使用！虽然这一系统让您不必成为图像处理专业人员就可以执行基于AI的图像分析，但是收集足量的样本数据也需要很长时间且成本高昂。此外，还需要了解如何从中得出可靠的结论以及如何评估这些结论。只有当AI对用户更加友好，结果更容易解释（目前进行评估尚存在困难），用户对AI Vision的信心和接受度才会提高。

借助HK NXT智能相机，设计了一个硬件和软件组件的AI Vision生态系统，它不但适合机器学习应用，还能写入完整的应用工作流。因此，这可以大大节省实施解决方案的时间和成本。

采用云计算的AI Vision

借助HK NXT Lighthouse软件，您可以向AI迈出第一步，为虹科NXT相机创建视觉应用，以解决复杂任务，不需要培训或设置开发环境，入门操作简单，可以快速完成单个AI视觉系统的实施和调试等任务。我们提供了易于理解的界面和工具，它们覆盖了AI Vision开发的所有步骤，使整个编程过程非常轻松便捷。借助Amazon (AWS)和Microsoft (Azure)，我们可以根据客户的需求提供专业的云计算服务，提高图像样本训练效率并为客户提供新的深度学习样本数据训练模式。

图形化编程

在项目刚开始的时候，应用向导可以帮助您确定具体任务，选择所需的AI方法，设计应用项目。用户可以使用模块化编辑器(Block-based Editor)，这样他们就不用掌握平台专有的编程工作或编程语言的特殊语法。只需要拖放操作，就可以利用现成的功能模块构建自己的流程序列。这使应用项目程序设计更为灵活，同时使流程更易于理解。

图1 通过模块化编辑器，您不需要了解基于文本的具体编程语言的语法，就可以将AI处理的完全个性化的应用运用到视觉应用中

加入数据管理器

未来，AI Vision Studio将在准备训练图像数据时提供进一步支持。运用自动标签系统，您可以快速将导入的图像数据和具有ROI的特定内容组织成数据集。这有助于扩展图像内容数据集，从而可以通过重新训练不断改进网络。

仅需要少量样本数据，同时提高训练准确率

为所有目标类别均衡提供足够数据通常很耗时。由于错误情况可能以任何形式出现，因此“良好”和“不良”的样本数量通常存在不平衡。在这种情况下，只需提供较少样本数据的解决方案非常重要。因此，除了分类和对象检测之外，异常检测也将会在未来给用户带来帮助，异常检测可以识别所有已知和未知的错误情况，这些错误情况超过了“良好”部分的正常偏差。与其他AI方法相比，这需要的训练数据相对较少。换言之，人类需要耗费很长时间学习什么对象看起来是“典型的”，然后才会注意到相应目标，而具有异常检测功能的AI系统也可以进行识别。因此，异常检测是支持质量控制的另一个有用工具，它可以减少手动执行的目视检查，同时在早期阶段检测和避免生产过程中的错误。

图2 异常检测可以找出偏离训练的“典型”目标外观的已知和未知（未训练）偏差

可解释的AI

为方便理解，AI Vision Studio中提供了AI的热图可视化功能。为此，在训练期间使用特殊的网络模型，它们可以在测试数据集评估期间生成一种热图。其中突出显示那些最受神经网络关注的图像区域，这些区域会影响结果和性能。不正确或代表性不足的训练图像也会使AI对不符合要求的特征更加敏感。训练样本时误判的产品标签也可能影响结果。这种“错误”训练的原因称为数据偏差。

热图有助于减少对基于AI的决策的担忧，并提高工业环境中对AI的接受度。