视觉识别解决方案


视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分,也是目前人工智能在中国落地最顺利的技术。2020 年市场规模预计达到 755.5 亿元。计算机视觉产品市场将在2022年达到一个新的高度。智能驾驶将实现最大增长外,其次工业视觉检测预计收入将达到98亿美元。物体检测、物体识别、图像标注、人脸识别是当前市场关注度、渗透率以及技术采用度相对较高智能识别应用场景。全球计算机视觉技术的应用在2017年的渗透率仅为8%,而到2021年渗透率将达到12%。


        随着工业物联网技术的迅猛发展,掀起了以云计算、大数据、以及人工智能 AI 等信息技术正与传统工业深入融合,由此衍生的 “智能制造4.0” 理念,正在为全球工业带来深远变革。如何高效科学的管理和分析制造业务链上的生产价值,推进制造企业生产工艺优化与产品质量提升是每一个制造企业在数字化、智能化转型过程中的必经之路。


蓝海大脑智能视觉解决方案主要由蓝海大脑AI视觉识别平台、超融合液冷GPU工作站以及嵌入式边缘计算组成。帮助构造高性能、低成本、可扩展的视觉计算系统,在制造业、安防等领域有很好的应用场景。


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从研发测试到工业部署面临的挑战



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工业质检的现状


从人工检测到机器检测; 从人工设计模型到数据驱动模型



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蓝海大脑AI视觉识别解决方案




蓝海大脑基于AI技术的视觉识别平台,主要由边缘端(边缘计算)和 中心端(中心计算)两部分组成。


工业相机,工业机器人以及英伟达NVIDIA Jetson Nano研发 的 HI 209V产品等嵌入式智能设备构成了图像视频采集端,部署在工厂自动化产线上;边缘计算部署的采集端及中心计算部署的液冷GPU工作站集群则撑起该AI平台的主控系统。


实现精准全目标智能分析、高效GPU+CPU协同计、快捷数据检索和多维数据实战应用。



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蓝海大脑AI视觉检测系统及特点







核心技术:

  • 采用国际前沿的深度学习算法

  • 支持多种缺陷类型,适应多种产品

  • 自学习性,可不断迭代改善

  • 小样本训练及模型的裁剪


优势

  • 无需编程,降低集成难度

  • 快速部署,极大缩短时间

  • 适应性强,快速迁移能力


特点

  • 高效协同 CPU+GPU

  • 无序分拣拆垛码垛

  • 缺陷定位、分割、分类、检测

  • 多维数据实战应用能力






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客户收益


 降低瑕疵率、缩短项目部署周期、减少物料及人工成本





image.png        预测性维护、精确定时

                    - 通过在装配线上使用联网的工业物联网传感器,智能制造可以跟踪设备磨损的关键指标,如振动和温度。可在网络边缘提供实时数据分析,准确提示需要维护时间,尽可能减少停机时间及降低成本。



image.png         更严格的质量管理

                    - 检测产品异常,避免影响产品质量。通过计算机视觉查看微小缺陷。加强质量控制,在整个生产过程中(从供应链到工厂车间)增加数据分析和情报。



image.png        测量和管理机器

                    - 蓝海大脑的工业物联网技术具有开放和可互操作的特点,通过与现有设备集成,可收集和分析整个生产线上的性能数据。通过使用工业物联网传感器和智能设备提高机械操作的可见度,提高智能工厂整体设备效率 (OEE)。


image.png            安全传输、效率更高

                    - 支持工业物联网的传感器、设备和可穿戴设备可在智能工厂出现危险时提醒工人 , 并提高工人在严峻环境中工作表现 。从海上钻机到物流仓库,蓝海大脑的工业物联网解决方案可为联网工人提供信息,提高安全性和生产力。

        









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相关主要产品





液冷GPU工作站 HD210


开放融合

融合计算、网络、存储、 GPU、虚拟化的一体机。支持主流虚拟化平台,

如Vmware、Redhat、 Hyper-V等。支持在线压缩、重复数据自动删除 、

数据保护、容灾备份以及双活等功能。


超能运算

支持主流GPU显卡虚拟化。支持2、8、16块全高全长卡或32、64块半长卡,

提高计算性能和图像渲染能力。支持大规模并发运行。


高效运维

一站式部署,开箱即用。强大的数据、网络、虚拟化及管理安全保障。







 

液冷GPU工作站 HD210.JPG






 

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嵌入式边缘计算 NANO HE 209V


- 以NVIDIA Jetson Nano为核心板

- 提供472 GFLOP,快速运行现代 AI 算法,功耗仅为5 ~ 1 0瓦

- 适用于网络硬盘录像机 (NVR)、家用机器人及智能网关等

- 边缘设备中实时推理。快速部署主流模型或其它训练好神经网络模型

- 支持DNN/CNN/RNN/LSTM 等神经网络模型分析编译和人脸识别分析






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应用场景



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