华为海思海思智慧视觉技术在工业质检领域的应用优势有哪些?
深圳市星际芯城科技有限公司
发表:2025-04-02 22:38:33 阅读:32

华为海思智慧视觉技术在工业质检领域具有以下应用优势:


强大的检测能力

  • 精确提取特征:对形态、纹理等特征提取能力强,可解决低对比度、缺陷种类众多、背景复杂、缺陷尺度小等各类复杂检测问题。能精准识别工业产品表面的细微划痕、斑点、孔洞等缺陷,以及 PCB 板上电阻电容等元件的瑕疵。
  • 实现高精度检测:缺陷区域自动重采样,提升小缺陷关注度,实现细小缺陷的精确检测,最小可检测尺寸低至 3 像素。在半导体等对精度要求极高的行业,能满足晶圆加工、芯片封装等环节的高精度检测需求。


高效的运算性能

  • 快速训练与推理:设计高效轻量的网络结构,推理阶段计算图优化,在保证检测指标的同时,提高训练速度和推理速度,100 张 500 万像素大小的图像训练耗时约 10min,单张图像推理 30ms 以内,可实现高速连续的图像处理和分析,满足工业生产线上快速检测的需求。
  • 适应大规模数据:基于华为云的强大算力和分布式数据集群处理能力,能够处理工业质检中大量的图像数据,无论是海量的产品外观图像还是复杂的生产过程视频,都能快速准确地进行分析和处理。


灵活的适配与开发

  • 系统适配性强:适配主流操作系统(Windows、Linux)及常用工业视觉软件,提供标准化接口,支持多种编程语言,可灵活二次开发,方便与企业现有的生产设备和软件系统集成,保护企业的前期投资,降低系统升级和改造成本。
  • 低代码开发平台:提供 AI 质检应用低代码开发平台,封装典型工业应用场景算子工具,针对不同业务场景可视化编排,大幅提升 AI 质检应用开发效率,即使是非专业的开发人员也能快速上手,根据企业自身的质检需求定制开发相应的应用程序。


智能的模型优化

  • 样本依赖少:提供数据增广工具和非监督模块,降低对缺陷样本的依赖和部署成本,精确识别单类缺陷仅需 30 - 50 张图像,解决了工业质检中获取大量缺陷样本困难的问题,加快了模型的训练和应用速度。
  • 云边端协同优化:采用 “云边端” 协同架构,在线获取场景数据、在线调试,快速实现模型的迭代优化、实时下发至端侧实时应用,极大提升运维人员的 AI 模型迭代效率,使模型能够根据实际生产中的新情况、新问题不断优化升级,保持高精度的检测能力。
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