阿丘科技 | 深度学习在汽车制造中的应用收藏

汽车工业在国家的经济发展中，起着举足轻重的作用它反映了一个国家的工业水平和经济水平汽车工业是工业机器人应用最早，也是最为广泛的领域，汽车制造的高度自动化使得机器人越来越多然而这些还是远远不够的进入到工业4.0时代之后，工厂开始从制造向“智造”转变，数字化和智能化车间，已经成为汽车智能制造的重要载体。

近年来更是出现了“无人化”车间，弧焊、点焊、装配、搬运、喷漆、检测、码垛、研磨抛光和激光加工等复杂作业全部交由工业机器人来完成，上百台不同类型的机器人分工明确、林立在生产线两边，只需很短的时间，一辆完整的汽车就在机器人的“有条不紊”中“诞生”了。

首先要明确的一点是，工业4.0的核心是数据随着智能装备和智能终端的普及，以及各种传感器的应用，汽车工业中的生产数据、产品数据都将会得到采集这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期因而作为汽车行业追溯系统的基石，必须保证这些数据的准确性。

机器视觉技术在汽车制造业中的应用,大大提高了工艺运行质量和生产效率,降低了劳动强度,已在不少国内大企业得到成功的应用但随着工业数据采集需求越来越多，场景越来越复杂，在某些应用场景上，传统机器视觉已经力不从心。

对于传统视觉算法来说，大致可以分为以下5个步骤：特征感知，图像预处理，特征提取，特征筛选，推理预测与识别。但在工业应用场景中，往往会出现以下问题，导致读取率和稳定性上无法满足用户的需求。

背景干扰多

对比度低且字符不规则

对焦不清晰深度学习最大的不同之处在于，它不再通过精心编程的算法来搜索特定特征，而是训练深度学习系统内的神经网络随着深度学习系统提供的计算能力的增强，计算机将能够识别并对它所看到的一切做出反应所以，深度学习的识别方式将不再对以上这些复杂场景有特定的要求。

发动机和压缩机OCR字符识别

车窗和安全扣OCR字符识别

车架和轮胎OCR字符识别优势亮点适应性强：算法适应各种实际应用中的复杂情况，如反光、翻转、扭曲、眩光等，具备极强的可用性；性能稳定：算法计算识别速度快，即时可得，识别准确度高，性能稳定可靠；简单易用：集标注、训练、模型调优为一体，无需编程，快速识别结构化数据,便捷高效；

精确识别：识别准确率达99%以上。通过深度学习视觉技术，字符识别准确率和产品的追溯都不再是难题！

Ebox-Q100 OCR识别系统是阿丘科技专为工厂自动化设计开发的一套基于AI技术的系统解决方案，该方案将深度学习与嵌入式技术结合，可以帮客户轻松解决对于传统机器视觉来说场景复杂、部署困难、且具有挑战的OCR应用场景。

该方案包含工业相机、嵌入式控制器、识别软件（包含嵌入式推理软件、流程调试软件、AI模型训练软件）及配套硬件等，对于不同行业、不同场景的字符利用AI训练软件单独进行模型训练，再将训练模型嵌入到控制器中进行推理识别，整个过程无须编程，有效降低使用难度，可快速部署应用。

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