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为什么需要同时使用数字化和计算机视觉技术？ 数字化是指将模拟信息转换为数字格式的过程，以便于数据传输、处理和存储。数字化利用技术将物理数据转换为数字数据，例如将纸质文档转换为电子文件。 计算机视觉是指利用技术让机器能够解释周围世界的视觉信息。涉及算法、机器学习和深度学习的组合，以识别对象、模式和图像。 通过同时使用这两种技术，制造公司可以在数字化数据上部署计算机视觉算法，识别各种制造过程中的模式、异常和趋势，如质量控制、缺陷检测、预测性维护等应用。数字数据也可以用于训练和改进计算机视觉算法的准确性，进行持续改进。 哪些人员可以从数字化中受益？ •制造工程师使用视觉系统生成的实时数据来优化生产流程、改善质量控制，减少浪费。 •质量控制经理使用生成的视觉数据检测和诊断制造缺陷，并加快根本原因分析，确保产品符合要求的质量标准。 •工厂经理受益于视觉系统生成的数据，用于监控生产过程、实时错误检测和效率优化。 •研发专业人员使用视觉系统生成的数据进行分析、新产品开发以及改进制造流程。 •系统集成商利用硬件和软件解决方案为客户构建定制视觉系统，通过资源规划数据库、成像设备、传感器、处理工具和PLC简化操作。 传统计算机视觉在手动制造的要求有哪些: 传统计算机视觉依赖大量高质量的数据训练机器学习模型，重点是确保数据的准确性和与应用程序的相关性。传统计算机视觉技术中使用的算法需足够强大，达到可以处理光线、摄像机角度等其他可能影响系统精度的环境因素变化。 系统必须与使用的硬件兼容，包括相机、传感器等其他设备，通常会由于供应商锁定而限制部署。传统系统必须与现有制造系统和工作流程集成，不中断生产流程，而这可能会增加复杂性。 传统计算机视觉解决方案还需要机器学习、计算机视觉方面的丰富专业知识。在许多情况下，这也意味着引进一支具有必要技能和经验的团队来开发、部署和维护系统。 合理的投资回报率是关键指标，最终解决方案产出必须具有成本效益。 如何加速先进的计算机视觉技术？ 传统机器视觉系统设计和部署中存在着大量的要求和复杂性，那么引入低代码和无代码（LCNC）应用程序如何加速先进的计算机视觉技术并保持成本效益呢？ 基于应用的解决方案通过简化开发过程并使其更易于非技术用户使用，帮助制造商采用传统的计算机视觉技术。虹科AI软件平台提供预构建的模块、拖放式界面和易于使用的可视化工具，使质量经理、操作人员和终端用户能够在不需要深入的技术知识的情况下创建定制的计算机视觉应用程序。 结合数字化和LCNC计算机视觉，制造公司可以实现更好的可视化，避免数据黑洞，从而实现质量的提高和持续改进。公司可以快速在内部构建和部署计算机视觉应用程序，无需依赖外部专家，从而减少导致成本、延误和质量问题的错误。虹科的低代码和无代码平台还为制造商提供了一个低风险的空间，可以快速、轻松地实验和部署各种应用程序，而不会干扰工作流程。 虹科AI网关 关键特点： 与现有的检测硬件、软件和终端用户流程配合 支持的GigEVision、USB3Vision、CameraLink或MIPI等多种接口协议 强大的NVIDIAGPU可以部署开源或自定义算法，包括预先训练好的TensorFlow深度学习模型和使用OpenCV等开源库开发的Pythonplug-ins 虹科AI软件平台 关键特点： 直观的、基于web的eBUSAIStudio平台允许任何用户（从非程序员到高级开发人员）设计、培训、测试和部署自己的AI和计算机视觉插件。