这项智能制造技术,竟能为每条产线省下42000美元!
一个不起眼的瑕疵有多么可怕?我们常说,“千里之堤,溃于蚁穴”,并非耸人听闻之言。在高速公路事故统计中,70%的事故由轮胎引起,且在高速行驶下的生还率非常低。而在生产力大幅提升的当下,像这样的产品仅靠人工检测是很难做到的,这就需要运用物联网、人工智能等技术。
工业制造领域,瑕疵检测一直是生产过程中的重要一环。众所周知,工厂实际生产过程并不能保证生产出来的产品百分之百的完美,或者是产品是螺丝没有拧紧,或者是表面有细小的凹陷和划痕,或者是产品标签忘记粘贴……特别是在电子产品、汽车、航天航空等高科技产业中,如果因为一个不起眼的瑕疵导致安全事故的发生,轻则致使财产受到损失,重则甚至可以发生伤亡事故——无论如何,对于企业而言都是难以承受的伤痛。
为确保产品质量,以往工厂往往会耗费上千人力进行人工视觉检查,防止瑕疵产品流入市场。但在实际的工厂运营中

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为什么加班的总是我:那个天天12点到岗的程序员,又准点下班陪女友了?!
作为我司头发储量前三的程序员始终仗着头发多奋斗在加班的第一线时时灵魂拷问自己年轻人,你凭什么不加班?虽然我没有女朋友但是,我有代码呀 但我不明白的是,隔壁工位那个,到岗比我迟,下班比我早,天天准点儿下班接女朋友,工作还完成的不错的样子,当然,头发也还不错。除了长得比我显老,难道他有什么制胜法宝吗?趁着午休,以一礼拜咖啡为代价,我偷师了他的制胜法宝。 GET了秘诀,或许我也可以事业爱情双丰收了。T^T 直接集成NCNN的缺点 直接集成NCNN熬老少男颜哇,想当年我一边泪流满面地集成,一边想用女友的SK2给自己的脸补补(不,你没有,both SK2和女友),咋回事儿呢,为SqueezeNet接入NCNN,把相关的模型文件,NCNN的头文件和库,JNI调用,前处理和后处理相关业务逻辑等。把这些内容都放在SqueezeNet Sample工程里。这样简单直接的集成方法,问题也很明显,和业务耦合比较多,不具有通用性,前处理后处理都和SqueezeNcnn这个Sample有关,不能很方便地提供给其他业务组件使用。深入思考一下,如果我们把AI业务,作为一个一个单独的AI组件提供给业务的同学使用,会发...
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