
朱遙遙在現(xiàn)場(chǎng)介紹道,當(dāng)前電子元器件制造正朝著精密化、柔性化方向加速升級(jí),傳統(tǒng)視覺(jué)方案面臨泛化能力弱、開(kāi)發(fā)成本高、數(shù)據(jù)依賴(lài)重以及換線適配慢等諸多瓶頸。本次發(fā)布的通用視覺(jué)大模型,緊扣國(guó)家“人工智能+”行動(dòng)部署與貴州省人工智能高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃,精準(zhǔn)聚焦行業(yè)痛點(diǎn),旨在打造電子元器件行業(yè)視覺(jué)能力底座,推動(dòng)制造業(yè)由“自動(dòng)化”向“智能化”跨越。據(jù)悉,該模型也是貴州省電子元器件領(lǐng)域的首個(gè)視覺(jué)大模型。

據(jù)介紹,該模型具備三大核心突破,可全面覆蓋檢測(cè)、分割、分類(lèi)等全場(chǎng)景視覺(jué)任務(wù),徹底告別碎片化開(kāi)發(fā);支持零樣本、少樣本識(shí)別未知缺陷,并能通過(guò)文本指令快速理解新缺陷;僅需不到10%的標(biāo)注數(shù)據(jù),即可達(dá)到專(zhuān)家級(jí)檢測(cè)效果。項(xiàng)目通過(guò)構(gòu)建一體化的電子元器件視覺(jué)技術(shù)底座,集成數(shù)據(jù)采集、半自動(dòng)標(biāo)注、模型訓(xùn)練與快速部署全流程能力,可廣泛應(yīng)用于缺陷檢測(cè)、定位、分揀、加工等產(chǎn)線關(guān)鍵環(huán)節(jié),推動(dòng)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)從“模型開(kāi)發(fā)”到“能力復(fù)用”的轉(zhuǎn)變。
“與傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方案相比,該模型可將開(kāi)發(fā)周期縮短約50%,綜合成本降低約40%,且跨產(chǎn)品、跨缺陷的泛化能力顯著增強(qiáng),新產(chǎn)品上線無(wú)需重新訓(xùn)練?!敝爝b遙進(jìn)一步表示,目前研究院已基于該通用視覺(jué)大模型,開(kāi)發(fā)出熔斷器打磨機(jī)器人并已落地應(yīng)用。數(shù)據(jù)顯示,在機(jī)器人穩(wěn)定運(yùn)行的15個(gè)月里,已累計(jì)處理規(guī)格為3×1.7mm的元器件25萬(wàn)顆,批次產(chǎn)品合格率超85%,漏檢率控制在3%以?xún)?nèi),日處理效率達(dá)到人工的2至3倍。
對(duì)于電子元器件通用視覺(jué)大模型的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用,朱遙遙描繪了清晰的發(fā)展愿景:“短期內(nèi),模型將替代傳統(tǒng)AOI設(shè)備,著力提升檢測(cè)精度、降本增效;中期,將建成統(tǒng)一的視覺(jué)能力平臺(tái),實(shí)現(xiàn)多產(chǎn)線協(xié)同與能力復(fù)用;長(zhǎng)期,則致力于打造工業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施,沉淀行業(yè)數(shù)據(jù)與知識(shí)資產(chǎn),最終實(shí)現(xiàn)‘模型驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)’的目標(biāo)?!?/p>
貴陽(yáng)日?qǐng)?bào)融媒體記者 陳佳藝
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