“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。” 我国从造福人民出发，以保障和改善民生为本源，不断推动人工智能在人们日常工作、学习和生活中的深度应用，已经取得了丰硕的成果。

宜城街道本次举办的“第三届中国宜兴太湖湾国际青年精英科创挑战赛——新一代信息技术应用专场城市赛”,报名的企业中涌现了一批人工智能相关的项目。

宜兴太湖湾国际青年精英科创挑战赛参赛项目

齐鲁工业大学人工智能类项目涵盖于以下应用领域介绍

制造业离不开质检

质检需要AI智能化赋能

人工智能技术，在赋能制造业已成为制造业大军努力的方向：

首先，人工智能可以帮助企业提高智能化运营水平，实现降本增效；

其次，人工智能、5G、工业互联网等技术融合应用，推动制造业生产及服务模式、决策模式、商业模式发生变化；

最后，人工智能带动制造业价值链重构，有利于中国抢占全球制造业产业链上的价值高地。

其中，“机器视觉”则是助力制造业实现“智能化”转型的好帮手。

（1）机器视觉替代人工，避免了依赖人工的弊端；

（2）随着机器视觉硬件和算法的不断革新和改进，机器视觉的准确性和效率会进一步提高。

制造业企业生产效率、良品率、能源利用率等要明显提升。其中提到的生产效率和产品良品率是与工业质检息息相关的，而AI质检的加入也在这场智能制造发展趋势下被寄予厚望。

质检对于制造企业来说是非常重要的一个环节，眼睛里能看见的产品都是通过了质量检测。而每个产品的内部都包含了各种金属零部件，这些金属零部件也是需要质量检测的。

当然，针对这些产品的质检标准和方式在每个行业都不一样。以精密制造产线的缺陷检测为例，以往的人工目检效率很低，检测时往往需要借助放大镜等工具进行工作，且工作时间不宜过长。与此同时，诸如检测结果不稳定、高成本、数据不易存留等也是人工检测存在的弊病。

作为以AI发展前提的机器视觉技术，其主要有五大典型应用：

1、图像检测应用在生产生活中，每种产品都需要检验是否合格，需要一份检验合格证书，所以说检测在机器视觉应用最广。几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，因此，具有诸多优点的机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。

机器视觉的大量应用将产品生产和检测进入到高度自动化。在具体的应用上，比较常见的有饮料瓶盖的生产是否合格、是否有问题，产品的条码字符的检测识别，玻璃瓶的缺陷检测、以及药用玻璃瓶检测，医药领域也是机器视觉的主要应用领域之一。

矩视低代码平台/字符识别

2、视觉定位应用

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。

在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

矩视低代码平台/定位检测

3、物体测量应用

机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。

常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。

矩视低代码平台/尺寸测量

4、物体分拣应用实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。

在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

矩视低代码平台/缺陷检测

5、图像识别应用图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。

图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别。将大量的数据信息存储在二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，已经渗入到我们的日常生活的方方面面，并且，随着AI市场的爆发，机器视觉技术有望在多个领域掀起新风暴！期待您的加入！

报名渠道多种多样

1、邮件报名：参赛企业和团队将项目名称、项目简介、联系人、联系方式、作品(PPT或BP)电子版本等相关信息发送到邮箱baixing_ai@163.com

2、线上报名网址 ： https://special.zhaopin.com/2022/sh/zggc012502/

注意事项

报名截止日期为6月10日,成功提交报名表和项目策划书后,组委会工作人员将会在3个工作日与报名者联系确认。

如有疑问,可拨打15806158622联系我们。

关于我们

佰兴以百度人工智能为基础，搭建宜兴产业建设赋能中心，以产业中心为原点，覆盖政务、公安、交通、教育、医疗、水务、工业、农业等各行业，提供产业升级解决方案，提升城市高质量发展排名，最终形成城市大脑，为领导决策提供实时数据依据。

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