四大痛点全面击破，维视智造AI工业视觉解决方案解密

一、AI工业视觉应用落地四大痛点

 

1.额外的硬件 

 

运行深度学习的应用程序需要用到大量的内存和计算能力。通常只有将计算任务转移到额外的处理器（如GPU显卡）上同时执行计算，才能在可接受的短时间内完成处理工作。落地成本高。

 

2.发热量和功耗

大型神经网络对计算能力的要求较高，因此增加了应用的功耗，并相应地增加了发热量。这尤其会对嵌入式系统造成问题，通常需要对嵌入式系统的低功耗和热管理方面进行优化。系统功耗大。

 

3.大量训练数据

在开发机器视觉应用时，要获取成百上千幅所需的图像往往是一项艰巨的任务。更多的时候，工厂可能根本就不具备条件产生足够多的训练样本，尤其是负样本。样本训练难。

 

4.大量人工标注

获取到的大量数据是不能立即使用的，需要人给这些数据进行标注，对于图像分割，需要精准的标注图像中要分割的区域，这样才能在推理图片的时候得到精准的区域。这些标注工作都只能是人工手动完成，所以在数据大的时候，还需要检测是否有标注错误的问题。数据标注多。

 

二、维视智造三大核心优势破解落地困局

 

1. 自研工业视觉检测大脑  打造技术保障与壁垒

 

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