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TCL视觉异常检测技术夺冠,已全面覆盖TCL华星9间智能工厂

   2024-06-18 TCL动态5410
核心提示:近日,TCL工业研究院香港研发中心团队在世界计算机视觉顶级赛事CVPR2024挑战赛“视觉异常检测和创新性检测(Visual Anomaly and Novelty Detection 2024 Challenge,简称VAND) :类别1-适应和检测:在实际应用中的鲁棒异常检测 ”赛道获得冠军。标志着TCL工业研究院团队在工业人工智能领域的技术实力和创新能力得到权威机构认可。

据TCL动态,近日,TCL工业研究院香港研发中心团队在世界计算机视觉顶级赛事CVPR2024挑战赛“视觉异常检测和创新性检测(Visual Anomaly and Novelty Detection 2024 Challenge,简称VAND) :类别1-适应和检测:在实际应用中的鲁棒异常检测 ”赛道获得冠军。标志着TCL工业研究院团队在工业人工智能领域的技术实力和创新能力得到权威机构认可。

在计算机视觉领域的研究方向中,视觉异常检测技术作为工业制造领域日益增长的需求,已成为重要研究方向,该技术在工业外观质量检测、产品零件安装检测等多个领域有广泛的应用前景。

在工业生产过程中,异常情况可能导致产品出现质量问题、生产安全隐患、设备故障等严重后果,传统的异常检测方法通常依赖大量的人工参与,效率低下且易受到人为主观因素影响。而基于人工智能的视觉异常检测能通过自动化技术有效避免人为因素影响,快速识别和定位异常情况,大幅提高生产效率并保障产品质量。 

在挑战赛中,TCL工业研究院香港研发中心与华星光电团队在实际应用中的鲁棒异常检测赛道中提出了创新的解决方案——ARNet增强型算法模型。该算法模型是通过前景分割、AIGC数据生成等技术,使训练更加鲁棒(即:在影响因素偏离最优值时,仍保持稳定性和有效性),是实用性更强的检测算法模型。该算法模型取得的结果最终在420个参赛组中,以高出第二名2%的绝对优势胜出,充分展示了TCL技术团队在其在工业人工智能领域的卓越实力和创新能力。

据悉,目前视觉异常检测技术已在TCL的生产制造过程中得到了实质性的落地与应用。由TCL技术团队自主研发的ADC工业视觉检测应用已全面覆盖TCL华星9间智能工厂,每年可创造数千万元价值,为企业带来了显著的效益和效率提升。

 
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