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北京微視新紀元科技有限公司自主開發的AI軟件，基于底層優化多線程、多訓練模型的并行運算，以現有的NVDIA 2080TI的顯卡為例，可以實現20000pcs/min 的峰值識別速度，不僅減少了硬件采購成本，還提高了設備的使用率。

1 方案背景

電子信息的發展迅速的今天，電容、電阻已發展成高品質、小體積、大數量的關鍵零部件，現有電阻、電容單粒外形是矩形,共有六面外觀,現有外觀瑕疵檢測技術都是分開檢測六面外觀的缺陷，即六面外觀各有不用，分成不同算法來解決。由于傳統的AI算法大多基于googel的tensorflow架構，占用顯存大，一方面增加了以顯卡為主的硬件成本，另一方面也會影響運算速度。

基于以上痛點，微視公司自主開發的AI軟件，基于底層優化多線程、多訓練模型的并行運算，以現有的NVDIA 2080TI的顯卡為例，可以實現20000pcs/min 的峰值識別速度，不僅減少了硬件采購成本，還提高了設備的使用率。

2 技術詳解

2.1核心技術

(1)底層算法基于自有的TeAiFrame深度學習框架，結合通俗易懂的操作UI，幫助用戶實現無編程的AI應用體驗。其中TeAiFrame為C++實現AI框架，針對工業應用場景對高性能、低功耗、快速建模等需求，自2013年發布以來，經過不斷迭代優化，相較于流行的幾款偏學術的AI框架，TeAiFrame具有顯著的工業應用落地優勢。

(2)得益于完全自主知識產權的TeAiFrame框架，AI諦創運行端軟件可以運行于主流的操作系統，包括windows 、主流Linux、Mac OS、Android、IOS等。對于硬件，運行端除了可運行于常用的GPU外，也支持CPU、嵌入式芯片等硬件環境。

(3)以六面外觀檢測解決方案為例，針對工業中高速缺陷檢測需求，AI諦創3.0(AiDitron3.0)高性能版，采用流水線以及批處理技術，處理速度可以達到20000pcs/min。

(4)AI諦創3.0(AiDitron3.0)強大的算子整合平臺，諦創結合深度學習和傳統算法各自的優勢，持續不斷地集成優質算子到平臺上，以滿足客戶對測量，匹配等傳統應用的需求。

3 產品介紹

3.1人工智能軟件AiDitron 3.0

微視圖像人工智能團隊研發出的AI人工智能軟件定位服務于自動化生產線，可實現各類外觀檢測，OCR識別，定位，分類篩選以及傳統算法的測量、匹配等功能。本軟件基于神經網絡開發，操作方便，準確度高，即便是零編程基礎的開發人員也可輕松上手操作。

(1)AiDitron是首款國內自主研發的AI軟件，也是目前國內少有的一款成熟穩定的工具化深度學習軟件，工具化、模塊化，操作簡單，使用和維護成本低。在本方案的應用中，前端工業相機捕獲圖像，借助AiDitron3.0高速缺陷分析檢測軟件，通過加載預先訓練的缺陷模型對采集圖像進行實時超高速缺陷判斷并標注。

(2)和常規的AI訓練過程類似，AiDitron 3.0缺陷檢測也需要有標注->訓練->驗證的過程。AiDitron3.0充分利用GPU集群完成高效圖像訓練，訓練過程完畢后AiDitron3.0加載訓練模型，同樣利用GPU集群的超高計算性能完成多任務的并行計算，目前基于單顯卡(以NVDIA 2080TI為例)在實際測試中占用不到3個G顯存的前提下即實現了20000pcs/min卓越的檢測效率。

(3)AiDitron3.0擁有相機采集節點，以及運動控制節點功能。

(4)針對缺陷圖片收集困難的問題，AiDitron3.0會在深度學習節點集成缺陷仿真環境。

(5)深度學習節點，針對使用者在標注GT時，可能出現的誤標記、漏標記，AiDitron3.0具備智能提醒系統。

2.AiDitron3.0人工智能軟件算法處理，其優勢及創新點包含幾大方面：

(1)功能齊全：涵蓋了工業領域常見的難點問題：外觀檢測、OCR識別、目標定位與分類篩選以及測量、匹配。

(2)自主研發：完全自主研發的神經網絡，支持深度定制，國內成熟的工具型AI。

(3)定位專業：專注于機器視覺應用領域，現場工程實施高效可靠。

(4)簡單準確：操作簡單、準確度高，相比傳統圖像算法，這套軟件設計為工具化、模塊化，操作也更為方便，即便是沒有編程經驗的開發人員也可輕松上手。

(5)兼容傳統算法：超越了傳統AI軟件由于自身架構局限，不兼容傳統算法的缺陷。

(6)深度優化：實現20000PCS/min超高檢測速度。

4 成果總結

眾所周知，由于特殊領域會用到顯卡，導致顯卡的價格一直是水漲船高，特別是顯卡顯存越大，其成本上升明顯。在客戶現場的實際測試效果證明，在相同產能下，不但給客戶降低了硬件的采購成本，而且在設備硬件不改變的前提下為客戶兼容更多的產品類型打下基礎。

因為融入了傳統算法，面對一些對純AI場景不太友好的檢測環境時，AiDitron 3.0軟件反而成為了最佳的選擇。