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致力于助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)、資產(chǎn)和人員智能互聯(lián)的先進數(shù)字解決方案提供商，斑馬技術(shù)公司（納斯達克股票代碼：ZBRA）今日宣布將引入一系列先進的AI功能，以強化Zebra Aurora?機器視覺軟件平臺，針對復雜視覺檢測用例提供深度學習功能。
斑馬技術(shù)2024年《全球制造愿景研究報告》顯示，全球61%的受訪制造商領(lǐng)導者預見到2029年AI將成為促進增長的主要動力。斑馬技術(shù)的《汽車產(chǎn)業(yè)人工智能機器視覺基準報告》還指出，諸如深度學習等AI技術(shù)正在汽車供應鏈中得到廣泛應用，但用戶對AI抱有的期望更高，期望能夠發(fā)揮更多作用，而這些新功能正響應了行業(yè)的需求。
斑馬技術(shù)Zebra Aurora?軟件套件附帶深度學習工具，可為汽車、電子和半導體、食品飲料和包裝行業(yè)的設備，一線生產(chǎn)者，工程師，程序員和數(shù)據(jù)科學家提供強大的視覺檢測解決方案。該套件具有無代碼深度學習光學字符識別（OCR）的特性，通過拖放方式訪問各類環(huán)境與廣泛的工具庫，使用戶能夠創(chuàng)建解決方案，以解決基于規(guī)則的傳統(tǒng)系統(tǒng)難以解決的復雜用例。
斑馬技術(shù)大中華區(qū)機器視覺與成像產(chǎn)品線業(yè)務負責人高云峰表示：“人工智能已被視為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力，更是制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要抓手。伴隨材料、汽車、電子等行業(yè)的發(fā)展，新的挑戰(zhàn)也隨之誕生。許多行業(yè)制造商長期備受質(zhì)量問題的困擾，它們正在尋找新的解決方案來補充和擴展現(xiàn)有工具箱，特別是針對復雜的應用場景，利用諸如深度學習這樣的AI技術(shù)有助企業(yè)實現(xiàn)更高效的視覺檢查?！?/p>
全新AI功能詳解
- Aurora Design Assistant?
斑馬技術(shù)Aurora Design Assistant?集成開發(fā)環(huán)境軟件的用戶可通過構(gòu)建和配置流程圖來創(chuàng)建應用程序，而無需編寫傳統(tǒng)的程序代碼。該軟件還能讓用戶為應用設計基于網(wǎng)絡的人機界面（HMI）。
該軟件現(xiàn)已配備深度學習物體檢測功能和最新版本的Aurora? Imaging Copilot配套應用程序，能夠在專門的工作區(qū)內(nèi)進行針對物體檢測的深度學習模型訓練。此外，Aurora? Imaging Copilot還提供單獨的附加組件，分別能夠應用NVIDIA GPU訓練深度學習模型，同時在NVIDIA和英特爾集成的GPU上運行深度學習模型，執(zhí)行推理或預測。
- Aurora? Vision Studio
使用Aurora? Vision Studio的機器和計算機視覺工程師可以快速創(chuàng)建、集成和監(jiān)控功能強大的自定義機器視覺應用程序。該軟件性能先進，不依賴硬件，為創(chuàng)建復雜的視覺應用程序提供了直觀的圖形環(huán)境，無需編寫任何代碼。它配備了一套超過3,000種經(jīng)過驗證，隨時可用的綜合型過濾器，使機器和計算機視覺工程師通過簡單的三步工作流程就能設計定制化解決方案，即設計算法、創(chuàng)建定制化本地HMI或在線Web HMI，并將其部署到基于PC的工業(yè)計算機上。
深度學習工具鏈已改用新的訓練引擎，該引擎采用訓練數(shù)據(jù)平衡機制，可在低質(zhì)量數(shù)據(jù)集上獲得更好的訓練結(jié)果。因此，如今的訓練速度更快，可重復性更高，并且在引用于推理時，深度學習插件與Linux系統(tǒng)兼容。
- Aurora Imaging Library?
斑馬技術(shù)Aurora Imaging Library?機器視覺軟件開發(fā)工具包主要面向使用C++、C#和Python編寫視覺應用程序的資深程序員群體，包括一系列工具，涵蓋基于規(guī)則的傳統(tǒng)方法和基于深度學習的方法，可用于二維圖像、三維數(shù)據(jù)的處理和分析。
新增功能實現(xiàn)了能力的擴展，異常檢測工具可利用深度學習進行缺陷檢測和裝配驗證任務，以發(fā)現(xiàn)異常情況。與其他現(xiàn)有深度學習工具不同，該工具的訓練無需人為監(jiān)督，僅需普通的參考信息即可。
基于深度學習的OCR工具使用預訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型來讀取字符、數(shù)字、標點符號和某些符號，而無需為其指定或教授特定的字體。基于深度學習的OCR工具包含字符串模型和約束條件，可實現(xiàn)更穩(wěn)健、更具相關(guān)性的內(nèi)容讀取。
