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CCF YOCSEF苏州 观点论坛:工业AI的发展与挑战及产学研论坛 --高端制造业AI转型,苏州是否能够胜出?邀请函
2021-04-20 阅读量:308 小字

中国计算机学会青年计算机科技论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum

CCF YOCSEF苏州

观点论坛:工业AI的发展与挑战及产学研论坛

--高端制造业AI转型,苏州是否能够胜出?

议程安排

2021年4月20日(星期二)14:00-17:30

地点:苏州工业园区金鸡湖大道88号人工智能产业园E1栋五楼504会议室

敬请光临

13:30   签到

14:00   论坛开始

引导发言:顾晓强 顾晓强 中国电信苏州分公司 政企客户事业部副总经理

演讲题目:5G+工业AI的应用实践

引导发言:郭晓锋 中科行智智能科技有限公司产品总监

演讲题目:深度学习算法在工业检测研究及应用

引导发言:潘良松 苏州卓越金码电子科技有限公司视觉技术经理

演讲题目:人工智能在工业机器视觉领域的应用及研究

14:30-17:30   讨论环节

执行主席:欧阳明 EMBA,苏州卓越金码电子科技有限公司董事总经理

CCF YOCSEF苏州主席

执行主席:孟海亮 江苏富士通通信技术有限公司开发中心科长

CCF YOCSEF苏州2019-2020副主席

举办:中国计算机学会 CCF

承办:中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)苏州AC

协办:中科行智智能科技有限公司,苏州卓越金码电子科技有限公司

参加人员:IT及机器视觉领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者

报名方式:1.扫描微信二维码加入在线讨论群

       


2.联系学术秘书报名:

联系人: 孙翠华 Email39938737@qq.com, 手机: 18962111560

                   高雄波Emailgaoxb@sisdc.com.cn, 手机: 18662491688


参会回执:

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工业AI的发展与挑战及产学研论坛

--高端制造业AI转型,苏州是否能够胜出?

从德国工业4.0的概念开始,工业AI的概念开始诞生。经过几年的发展,现在每年,我们制造过程中产生的数据量都会翻倍。由此产生的数据集可以帮助AI设备学习人类的思维和感知方式。它们加快了学习速度,并允许实现数据分析的自动化。处理的信息越多,机器学习就越准确。AI决策系统可以采用一系列技术、算法、统计模型和认知能力来解决复杂且相互关联的问题,从而提高效率和生产率。

苏州2020年的GDP已经突破2万亿RMB,已经成为世界第一大工业城市。但是,作为世界工厂的苏州最近却遭遇了劳动力人口红利的危机。智能制造是世界制造业发展大趋势,也是中国制造业面对全球竞争新优势关键点,而工业AI又是智能制造的最前沿。苏州在智能制造领域虽说取得了令人振奋的成绩,但是在工业AI的浪潮中,苏州是否还能够在全国乃至全球取得领先呢?

当前,工业AI的发展如何?工业AI有哪些应用机会?工业AI面临哪些挑战?高校、企业、用户不同角色如何抓住机会?让我们一起来学习与讨论工业AI的发展与挑战。

引导发言:顾晓强

l 报告题目:

5G+工业AI的应用实践

l 报告人简介:


顾晓强,男,南京邮电大学通信与信息系统专业研究生毕业,现任中国电信苏州分公司政企客户事业部副总经理,长期从事政府、企业信息化工作,在中国电信物联网、云计算、人工智能及5G领域有非常丰富的行业洞察及解决方案经验。

l 报告提要:分享5G+工业AI在安全生产、柔性智造,智慧物流等方面应用实践,探索工业AI深度融入制造业全流程、全环节,提升传统产业的生产效率。

引导发言:郭晓锋

l 报告题目:

深度学习算法在工业检测研究及应用

l 报告人简介:


郭晓锋,中科行智智能科技有限公司产品总监,长期从事机器视觉的项目的研发和工程实施,在缺陷检测和高精度定位方面有丰富的工程经验。

l 报告内容摘要:

缺陷检查目前是机器视觉的难点,相对于传统的机器算法,深度学习算法在缺陷检查方面的优势非常明显,特别是复杂背景的缺陷检测,同时,深度学习的局限性和碎片化问题,也是目前深度学习在缺陷检测的工业实施过程中的痛点。

1)深度学习在缺陷检测主要方法和过程

2)深度学习实施过程中的关键问题:小样本和实时性

3)深度学习比较成功的行业应用

4)深度学习的开发工具链和案例介绍

引导发言:潘良松

l 报告题目:

人工智能在工业机器视觉领域的应用及研究

l 报告人简介:


潘良松,苏州卓越金码电子科技有限公司视觉技术经理

主要从事机器视觉算法及其应用研究工作,在工业视觉检测中的高精度引导组装、智能OCR识别、三维机器视觉建模应用、复杂背景下的缺陷检测,关键算法与技术应用中。


l 报告内容摘要:

机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗,从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备引导定位,都是机器视觉技术可以发挥的舞台,因此它的应用范围十分广泛,行业应用领域更是多到令人眼花缭乱检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一, 光学AOI检测,几乎所有产品都需要检测,而人工检测存在着较多的毛病,人工检测准确性低,长时间工作,准确性、一致性更是无法保证,并且检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率。本次报告针对人工智能在视觉缺陷检测核心技术难题展开介绍:(1)人工智能的应用场景及常用品牌介绍。人脸识别,视频/监控分析,图片识别分析,驾驶辅助/智能驾驶;三维图像视觉,工业视觉检测,文字识别,图像及视频编辑

(2)人工智能视觉与传统机器视觉的差异。人工智能的算法,适用场合是复杂背景下的缺陷检测分类,不适用于读码,精密测量,精密组装;

(3)人工智能在工业视觉领域的优缺点。人工智能视觉的优点,背景复杂的缺陷检测产品识别,良率稳定性高,传统视觉无法解决的缺陷检测,缺点通常和显卡搭配,硬件成本更高,训练模型时间长,项目开发周期长,无法适用于多种产品的检测;

(4) 人工智能在工业视觉领域的应用案例。3C笔电内结构检测的应用,汽车行业金属加工件产品OCR识别,LED灯珠缺陷检测行业等案例分享。



执行主席:欧阳明

CCF YOCSEF 苏州 2020-2021主席

CCF 苏州 2019 优秀会员

Victoria University EMBA

苏州卓越金码电子科技有限公司 董事总经理

中国计算机学会会员/华商发展研究会会员

20年智能制造行业经验

13390881979 13390881979@189.cn

执行主席 孟海亮CCF YOCSEF 苏州 2019-2020副主席

CCF 苏州 2019 优秀会员

CCF YOCSEF 苏州2017-2018 优秀AC

江苏富士通通信技术有限公司 开发中心 科长/工程师





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