研究中心介绍
工业AI中心(AI Center for Industry)专注于计算机视觉和深度学习等前沿技术研究,基于缺陷像素级识别、文本检测识别、目标分析/定位以及多类别区分等核心算法能力,面向从供料入库、来料检测、产线生产、质量检测到出库发货的生产制造全流程AI应用,通过视觉智能和数据智能,实现数据从采集、分析到算法沉淀的全链条贯通,加速AI在工业制造的落地应用,推进智能制造产业创新发展。
机械设计及自动化
研究内容覆盖机器人交互、机器人手眼协同、智能控制、自主学习、强化学习、DFM方案设计、机械设计、电气设计、运动控制、工业设计和UI设计等。相关成果包括高速5轴检测平台、超高速运动控制软件、微米级高精度测量平台等。
光学方案
相关研究覆盖多类型光学系统:微光红外成像系统、微型偏振光成像系统、多维光场成像系统、X射线内部检测系统、多目立体视觉成像系统、光谱共焦检测系统、高速分时成像系统和光度立体成像系统等。
全场景计算机视觉和图形学
1.面向图像的低层特征处理方法和技术, 如:图像去噪、暗光增强、风格迁移、图像补全、智能生成等。在提高图像质量之外,也能更好地支持下游工业任务。
2.面向图像的高层特征处理方法和技术, 如:图像分类、语义分割、实例分割、目标检测、关键点定位、对抗样本挖掘、目标跟踪、零/小样本学习、跨模态理解等。使计算机拥有理解能力,完成特定工业任务。
3.面向视频的高层语义理解方法与技术,如:视频语义分割、多视角视频分析、多模态 视频解析等,为智能人机交互、智能工业控制等应用提供算法支持。
4.面向终端应用的深度学习实用技术,优化基于深度学习的各项技术。包括深度神经网络模型压缩技术、深度神经网络量化技术、神经网络模型自动搜索等。使模型能够适用于存储、计算、电池等能力受限的终端,并满足不同要求的工业任务。
5.高质量场景三维理解和建模:如三维重建和渲染、三维目标检测和实例分割。此外,基于新一代数字孪生技术,自主知识产权的3D自动化建模算法和平台利用“视频+图片”进行快速建模,可实现在5-10分钟对目标物自动化模型重建和编辑。
研究中心介绍
工业AI中心(AI Center for Industry)专注于计算机视觉和深度学习等前沿技术研究,基于缺陷像素级识别、文本检测识别、目标分析/定位以及多类别区分等核心算法能力,面向从供料入库、来料检测、产线生产、质量检测到出库发货的生产制造全流程AI应用,通过视觉智能和数据智能,实现数据从采集、分析到算法沉淀的全链条贯通,加速AI在工业制造的落地应用,推进智能制造产业创新发展。
机械设计及自动化
研究内容覆盖机器人交互、机器人手眼协同、智能控制、自主学习、强化学习、DFM方案设计、机械设计、电气设计、运动控制、工业设计和UI设计等。相关成果包括高速5轴检测平台、超高速运动控制软件、微米级高精度测量平台等。
光学方案
相关研究覆盖多类型光学系统:微光红外成像系统、微型偏振光成像系统、多维光场成像系统、X射线内部检测系统、多目立体视觉成像系统、光谱共焦检测系统、高速分时成像系统和光度立体成像系统等。
全场景计算机视觉和图形学
1.面向图像的低层特征处理方法和技术, 如:图像去噪、暗光增强、风格迁移、图像补全、智能生成等。在提高图像质量之外,也能更好地支持下游工业任务。
2.面向图像的高层特征处理方法和技术, 如:图像分类、语义分割、实例分割、目标检测、关键点定位、对抗样本挖掘、目标跟踪、零/小样本学习、跨模态理解等。使计算机拥有理解能力,完成特定工业任务。
3.面向视频的高层语义理解方法与技术,如:视频语义分割、多视角视频分析、多模态 视频解析等,为智能人机交互、智能工业控制等应用提供算法支持。
4.面向终端应用的深度学习实用技术,优化基于深度学习的各项技术。包括深度神经网络模型压缩技术、深度神经网络量化技术、神经网络模型自动搜索等。使模型能够适用于存储、计算、电池等能力受限的终端,并满足不同要求的工业任务。
5.高质量场景三维理解和建模:如三维重建和渲染、三维目标检测和实例分割。此外,基于新一代数字孪生技术,自主知识产权的3D自动化建模算法和平台利用“视频+图片”进行快速建模,可实现在5-10分钟对目标物自动化模型重建和编辑。