マシンビジョン: スマート製造の重要なエンジン
インダストリー 4.0 の時代において、インテリジェント製造は切り離すことができません。
マシンビジョンは、現在の製造品質管理分野において重要なテクノロジーであり、機械に外界を「見て」「理解する」能力を与えることができ、インテリジェント製造を実現する上で最も重要なリンクとなります。
我が国のマシンビジョン産業は欧米の先進国に比べて遅れてスタートしましたが、現在の市場環境から判断すると、マシンビジョンは新興技術産業です。開発 短期間で急速に成長しており、将来性が期待できます。
従来の生産・製造では、製品の外観検査を手作業で行うのが一般的ですが、手作業の疲労により検査漏れ率が高いこと、人件費がかかることの2つの大きな問題があります。年々増加しており、工場にとっては余裕がありません。インテリジェント製造の波の下、生産ラインには産業機器に対する新たな要件があり、品質検査と生産の需要は増加し続けています。
マシン ビジョンは、機械に「スマート アイ」を埋め込み、機械が肉体労働に取って代わることを可能にし、製造業の自動化とインテリジェンスの実現を支援します。現在、主に産業オートメーションの分野で使用されており、検出物体の動きが速く、高精度が要求され、作業の再現性が高いシナリオにおいて、人間の目に代わって識別、位置決め、測定、検出などを実現します。機能的には、高度なインテリジェンス、速い検出速度、低い欠陥率、中断のない検出のサポート、作業の集中を心配しないなどの大きな利点があります。
近年、人工知能技術の急速な発展により、あらゆる分野でマシンビジョン技術の応用が大きく促進され、マシンビジョンの需要は急増、あるいはブルーオーシャン市場となっています。 GGIIの予測によると、我が国のマシンビジョン市場は2025年までに415億9,200万元に達し、そのうち3Dビジョン市場は104億3,500万元に達し、現地の市場空間は広大である。
市場の見通しが有望であることから、資本もマシンビジョン分野を支持しています。同時に、資本の流入により、マシンビジョン業界での資金調達ブームも生まれました。 IT JuziとZhiyan Consultingの総合統計によると、中国のマシンビジョン分野における融資件数と融資金額は総じて増加傾向にあり、現在マシンビジョン分野に新規参入する企業の数は増え続けており、今後91社が参入する予定である。 2021年のマシンビジョン業界への投資件数は2020年比91%、30件増加、投資額は193.4億元で2020年比81.57件増加した。
開発促進のための政策は増え続けている
2013年以来、同国は関連政策を次々に発行し、マシンビジョン産業を支援し、インテリジェント製造、人工知能、デジタル経済、新たなインフラ建設やその他の国家戦略。有利な政策により、国内のマシンビジョン産業は近年急速に発展しており、中国はマシンビジョン開発において世界で最も活発な地域の一つとなりつつあります。
各省や都市での適用は着実に進んでいます
国内マシンビジョン市場は製品代理店と外資系企業が独占しており、国際ブランドは200以上あり、その数はほぼ2倍です国内ブランドの製品が多く、国内代替の余地がある。製造業の高度化の観点から、全国のすべての省、市、地域が連携して、インテリジェント製造の本線を中心としたレイアウトの開発に取り組んでいます。インテリジェント製造の目としてのマシンビジョンは、データの必要条件です。産業チェーン構築の順序の観点からは、製造業のインテリジェントな変革とアップグレード、および企業投資支出の緩やかな増加の恩恵を受けて、マシンビジョン産業は徐々にその量を増やし、世界市場に参入することが優先されます。開発の高速レーン。
ロボット産業の開発需要が刺激される
さらに、ロボット産業の発展もマシンビジョンの開発を促進する重要な要素です。自動車、医薬品、包装、食品および飲料などのソリューションを含むさまざまな複雑なタスクを実行するための産業アプリケーション ソリューションのガイダンスであり、マシン ビジョンの需要が急増しています。
「インダストリー 4.0」のさらなる進展に伴い、インテリジェント製造は製造業の変革における重要な発展方向となっています。マシンビジョンは、インテリジェント製造を実現するためのキーテクノロジーとして、インテリジェント製造のあらゆる側面に浸透し、生産効率と製品品質を効果的に向上させるだけでなく、労働力を解放し、生産コストを削減し、インテリジェント製造を推進する重要なエンジンとなっています。 。
以上がマシンビジョン: スマート製造の重要なエンジンの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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