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《基于人工智能的工業(yè)視覺檢測(cè)平臺(tái)通用技術(shù)規(guī)范》團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)征求意見
2023年12月06日 13:37:13 來源:儀表網(wǎng) 點(diǎn)擊量:2944

本文件規(guī)定了基于人工智能的工業(yè)視覺2D圖像檢測(cè)平臺(tái)的架構(gòu)、功能要求、性能要求、測(cè)試方法等。本文件適用于指導(dǎo)企業(yè)、高校、科研院所等相關(guān)機(jī)構(gòu)開展基于人工智能的工業(yè)視覺檢測(cè)平臺(tái)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、構(gòu)建和應(yīng)用。

  【化工儀器網(wǎng) 標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布】按照中國(guó)電子工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)協(xié)會(huì)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)制修訂項(xiàng)目工作安排,標(biāo)準(zhǔn)起草組已完成《基于人工智能的工業(yè)視覺檢測(cè)平臺(tái)通用技術(shù)規(guī)范》團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)(項(xiàng)目號(hào):CESA-2022-082)征求意見稿的編制工作?,F(xiàn)按照中國(guó)電子工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)協(xié)會(huì)《團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)制修訂程序(試行)》的要求,公開征求意見。
 
  工業(yè)視覺是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化和智能化的必要手段,是智能制造的關(guān)鍵技術(shù)之一。工業(yè)視覺是一項(xiàng)跨學(xué)科的綜合技術(shù),如今,中國(guó)正成為世界機(jī)器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一,應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)行業(yè)。其中工業(yè)AI視覺檢測(cè)已經(jīng)在通信和電子制造、汽車及零部件、消費(fèi)品和原材料領(lǐng)域獲得廣泛且深入的應(yīng)用,在為企業(yè)降本增效,實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面作出了重要貢獻(xiàn)。
 
  工業(yè)視覺檢測(cè)平臺(tái)是機(jī)器視覺技術(shù)相關(guān)研發(fā)和應(yīng)用機(jī)構(gòu)自主創(chuàng)新與應(yīng)用拓展的關(guān)鍵主體。在推進(jìn)工業(yè)AI機(jī)器視覺平臺(tái)建設(shè)上,我國(guó)正在逐步形成“綜合性+特殊性+專業(yè)性”的多層次、系統(tǒng)化的平臺(tái)體系,但平臺(tái)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化不足引起的問題較為明顯,不利于工業(yè)企業(yè)的規(guī)?;蜕钊霊?yīng)用,也不利于平臺(tái)核心技術(shù)的持續(xù)迭代和功能演進(jìn)。加快構(gòu)建基于工業(yè)AI機(jī)器視覺檢測(cè)平臺(tái)的新生態(tài),關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)“連得通”、平臺(tái)“建得規(guī)范”、企業(yè)“用得好”、生態(tài)“建得強(qiáng)”,需要建立一套高質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)體系進(jìn)行支撐。因此,在相關(guān)技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用的同時(shí),推動(dòng)研究和建立平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn),從而構(gòu)建可靠、穩(wěn)定、普適化的通用型工業(yè)AI視覺檢測(cè)平臺(tái)促進(jìn)機(jī)器視覺技術(shù)更加快速、廣泛服務(wù)于工業(yè)生產(chǎn)成為相關(guān)機(jī)構(gòu)和從業(yè)者的迫切任務(wù)?;谶@樣的背景和目標(biāo),中國(guó)電子工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)協(xié)會(huì)組織相關(guān)頭部企業(yè)、專家起草了《基于人工智能的工業(yè)視覺檢測(cè)平臺(tái)通用技術(shù)規(guī)范》。
 
  本文件按照GB/T 1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則 第1部分:標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。
 
  本文件規(guī)定了基于人工智能的工業(yè)視覺2D圖像檢測(cè)平臺(tái)的架構(gòu)、功能要求、性能要求、測(cè)試方法等。本文件適用于指導(dǎo)企業(yè)、高校、科研院所等相關(guān)機(jī)構(gòu)開展基于人工智能的工業(yè)視覺檢測(cè)平臺(tái)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、構(gòu)建和應(yīng)用。
 
  數(shù)據(jù)采集:
 
  圖像采集功能要求如下:
 
  a) 圖像源
 
  1) 圖像源應(yīng)支持相機(jī)和本地圖像;
 
  2) 圖像源應(yīng)支持一個(gè)或多個(gè)相機(jī)連接;
 
  3) 圖像成像像素應(yīng)支持30萬、130萬、200萬、500萬、1200萬、2500萬等一種或多種分辨率;
 
  4) 圖像成像編碼格式支持 Bayer8、RGB、YUV、RGB-D 等一種或多種格式;
 
  5) 圖像成像文件格式應(yīng)支持 jpg、jpeg、bmp、png、tif、tiff 等一種或多種格式;
 
  6) 圖像幀率應(yīng)滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用需求,支持 20FPS 以上。
 
  b) 圖像窗口
 
  1) 應(yīng)支持一個(gè)或多個(gè)圖像窗口顯示;
 
  2) 應(yīng)支持多個(gè)圖像窗口內(nèi)設(shè)置不同圖像源、光源和圖像處理方案,能靈活適應(yīng)不同檢測(cè)場(chǎng)景。
 
  數(shù)據(jù)清洗:
 
  數(shù)據(jù)清洗功能要求如下:
 
  a) 數(shù)據(jù)去重:去除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄。
 
  b) 異常值處理:檢測(cè)和處理數(shù)據(jù)集中的異常值。
 
  c) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:將數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化為一致的格式,以便于處理和分析。
 
  數(shù)據(jù)清洗:
 
  數(shù)據(jù)清洗功能要求如下:
 
  a) 數(shù)據(jù)去重:去除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄。
 
  b) 異常值處理:檢測(cè)和處理數(shù)據(jù)集中的異常值。
 
  c) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:將數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化為一致的格式,以便于處理和分析。
 
  數(shù)據(jù)管理:
 
  數(shù)據(jù)管理功能要求如下:
 
  a) 數(shù)據(jù)操作:對(duì)數(shù)據(jù)的追加、刪除、更新、查詢等操作。
 
  b) 數(shù)據(jù)分類:對(duì)數(shù)據(jù)名稱、數(shù)據(jù)類型、存取路徑等屬性對(duì)數(shù)據(jù)的分類。
 
  c) 數(shù)據(jù)保護(hù):對(duì)數(shù)據(jù)的操作進(jìn)行權(quán)限操作保護(hù)。
 
  數(shù)據(jù)存儲(chǔ):
 
  實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型、用戶信息的存儲(chǔ)功能,包括但不限于基于權(quán)限的實(shí)體創(chuàng)建、刪除、訪問、編輯、導(dǎo)出指定的數(shù)據(jù)。
 
  圖像處理后質(zhì)量測(cè)試方法:
 
  以信噪比為例,測(cè)試方法如下:
 
  a) 選擇一組具有已知信噪比的圖像作為參考圖像;
 
  b) 使用圖像處理算法對(duì)這些圖像進(jìn)行處理,并記錄處理后的圖像;
 
  c) 計(jì)算處理后圖像與參考圖像之間的信噪比,以評(píng)估圖像處理算法對(duì)噪聲的影響;
 
  d) 常用的信噪比計(jì)算方法包括峰值信噪比(PSNR)和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(SSIM)等。
 
  圖像處理速度測(cè)試:
 
  圖像處理速度測(cè)試方法如下:
 
  a) 選擇一組輸入圖像或視頻,代表實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景;
 
  b) 使用圖像處理算法對(duì)每頓圖像進(jìn)行處理,并記錄每頓的處理時(shí)間;
 
  c) 根據(jù)處理時(shí)間計(jì)算每秒處理的頓數(shù)(FPS),即每秒能夠處理的圖像頓數(shù);
 
  d) 進(jìn)行多組測(cè)試,并計(jì)算平均值。
 
  更多詳情請(qǐng)見附件。
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