和模型分析这一些信息并做出智能决策。博世人机一体化智能系统解决方案事业部（BMG）致力于提供高性能的产线设备解决方案，已具有数十种结合前沿技术的落地实践，并始终聚焦于持续创新。

  机器视觉模拟了人类的视觉系统，使用高分辨率相机和先进的成像方案设计，能够实时捕捉设备生产的全部过程中的图像和视频数据。

  获取大量数据后，人工智能会进行学习，提取模式、关联和规律，从而完成深入理解与智能决策，并执行特定的操作。

  随着近些年深度学习能力的飞跃发展，BMG团队结合了大量到实际案例中。例如在汽车制造业中，常见的应用场景有表面缺陷检验测试、视觉方案追溯性以及设备动作序列识别等。

  表面缺陷检验测试作为机器视觉领域的经典应用，传统方案需要确认成像方案后，收集足够多的缺陷样本，并通过其形态学特征判定缺陷的检出。缺陷样本的长尾效应是各类学习算法的一大挑战，未知类型的新缺陷也是生产的全部过程中的潜在风险。

  而无监督AI方法仅使用易于收集的正常样本，通过在线持续性学习自动工作流，可以同时保持极低的逃逸率和误杀率，较短的推理时间且低维护成本等优点。

  生产过程中，零件追溯性能够在一定程度上帮助追踪零件的来源、生产批次和工艺参数等信息，有助于发现和解决实际问题，提升产品质量。传统方案中零件的追溯性多通过物体表面激光或油墨打印DMC，或使用RFID读写器等。

  而在引入基于AI的图像编码方案后，可以仅使用零件表面的图像在数据库中查询该零件的绑定信息，同时具有零件表面无损、没有零件尺寸要求、对环境干扰鲁棒性高等优点，能轻松实现准确识别，低直通率，并大大降低节拍时间。

  对于某些半自动化产线，设备的视频流信息可同时实现多种功能的检测。例如，操作员的手部动作、机构到位的时间周期、多个机构间协作异常的实时检测等。

  在引入AI技术的检测及追踪后，可仅使用小体积、低功耗、帧率高、响应快的边缘设备做本地运算，具有数据安全、响应快、成本低等优点。

  博世人机一体化智能系统解决方案事业部提供完善的工艺开发硬件系统和流程，具备高度自动化的机器视觉及人工智能技术。我们秉持本地化理念，通过博世全球资源的支持，确保项目成功实施，并提供专业的技术咨询、培训和售后支持，与客户建立长期合作伙伴关系，共同实现业务增长和成功。

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