全新深度学习工具加入斑马技术Zebra Aurora机器视觉软件系列

全新深度学习工具加入斑马技术Zebra Aurora机器视觉软件系列

扩展AI功能赋能制造商解决更复杂的视觉检测难题
 

亮点提要

●斑马技术2024年《全球制造愿景研究报告》显示，全球61%的受访制造商领导者预见到2029年AI将成为促进增长的主要动力。

●斑马技术为Zebra Aurora机器视觉软件平台新增一系列全新深度学习功能，为面临质量和视觉检测挑战的设备、一线生产者及制造商提供支持。

●斑马技术Zebra Aurora软件套件专为工程师、程序员和数据科学家设计，为复杂用例提供了更易用的工具。

2025年1月2日，中国上海 ——致力于助力企业实现数据、资产和人员智能互联的先进数字解决方案提供商，斑马技术公司（纳斯达克股票代码：ZBRA）宣布将引入一系列先进的AI功能，以强化Zebra Aurora机器视觉软件平台，针对复杂视觉检测用例提供深度学习功能。
 

斑马技术2024年《全球制造愿景研究报告》显示，全球61%的受访制造商领导者预见到2029年AI将成为促进增长的主要动力。斑马技术的《汽车产业人工智能机器视觉基准报告》还指出，诸如深度学习等AI技术正在汽车供应链中得到广泛应用，但用户对AI抱有的期望更高，期望能够发挥更多作用，而这些新功能正响应了行业的需求。
 

斑马技术Zebra Aurora软件套件附带深度学习工具，可为汽车、电子和半导体、食品饮料和包装行业的设备，一线生产者，工程师，程序员和数据科学家提供强大的视觉检测解决方案。该套件具有无代码深度学习光学字符识别（OCR）的特性，通过拖放方式访问各类环境与广泛的工具库，使用户能够创建解决方案，以解决基于规则的传统系统难以解决的复杂用例。
 

斑马技术大中华区机器视觉与成像产品线业务负责人高云峰表示：“人工智能已被视为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，更是制造业智能化转型的重要抓手。伴随材料、汽车、电子等行业的发展，新的挑战也随之诞生。许多行业制造商长期备受质量问题的困扰，它们正在寻找新的解决方案来补充和扩展现有工具箱，特别是针对复杂的应用场景，利用诸如深度学习这样的AI技术有助企业实现更高效的视觉检查。”

全新AI功能详解
 

●Aurora Design Assistant

斑马技术Aurora Design Assistant集成开发环境软件的用户可通过构建和配置流程图来创建应用程序，而无需编写传统的程序代码。该软件还能让用户为应用设计基于网络的人机界面（HMI）。
 

该软件现已配备深度学习物体检测功能和最新版本的Aurora Imaging Copilot配套应用程序，能够在专门的工作区内进行针对物体检测的深度学习模型训练。此外，Aurora Imaging Copilot还提供单独的附加组件，分别能够应用NVIDIA GPU训练深度学习模型，同时在NVIDIA和英特尔集成的GPU上运行深度学习模型，执行推理或预测。
 

●Aurora Vision Studio

使用Aurora Vision Studio的机器和计算机视觉工程师可以快速创建、集成和监控功能强大的自定义机器视觉应用程序。该软件性能先进，不依赖硬件，为创建复杂的视觉应用程序提供了直观的图形环境，无需编写任何代码。它配备了一套超过3,000种经过验证，随时可用的综合型过滤器，使机器和计算机视觉工程师通过简单的三步工作流程就能设计定制化解决方案，即设计算法、创建定制化本地HMI或在线Web HMI，并将其部署到基于PC的工业计算机上。
 

深度学习工具链已改用新的训练引擎，该引擎采用训练数据平衡机制，可在低质量数据集上获得更好的训练结果。因此，如今的训练速度更快，可重复性更高，并且在引用于推理时，深度学习插件与Linux系统兼容。
 

●Aurora Imaging Library

斑马技术Aurora Imaging Library机器视觉软件开发工具包主要面向使用C++、C#和Python编写视觉应用程序的资深程序员群体，包括一系列工具，涵盖基于规则的传统方法和基于深度学习的方法，可用于二维图像、三维数据的处理和分析。
 

新增功能实现了能力的扩展，异常检测工具可利用深度学习进行缺陷检测和装配验证任务，以发现异常情况。与其他现有深度学习工具不同，该工具的训练无需人为监督，仅需普通的参考信息即可。
 

基于深度学习的OCR工具使用预训练深度神经网络模型来读取字符、数字、标点符号和某些符号，而无需为其指定或教授特定的字体。基于深度学习的OCR工具包含字符串模型和约束条件，可实现更稳健、更具相关性的内容读取。

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