在2023 ITES深圳工業展上，跨維智能帶來的基于自研Mixed AI物理引擎為核心的3D視覺引導解決方案，及自研的工業3D智能相機和多個軟硬件一體化復合機器人/工作站甫一亮相，就引起了業界震撼。以Mixed AI物理引擎為核心的新一代人工智能視覺算法平臺，跨越性的替代了傳統3D視覺方案，解決項目中的“疑難雜癥”，讓更多企業能夠品嘗到人工智能技術發展的碩果。

Mixed AI核心引擎：“1+3”產品體系打造無限視界 跨維智能以自研Mixed AI物理引擎為核心的新一代視覺算法平臺，打造性能優越、通用性高的視覺軟件、工業相機及一體化設備的“1+3”產品體系，鑄就工業視覺AI新范式，實現無限視界。 跨維智能在行業內首創將三維幾何深度學習技術應用于工業視覺領域，Mixed AI物理引擎通過虛擬仿真與物理感知相結合的方式，解決將人工智能應用于智能制造所面臨的3D成像、采集標注、模型感知等方面的技術難題。相比傳統的CAD模型和3D相機成像做匹配方案，Miexed AI作為3D數字孿生與混合智能物理引擎能夠輕松訓練AI模型，仿真數據隨需生成，模擬無限可能性，具備穩定性高、靈活性高、周期短、性價比高的優越性。 基于自研的Mixed AI引擎推出的PickWiz 3D工業視覺軟件，是全新一代針對機器人抓取任務的3D視覺引導軟件，全功能可視化配置，功能強大靈活易用，內置先進的深度學習模型，可快速精準抓取散亂無序擺放或半有序層疊堆放的工件，適用于工件上下料、拆垛、無序分揀等場景。PickWiz 3D工業視覺軟件操作流程簡單，功能分區清晰明確，使用門檻低，內置工業典型場景，無需編程，完成簡單的設備連接、運行配置和工作機流配置調試后即可生產。在實際操作中支持機器人仿真界面，通過可視化的流程圖配置機器人工作流程，并可以在仿真空間中實時同步真實相機數據，以仿真動畫的形式展示機器人軌跡，幫助企業實現實時仿真驗證。 隨著企業數智化轉型升級和工業4.0的推廣，工業視覺是作為人類視覺在機器上的延伸，是實現工業自動化和智能化的重要手段之一，且正在快速地進入工業生產中。DexSense 3D工業智能相機采用先進的主動條紋結構光技術，重建的點云稠密，精度高，環境適應性強，適用于工件上下料、拆碼垛、3D檢測/測量等多種應用場景?；诳缇S智能自主研發的高精度三維成像算法和HDR技術，在工作距離60mm時Z軸測量精度高達50um，性能指標行業領先，在精度要求高的工業檢測領域具備強大優勢。

DexOne 智能視覺一體化設備，針對不同場景設計研發，標準化集成跨維智能自研軟硬件產品，實現先進視覺算法與控制體系的融合，“開箱即用”幫助客戶快速完成智造升級。其中3D視覺引導復合機器人完成上下料、搬運等工序，替代傳統人工作業，有效提高產線的生產效率和生產質量，產能提高 20%以上，適用于3C電子、汽車零配件、機械等多種行業；智能視覺抓取一體化設備能有效應對復雜光照條件、工件高反光、黑色吸光等成像困難情況，實現工件的抓取搬運，目前該方案已在家電、物流等行業落地。

“泛智造+”解決方案：賦能智造無限可能 萬物得其本者生，百事得其道者成?？缇S智能依托本身的技術優勢，集成自研軟硬件產品的“泛智造+”視覺解決方案，覆蓋無序工件上下料、混合拆碼垛、精準裝配等場景，可根據客戶實際視覺需求為客戶選擇合適的相機，如結構光相機、激光振鏡相機等，并可適配客戶指定品牌的工業機器人，以極其簡單經濟的方式提升機器的3D視覺感知能力，賦能智造無限可能。目前公司產品廣泛落地于汽車、3C電子、新能源、家電、化工、物流等領域，未來具有廣闊的發展前景。 智能科技，以人為本。跨維智能通過自研的Mixed AI物理引擎用計算機模擬，仿真渲染來生成海量數據（成本低廉），并且所生成數據自帶標注，同時解決了數據采集和數據標注的問題?？缇S智能之所以能夠為其他人所不能，就在于擁有一支技術實力雄厚的科研團隊，世界級人工智能領域權威科學家領銜，軟硬件及產品化團隊來自騰訊、阿里、百度、飛利浦、ASML、霍尼韋爾等知名科技企業，具有豐富的智能制造產品開發與落地經驗。在過去的幾年中，跨維智能的團隊先后取得了多項世界領先的科研成就，包括首創3D AffordanceNet三維功能可供性分析方法及大規?；鶞蕯祿⑹状螌崿F深度學習復雜拓撲表面生成、首創Analytic Marching無損解析表面網格理論及算法、提出深度模型自適應優化方法等，正是這一系列技術沉淀，才成就了與眾不同的跨維智能“泛智造+”解決方案。 這是一個機遇無限的時代，更是一個加速創新、不斷變革的時代。隨著在深圳工業展的驚艷亮相，跨維智能在未來將不斷深耕3D視覺領域技術，用最好的科技改變世界，推動中國傳統工業進一步向智能化、數字化方向轉型升級。

本文地址：http://www.dayishuiji.com/keji/36603.html - 轉載請保留原文鏈接。

免責聲明：本文轉載上述內容出于傳遞更多信息之目的，不代表本網的觀點和立場，故本網對其真實性不負責，也不構成任何其他建議；本網站圖片，文字之類版權申明，因為網站可以由注冊用戶自行上傳圖片或文字，本網站無法鑒別所上傳圖片或文字的知識版權，如果侵犯，請及時通知我們，本網站將在第一時間及時刪除。