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06-17
机器视觉是人工智能领域最前沿的技术之一。
近年来，在智能制造浪潮的推动下，机器视觉应用场景不断增多，待开发的空白市场不断涌现，创造了巨大的需求和想象空间。
其中，在高度复杂的光学领域，透明、半透明、反射物体的检测难度极大。
亟需AI视觉创新技术创新传统人工检测方案，填补市场空白。
第83期《看见新力量》采访了首届广州琶洲算法应用国际大赛获奖者新建智控（深圳）科技有限公司CEO罗小忠，了解他们利用机器视觉守护工业安全。
新建智控（深圳）科技有限公司将经过充分验证的AI视觉创新技术应用于最难检测的制药、玻璃、高速生产线/金属零件行业，引领新一波智能化转型。
具有成为工业AI视觉领域平台公司的巨大潜力。
《新建志空》中的“新建”二字出自《诗经》，其本义是：吾心为明镜。
新建智控CEO罗小忠进一步解释道：“AI视觉以心为镜，我们会用心，给每个人一个清晰易懂的世界。
”罗小忠，博士毕业于密歇根大学，还获得匹兹堡大学硕士学位和北京大学学士学位。
作为微软总部前首席软件架构师，他在微软总部担任工程师已超过18年。
拥有多年资深大数据、人工智能技术和企业级软件管理经验和丰富的团队管理经验。
几年前，经过一番综合洞察，罗小忠发现，我国工业视觉检测需求量约为1亿，只有10%使用机器视觉，90%仍然依赖人工。
质检人员占全体职工的10%。
相当大的比例。
“肉眼目视质量检测对工人视力造成严重损害。
一方面，企业日益面临人工成本上升、招工难的问题。
另一方面，无法保证缺陷和需求的零漏检。
”承担客户投诉和监管部门处罚的潜在风险。
”罗晓忠进一步洞察到，与此同时，人工智能正在快速发展。
结合AI技术，用智能视觉检测代替人工。
“将人们的目光从生产线上解放出来，是新建的初衷。
”新建智控事业部研发的人工智能医疗外包检查系统基于深度学习，针对具有透明、半透明、反射等抽象特征的物体。
该科技产品外观缺陷检测解决了传统视觉AOI检测功能功能不全、运行不稳定等痛点。
公司依托自主研发的顶尖光学成像技术，实现高难度数据采集，并不断积累实施场景的模型和数据，构筑独特的核心技术壁垒，将技术成果成功落地到导光板、瓶盖、药品等领域。
在包装（铝塑泡罩、输液袋、药膏、三相等）等检测场景中，检测精度和速度满足工业级要求。
例如，新建的医疗外包检查系统，克服了铝塑泡罩传统目视检查的困难。
业内首次实现了通过泡罩对药品背面进行可靠检测，可完成24片药片正反面一次性全检。
罗晓忠特别提到：“与AOI只能检测空颗粒和明显损伤不同，新建的AI检测系统可以可靠地检测出传统视觉无法解决的0.2mm黑点、浮粉、异物和非破损损伤。
”值得一提的是，新建的铝塑泡罩检测模块是国际行业首个铝塑泡罩AI检测系统。
业内首次覆盖片剂、硬胶囊、软胶囊的整个在线预包装流程。
，完全替代人工，检出率达99.5%；同时，新建的在线检测部署使得离线检测不再必要，大大减少了客户额外检测设备的投资和场地要求。
探索之路并非一帆风顺。
谈及产品开发中的难点和障碍，罗晓忠表示：“医药外包的缺陷类型不规则，判断标准也很复杂。
工业现场前期客户能提供的样品数量基本上是只有十几张，而且我们需要上百万张图片来训练一个高精度的模型，这是深度学习AI视觉检测的一个大问题，只有突破才能有。
出路，否则就会被淘汰。
”新建攻克了技术难关，最终在小样本学习和模型泛化能力方面实现了核心技术突破。
罗晓忠表示：“如何克服样本数的限制，实现小样本的突破，并根据不同的需求快速迭代新模型，保证模型的泛化能力，是人工智能成功落地的巨大挑战。
”众所周知，医药/日化快消品外包装及3C产品的缺陷检测精度极高。
我借鉴了铝塑泡罩和输液袋，并进行了相应的技术延伸。
目前已成功在多个工业场景落地缺陷检测模块，并获得领先企业的认可和持续复制订单。
年新健智控（深圳）科技有限公司凭借“人工智能医疗外包检测系统”项目荣获“首届广州琶洲算法应用国际大赛”冠军。
罗晓忠及其团队向大赛组委会和阿里云中心表示感谢：“我们参加大赛的初衷就是为了超越自己，并以此为契机加大算法技术研究，加速技术应用和推广。
这次比赛锻炼了我们内部团队的协作能力、学习能力和解决问题的能力，这个冠军奖杯是对我们算法能力的肯定，也是对我们未来发展的鞭策。
“未来，智能机器视觉取代人眼的工作将是大势所趋。
面对这一趋势，罗小忠表示：“新建将持续加大科研投入，加快技术应用和推广，培养高素质人才队伍，充实企业。
创新发展实力，提升公司核心竞争力，进一步增强公司技术创新能力和科技成果转化能力，努力成为人工智能视觉检测行业发展的中坚力量，为中国智能化做出贡献制造业。
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