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人工智能数据集-【工业制造篇】

今天给大家分享人工智能数据集,工业制造相关数据,需要的同学可以下载使用。 1、SeverStal 钢铁表面缺陷数据集 下载地址:SeverStal 钢铁表面缺陷数据集 2、MVTec 工业3D对象检测数据集 (MVTec ITODD) MVTec 工业 3D 对象检测数据集 (MVTec ITODD) 是用于 3D 对象检测和姿态估计的公共数据集,重点关注工业设置和应用。 下载地址:无传感器驱动诊断数据集_帕依提提-人工智能数据集服务平台 4、热轧带钢表面缺陷数据集-东北大学 下载地址:热轧带钢表面缺陷数据集-东北大学_帕依提提-人工智能数据集服务平台 5、氨、乙醛、丙酮 下载地址:工业制造_公开数据集_帕依提提-人工智能数据集服务平台

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工业4.0、人工智能以及CircuitData

Andreas Lydersen Elmatica 首席技术官 最近在挪威进行的一项调查表明,1/7的工程师认为他们的工作可以在10年内由人工智能(AI)完成。 在这种格式、语言和方言混杂的世界中,人工智能不是唯一的前进方向,也不是一个“孤注一掷”的选择。CircuitData是一个开源项目,使用标准化来取代脑力。 自动化将继续普及,由标准化和人工智能驱动。在供应链中人是最昂贵的资产,所以我们的选择显而易见。随着公司在这个新的生态系统中找到自己的位置,我相信我们将看到公司和软件在市场上起起伏伏。 科技改变一切 那么,工业4.0这一切有什么关系呢?第四次工业革命的核心是电脑电脑对话。 在我看来,这就是工业4.0。

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    工业机器人和人工智能的区别

    2025《中国制造》中都有两个热火朝天的话题:工业机器人or人工智能,But有的人貌似把两者混为一谈了。注意!请注意!两者是有区别的 ? 多汽车制造,食品行业,五金电子,电器等行业都有涉及,工业机器人又分不同的工作站:上下料,焊接,抛光打磨,装配,喷涂,码垛等工序。 我们要注意一点人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟,但人工智能不是人的智能,虽然它但像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能更偏向于数字化,科学化,可能不同于人那么多情感思绪。 所以,人工智能工业机器人完全两个概念,别混为一谈了。一个是技术科学,一个是数字化机械设备。 不过,目前两者都很火,而人才缺口也大,有的人有意识的转行到工业机器人领域,因为工业机器人维护,调试,系统集成,安装售后,电气,机械设计,离线仿真等技能还是比较恰香的,毕竟,机器人数量持续上升,而机器人人才还不温不火

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    【2022新书】人工智能工业4.05G技术中的应用

    来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本书为商业、商业和工业领域的应用问题探索创新和增值的解决方案。 工业4.0和5G技术中的人工智能 为商业、商业和工业领域的应用问题探索创新和增值的解决方案 随着人工智能(AI)技术创新的步伐不断加快,识别嵌入关键决策过程的适当AI能力对建立竞争优势从未像现在这样关键 《工业4.0和5G技术中的人工智能》运用进化和群体智能、数学规划、多目标优化等前沿智能优化方法,帮助读者解决现实世界中的技术工程优化问题。 来自该领域领先专家的贡献,展示了在大数据分析、智能制造、可再生能源、智能城市、机器人和物联网(IoT)等多个领域实施新人工智能技术的理论和实践方面的原创研究。 工业4.0和5G技术中的人工智能是IT专家、行业专业人士、管理人员和高管、研究人员、科学家、工程师和高级学生的宝贵资源,是创新计算、不确定性管理和优化方法的最新参考。

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    林诗万:工业互联网工业4.0架构对接应用

    近日,在2018工业互联网峰会的工业互联网发展对话上,工业互联网联盟(IIC)架构任务组联合主席、美国Thingswise公司CEO 林诗万做了题为“工业互联网工业4.0:架构对接对接”的演讲,以下为演讲实录以及经演讲者授权的 我今天的题目主要是谈一谈工业互联网工业4.0架构对接的新发展,我也想谈谈工业互联网在制造业应用的看法。 ? ?    首先,谈一下工业互联网架构的对接,自从工业互联网理念在2012年左右提出之后,各地有不同机构纷纷建立,这些机构也根据不同的应用场景,思考提出了相应的工业互联网的参考架构,比如美国工业互联网联盟IIC,在 2015年6月就发布的第一版工业互联网参考架构,其后德国工业4.0平台也发布了工业4.0倡导架构模型,美国有美国标准局主导的信息物理系统工作组,也发布了信息物理系统架构。 紧接着我们的工业互联网产业联盟在2016年8月也发布了工业互联网体系架构。 ?

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    详解工业机器人都涉及哪些工业电子科技?

    工业机器人是目前广泛应用机器人设备,在汽车制造业、造船、钢铁、电力设备等行业运用广泛,近年来随着技术发展,工业机器人技术日新月异,那么到底工业机器涉及到哪些高科技含量的技术呢,各位小伙伴往下看! 机器人传感技术 网络通信功能 日本YASKAWA和德国KUKA公司的最新机器人控制器已实现了Canbus、Profibus总线及一些网络的联接,使机器人由过去的独立应用向网络化应用迈进了一大步,也使机器人由过去的专用设备向标准化设备发展 当代遥控机器人系统的发展特点不是追求全自治系统,而是致力于操作者机器人的人机交互控制,即遥控加局部自主系统构成完整的监控遥控操作系统,使智能机器人走出实验室进入实用化阶段。 主要对多智能体的群体体系结构、相互间的通信磋商机理,感知学习方法,建模和规划、群体行为控制等方面进行研究。

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    工业自动化领域的人工智能物联网(AIoT)

    AIIoT的融合,将数据分析移至IoT设备本身,从而消除了处理过程中的任何延迟。物联网的边缘设备不但能感测环境数据,透过深度学习等人工智能技术,设备能辨识周遭信息,将物联网进化成智慧物联网。 在工业自动化中,物联网技术提供了以下两个方面的支持: 数据采集存储:传感器定时采集并回传制造生产中各个环节的数据,汇集并存储至中控室。 数据分析控制:采用大数据分析等技术,采用可视化的形式呈现出数据的特性,为操作人员进行生产控制、维护改造提供依据。 而人工智能技术的融入,为物联网技术增加了一项新的功能:决策。 在人工智能和物联网技术的支撑下,现代数字化工厂逐渐朝着智慧工厂转变。AIoT在工业自动化中的角色不仅仅是“观察者”,还是“决策者”。 质量控制故障诊断 基于机器视觉和人工智能技术的工业产品质量检测已经广泛应用。通过图像检测算法辅助工人对缺陷定位和分类,有效控制质量异常,减少人力成本,降低劳动强度。

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    人工智能工业融合:没有你,对我很重要……

    A:人重要,还是人工智能重要? AI: 没有你,对我很重要…… 近日,和老友聊起了人工智能工业融合的话题。他是资深的IE工业工程师,目前在一家知名制造业担任生产副总,他提到一个简单的诉求。 我想,这一个非常迫切的课题,2017年12月14日,工业和信息化部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,深化发展智能制造,鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用 而AI分析BI分析最大的差别,在于AI人工智能分析能理解数理逻辑,智能解读这些图表,告知决策者出现这些数据表现所反映,什么样的问题是最影响盈利的,原因是什么? …… 当然人工智能工业领域的探索,仍然属于初级阶段,除了解决这些显而易见的问题以外,在将来工业互联网时代,当数据纬度延伸到B2B供应链端时,人工智能应用的场景将远远超过我们的设想,比如供需智能匹配、质量智能比对 尽管如此,前期一定要立足于制造业用户自身痛点的解决,而不是好高骛远的认为,我要搭建什么样的智能平台…… 在工业领域融合方向,不要和人工智能玩小聪明,不然他真会告诉你:“没有你,对我很重要……” 参考阅读

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    明略数据工业大数据专家葛利鹏:大数据驱动的工业人工智能初探

    数据猿导读 工业在我国经济中占比较重要的地位。近年来,我国经济的快速发展,进入了一个中高速增长的新常态。工业在中国经济中的比重依然在不断增强。同时,工业和我们日常生活是息息相关的。 ? 同时,大数据也在重构信息技术体系和产业格局,为我国工业的信息化建设发展提供巨大的机遇。 4月24日,《魔方大数据系列应用圆桌论坛之智能工业创新应用论坛》活动在美丽的江苏盐城大数据产业园顺利举行。 今天非常高兴可以跟大家一起分享明略数据在工业大数据方面的一些项目实践和典型案例。 工业在我国经济中占比较重要的地位。近年来,我国经济的快速发展,进入了一个中高速增长的新常态。 工业在中国经济中的比重依然在不断增强。 同时,工业和我们日常生活是息息相关的。比如高铁出行,高铁经过短短十年多的发展,我们在自主创新方面取得了非常辉煌的成就。 现在大家都提人工智能,其实人工智能是一个比较大的范围。在我们日常的项目实践中会怎么做?我们会有模型的选择、模型的训练。 通过深度学习,是基于神经网络来进行模型的构建,这个模型要经过多次的迭代。

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    时代共振,AI助力工业缺陷检测

    [ 摘要 ]由于深度学习强大的特征提取能力,代替了人工目检和传统的机器视觉,成为了工业缺陷检测的新利器。然而,基于深度学习的语义分割技术在工业缺陷检测领域的应用仍具有挑战性。 本文先对比自然场景下的语义分割,概述了工业缺陷检测背景下语义分割技术的特点;接着,对于工业缺陷检测的常见难点,对常见的解决方案进行介绍。最后,作者提出了关于工业缺陷检测实际应用中一些问题的思考。 相比于人工目检的费时费力,传统机器视觉强依赖于工程师的经验试错,基于深度学习的方法由于其端到端自动提取特征实现分割过程的特点而逐渐崭露头角。 编码器-解码器结构FCN类似,编码器相当于下采样提取特征的过程,解码器相当于上采样得到预测分割结果的过程。如图5,Unet是这一结构中的代表作[6]。 该模块上文的金字塔类似,不同在于将普通卷积换成了空洞卷积。空洞卷积设置了采样率,在不增加额外开销的前提下,增强了感受野。

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    【2022新书】工业4.0进展:概念应用

    来源:机器之心本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本书介绍了工业4.0的新兴技术。 本书介绍了工业4.0的新兴技术。 它描述了制造业自动化和数据交换的增长趋势,重点关注物联网(IoT)、工业物联网(IIoT)、网络物理系统(CPS)、智能工厂、云计算、认知计算和人工智能工业4.0是一套技术变革,旨在创建一个在制造过程中引入的连贯框架。对工业4.0的一个简单定义是“将物联网、云计算、网络物理系统(CPS)和认知计算应用到制造和服务环境中”。 实体到数字(采取实体行动并将其转化为数字记录)和数字到数字(使用人工智能分享见解)多年来也一直是制造业的一部分。

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    工业相机镜头选型方法(含实例)

    一、相机介绍及选型方法 1.工业相机介绍 工业相机与我们手机上面的相机或者我们单反相机不同,工业相机它能够使用各种恶劣的工作环境,比如说高温,高压,高尘等。 CCD工业相机主要应用在运动物体的图像提取,在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD工业相机比较多。随着CMOS技术的发展,CMOS工业相机由成本低,功耗低也应用越来越广泛。 注意,像元尺寸并不等于精度,像元尺寸是相机机械构造时固定的,而精度相机视野有关,是变化的。精度值越小,精度越高。 由景深计算公式可以看出,景深镜头使用光圈、镜头焦距、拍摄距离以及对像质的要求(表现为对容许弥散圆的大小)有关。 – DZO东正光学官网 镜头学堂 | 工业镜头参数知多少 工业相机、镜头、选型计算方式_iflyme的博客-CSDN博客_工业相机选型计算 工业镜头选型方法 镜头景深的概念及景深的计算公式解析 – DZO

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    5G工业互联网

    工业互联网作为新一代信息技术制造业深度融合的产物,正日益成为新工业革命的关键支撑。 工业互联网将机器和先进的传感器、控制和软件应用进行连接,由标识解析、网络、平台、安全四大要素构成,其本质在于工业机理、经验的固化以及制造资源的集聚与共享。 工业互联网发展迅速,一些工业互联网平台也孕育而生,平台整合资源,为用户提供各种核心技术产品,包括工业物联网、工业大数据、工业知识图谱、工业应用商店、工业设备智能维保等等,这些产品都是将现代新兴技术深度融合而成的 忽米工业互联网平台—让工业更有智慧 工业互联网想要更好地发展绝对离不开5G的支持,5G应用的完整体现也需要工业快速发展来成就!相信在不久的将来5G普及以后,我国的产业会迎来进一步转变! 部分来源:《5G 将全面使能工业互联网》

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    科学技术工业革命4.0

    而科学技术的发展也衍生出了一系列智能化产品,这些智能化产品又促进了工业的快速发展,所以第四次工业革命的形成离不开科技的发展! 它提供通用性技术产品,产业的联动效应强,是信息社会的核心产业,应作为产业布局的重点方向,具体包括大数据产业、云计算产业、物联网产业、虚拟现实/增强现实产业、新一代移动通信产业、集成电路产业和基础软件产业;人工智能也是其中一个 ,人工智能是多学科和多产业的交叉,应用场景非常广泛。 依托多元化、个性化、定制化智能硬件和智能化系统,人工智能产业可以制造、商业、网络安全、社会治理等各领域融合,智能家居、智能汽车、智慧城市等产业概念都与人工智能产业高度相关。 除了这些还有许多技术都加快了工业革命的进程! 除此之外,工业互联网的结合也产生了许多工业互联网平台!

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    26个最经典的工业互联网+人工智能案例

    本文精选26个经典的工业互联网+人工智能案例,涉及的企业是业界主流一线企业,供大家参考学习。、 1. 大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等工业 PaaS 服务,以及面向开发者的公共服务组件库和 200 多种 API 接口,支持各类工业应用快速开发迭代。 充分使用人工智能技术,实现总部智能决策任务分配,协调五大制造基地的任务协调和过程管控, 并实现供应商和客户设计交互和进度跟踪。实现设计、供应、制造和服务环节并行组织和协同优化。 石化盈科-ProMACE 工业云平台架构 石化盈科 ProMACE 平台采用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术,提供数据集成、实时计算、智能分析、物联网(IoT)接入、可视化等核心能力, 阿里巴巴-阿里云 ET 工业大脑平台 16.1  平台介绍 阿里云 ET 工业大脑平台依托阿里云大数据平台,建立产品全生命周期数据治理体系,通过大数据技术、 人工智能技术工业领域知识的结合实现工业数据建模分析

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