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快时尚借助人工智能和机器学习的力量

机器视觉, 对象检测

在快时尚的世界里,服装款式的设计、生产和零售是在寥寥数周的时间内完成的。在这个瞬息万变的行业里,时间就是金钱;而制造过程中的任何延误都有可能导致利润的损失。这意味着服装生产不仅追求精准的配色、毫无瑕疵的面料和一致的尺码,还必须缩短从下单到发货的时间。

自动化质量检测—在计算机视觉 (CV) 和机器学习 (ML) 的帮助下—能够抵消服装供应商在制造过程中遇到的延误,并为所有利益相关者提高生产的透明度。

让我们以点石服装有限公司为例。这家位于中国杭州的纺织品制造商在工厂生产线上实施了深度学习算法,对正在生产中的服装进行计数,并检查每件衣服的表面缺陷。为了将这些能力与其现有的制造执行系统 (MES) 相集成,点石与制造自动化的供应商步科和人工智能专家 Aotu.ai 合作开发了一款智能视觉系统,提高了产能、效率并降低了成本。

该解决方案能够帮助公司以便捷的方式统计出每种 SKU 成品的件数。自动化计数系统提供了非凡的灵活性,无需人工输入,即可切换正在处理的 SKU(视频 1)。

 

视频 1。工厂经理和零售商可以接收有关特定产品生产的实时数据。(来源:Aotu.ai

Aotu.ai 的首席技术官兼联合创始人 Alex Thiel 表示:“假设您从阿里巴巴上的一家在线批发商那里订购了一小批服装。” 他说:“我们所做的,就是让您可以看到一个数据仪表板,为您显示出低至工厂层面,已完成生产的成品到底有多少件。同时,从工厂的角度来看,这便于它在一天内多次切换处理对象,无需作出任何工作流程方面的改变。”

开放式平台上的机器学习

该解决方案的核心是 BrainFrame 平台,它能够将任何联网的摄像头转变为持续监控的智能视觉摄像头。该平台通过提供易于使用的配置 GUI、类似于应用商店的拖放式“视觉胶囊”,以及对硬件进行水平扩展以同时支持数百个视频流的能力,简化了计算机视觉的开发(图 1)。

BrainFrame 平台利用 OpenVisionCapsules 技术组合将视频馈送和人工智能算法结合到端到端视觉系统中。
图 1。BrainFrame 平台利用 OpenVisionCapsules 技术组合将视频馈送和人工智能算法结合到端到端视觉系统中。(来源:AAEON

OpenVisionCapsules 开源封装格式包含描述和实现机器学习算法的所有代码、文件和元数据,对开发人员的域专业知识要求较低。Thiel 说:“我们的系统专为简化使用方法而打造,从而使科学家能够在无需了解过多细节的前提下建立起强大的生产系统。”

BrainFrame 在优化视觉算法的同时,自身对内存的消耗微乎其微。为了做到这一点,该平台集成了英特尔® OpenVINO 工具套件,并为配合英特尔® 处理器使用进行了预优化。

据 Thiel 介绍,神经网络优化环境能降低部署成本,并增强自定义计算机视觉设计的能力。“通过 BrainFrame 使用 OpenVINO 速度更快,还可以降低编程工作量,甚至无需编程。因为 VisionCapsule 库会提供大量您所需的代码。”

服装生产中的服装计数和识别用例需要将视频馈送至计数算法中,然后再馈送至业务逻辑胶囊中。为了做到这一点,而又不把时间和精力浪费在开发完全自定义的算法上,BrainFrame 平台将 OpenVINO 图像检索模块融入到 VisionCapsule 中,得以利用 Aotu.ai 的身份控制 API 来处理服装图像。

通过采用多个模型、协同工作,计算机视觉开发和部署得到了简化,变得可扩展且经济高效。

Thiel 说:“只需简单拖放一批 VisionCapsules 即可完成服装生产工厂的部署。” “无需编写自定义代码。别人要花六个月,而我们只需两周左右就完成部署了。”

面向计算机视觉模型开发的应用商店模型

BrainFrame 平台的开发是在 Aotu.ai 经历了为多个客户构建计算机视觉解决方案的过程之后产生的。每个客户需要的应用程序和模型都稍有不同,这使得开发和部署既耗时又昂贵。

BrainFrame 方法如此快速和简单的原因之一是,它的形式类似于应用程序商店。该平台为开发人员提供了一份由算法和其他组件构成的菜单。您可以像下载应用程序一样访问每一个算法或组件,将它们组合起来,以创建您所需的功能。例如,要创建一款基于视觉的水果识别系统,您可以将一个专用于识别形状的图像识别模型与另一个针对色彩检测进行过优化的图像识别模型组合起来。

您可以在面向制造商、原始设备制造商、系统集成商和开发人员的边缘人工智能开发套件中找到 BrainFrame 平台。该套件由 Aotu.ai 和 AAEON 合作打造而成,其中包含一台采用第八代智能英特尔® 酷睿 i5 处理器和两个英特尔® Movidius Myriad X 视觉处理器的 UPX-Edge 无风扇工业计算机,并预装了 Aotu.ai BrainFrame 平台。

多租户支持功能甚至允许多个用户同时访问该工具套件。Thiel 说:“开发人员可以调整不同的模型并将其异步上传,而系统集成商正将 API 连接到工厂中的系统,与此同时,终端用户则在更改 GUI 上的参数。”

时尚快,开发更快

相比于目检,借助计算机视觉实现的自动化质量检测可让服装生产设施的操作人员更高效地发现缺陷和生产故障,避免付出高昂的代价。此外,计算机视觉系统还能够通过英特尔® 工业边缘洞见软件向工厂的制造执行系统提供实时数据。

工业边缘洞见软件使用与操作系统和协议无关的微服务架构,能够从智能视觉系统等端点设备捕获数据,并在边缘对其进行实时分析。因此,计算机视觉系统检测到的任何问题都能与智能执行系统同步,以识别设备故障等可能导致生产缺陷的问题,保证至关重要的上市时间不受影响。

对于希望马不停蹄地不断推陈出新的服装零售商来说,这不仅仅是一条时尚宣言。

作者简介

Brandon is responsible for Embedded Computing Design’s IoT Design, Automotive Embedded Systems, Security by Design, and Industrial Embedded Systems brands, where he drives content strategy, positioning, and community engagement. He is also Embedded Computing Design’s IoT Insider columnist, and enjoys covering topics that range from development kits and tools to cyber security and technology business models. Brandon received a BA in English Literature from Arizona State University, where he graduated cum laude.

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