Impix开发工业用AI机器视觉：“实现简单快速的质量检测”

by Park Soyeon

Published 09 Nov.2023 08:05(KST)

Imfix近日表示，公司通过基于卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）的PaDim（Patch Distribution Modeling，局部分布建模）模型，开发出了可进行异常检测的人工智能（AI）机器视觉产品。

Imfix开发的AI机器视觉产品“A²Lab Vision”是基于深度学习的工业用AI机器视觉分析解决方案。该产品克服了传统机器视觉在检测非结构化不良、以及精准识别变形较多的复杂图案方面存在的局限，通过差异化的学习方式和数据生成能力，能够解决高难度的检测与分类问题，这是其主要优势。

传统视觉解决方案在使用高分辨率图像时负担较大。Imfix为解决这一问题，通过将大图像切分成多个小图像的切片（Tiling）方式来利用高分辨率图像，并采用基于流（Flow Based）的学习算法，使系统能够更快速地学习更多图像。PaDim使用名为“内存库”（Memory Bank）的独创方法论，在目前的算法中展现出最高水平的视觉识别精度。Imfix已于本月1日完成该产品的专利申请。

Imfix目前还在推进由韩国产业技术院主导的韩英国际联合技术开发制造生成式AI项目。英国的爱丁堡大学（University of Edinburgh）、Neurolabs公司，以及韩国的蔚山科学技术院（UNIST）和Imfix共同参与本项目。该项目将开发基于扩散（Diffusion Based）的模型，通过无限生成不良数据的方式，克服传统数据采集的局限，并借助扩散算法提升图像学习能力，从而提供有别于现有产品、以扩展形态呈现的制造业AI视觉解决方案。

扩散式生成模型不仅具备优于现有生成对抗网络（GAN）的生成能力，还能够解决模式崩溃（Mode Collapse）等问题，因此是区分良品与不良品的适宜技术路径。本项目将成为韩国首个通过扩散模型开发产品的案例，Imfix计划借此升级后推出相关产品。为进行本项目产品的实证验证，韩国技能公社将作为需求企业参与，项目将持续至2026年。