基于產(chǎn)品質(zhì)檢數(shù)據(jù)與生產(chǎn)制造過程數(shù)據(jù)的閉環(huán)關(guān)聯(lián)與分析挖掘,對產(chǎn)品成品件質(zhì)量影響因素進(jìn)行分析和開裂缺陷的準(zhǔn)確預(yù)測,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線問題及時告警和支持決策響應(yīng)。基于邊緣計算和AI的視覺識別平臺**光學(xué)基于AI技術(shù)的視覺識別平臺，主要由邊緣端（邊緣計算）和中心端（中心計算）兩部分組成，其中工業(yè)相機(jī)，工業(yè)機(jī)器人以及英偉達(dá)NVIDIAJetsonNano研發(fā)的HI209V產(chǎn)品等嵌入式智能設(shè)備構(gòu)成了圖像視頻采集端，部署在工廠自動化產(chǎn)線上；邊緣計算部署的采集端及中心計算部署的液冷GPU工作站集群則撐起了該AI平臺的主控系統(tǒng)。視覺識別平臺整體架構(gòu)圖如下：邊緣計算端-在邊緣計算端執(zhí)行圖像采集的機(jī)器人裝有一個工業(yè)攝像機(jī)，一個工業(yè)照相機(jī)。工業(yè)照像機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)距離拍攝，用于檢測有無和定位；工業(yè)攝像機(jī)進(jìn)行攝像，用于OCR識別。-以烤箱檢測為例，當(dāng)系統(tǒng)開始工作時，通過機(jī)器人與旋轉(zhuǎn)臺的聯(lián)動，先使用攝像機(jī)對烤箱待檢測面的全局視頻攝像，并檢測計算后，提取需要進(jìn)行OCR識別位置，驅(qū)動工業(yè)相機(jī)進(jìn)行局部拍攝。-相機(jī)采集到的不同視覺圖像，會首先交由基于英偉達(dá)NVIDIAJetsonNano開發(fā)的HI209V邊緣計算進(jìn)行視頻處理：快速降噪（修復(fù)）、視覺增強(qiáng)、視焦修復(fù)、風(fēng)格轉(zhuǎn)換等預(yù)處理。汽車產(chǎn)業(yè)表面檢測設(shè)備，應(yīng)用于汽車玻璃、天窗玻璃、抬頭顯示、汽車面漆。馬鞍山高亮面檢測設(shè)備供應(yīng)商家

如凌云光、微視新紀(jì)元、嘉恒、凌華、陽光視覺、鼎信、大恒圖像等。由于國內(nèi)產(chǎn)品與國際依然有不小差距，很多中游系統(tǒng)集成商和整機(jī)裝備商又是從零部件的貿(mào)易做起來的，因此很多在視覺產(chǎn)品的選擇方面，依然更為青睞國外品牌。國內(nèi)品牌為推廣自己的軟硬件產(chǎn)品，往往需要發(fā)展自己的方案集成能力，才能更好的面對市場競爭。3、下游應(yīng)用市場機(jī)器視覺下游，主要是給終端用戶提供非標(biāo)自動化綜合解決方案的公司，行業(yè)屬性非常強(qiáng)，競爭力是對行業(yè)和生產(chǎn)的綜合理解和多類技術(shù)整合。由于行業(yè)自動化的更迭有一定周期性，深受行業(yè)整體升級速度、出貨量和利潤狀況影響，因此近兩年來看，拉動機(jī)器視覺應(yīng)用普及主要的還是在電子制造業(yè)，其次是汽車和制藥。（1）半導(dǎo)體和電子生產(chǎn)行業(yè)：從國內(nèi)機(jī)器視覺工業(yè)上的應(yīng)用分布來看，46%都集中在電子及半導(dǎo)體制造行業(yè)，包括晶圓加工制造的分類切割、PCB檢測(底片、內(nèi)/外層板、成品外觀終檢等)、SMT貼裝檢測、LCD全流程的AOI缺陷檢測、各種3c組件的表面缺陷檢測、3c產(chǎn)品外觀檢測等（2）汽車：車身裝配檢測、零件的幾何尺寸和誤差測量、表面和內(nèi)部缺陷檢測、間隙檢測等（3）印刷、包裝檢測：外殼印刷、食品的包裝和印刷、藥品的鋁塑板包裝和印刷等。蚌埠表面形貌檢測設(shè)備推薦我們的汽車檢測設(shè)備能夠幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)和解決車輛問題，提高行車安全性。

簡單低本錢用VisionView操縱員界面面板不但便于監(jiān)控生產(chǎn)過程，而且其無需連接計算機(jī)的特點(diǎn)可以讓操縱員更輕易做出決定。這款操縱員面板**多可顯示9個系統(tǒng)的圖像平展視圖，而且標(biāo)準(zhǔn)的內(nèi)置自動化協(xié)議可簡單方便地控制系統(tǒng)，并為提供信息。【案例12】二維碼識別檢測二維碼檢測內(nèi)容：1.識別每張標(biāo)簽上的二維碼和OCR字符，無法識別(因二維碼或字符的缺損、模糊引起)則為不良品;并將二維碼信息與OCR信息進(jìn)行對比，信息不相符，則視為不良品;檢測到不良品報警停機(jī)，人工去除不良品;。

圖像識別中運(yùn)用得較多的主要是決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對模式向量進(jìn)行分類識別，是以定時描述(如統(tǒng)計紋理)為基礎(chǔ)的；結(jié)構(gòu)方法的是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串(或稱字符串)，通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨(dú)二分量分析；還有關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設(shè)計等都在不斷延展。3、深度學(xué)習(xí)帶來的突破傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學(xué)習(xí)則通過多層感知機(jī)模擬大腦工作，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)來學(xué)習(xí)簡單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出，訓(xùn)練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應(yīng)用上，例如自動ROI區(qū)域分割；標(biāo)點(diǎn)定位(通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應(yīng)科院等)，深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺的賦能會越來越明顯。我們的汽車檢測設(shè)備支持遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制，用戶可以隨時隨地進(jìn)行操作和管理。

    “工業(yè)”***一場全新的工業(yè)**，繼“工業(yè)”的蒸汽機(jī)時代、“工業(yè)”的電氣化時代、“工業(yè)”的信息化時代之后，我們正快速步入智能化時代，努力為中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級貢獻(xiàn)力量。智能制造的**要素之一是傳感器技術(shù)——機(jī)器視覺（MachineVision，MV）則是重中之重。近些年，3D視覺、智能視覺等創(chuàng)新技術(shù)為工業(yè)自動化打開了“新視界”。圖1機(jī)器視覺系統(tǒng)的硬件構(gòu)成人類感知外界信息的80%來自于眼睛，所以視覺的重要性不言而喻。而機(jī)器視覺就是為工業(yè)設(shè)備安裝“眼睛”——相機(jī)、攝像頭等，賦予像人一樣的視覺感官，從而實(shí)現(xiàn)各種檢測、測量、識別和引導(dǎo)等功能。工業(yè)相機(jī)作為機(jī)器視覺的**部件，其工作原理是通過光電探測器或圖像傳感器將外界光信號轉(zhuǎn)變成可被計算機(jī)處理的電信號，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像信息的采集。工業(yè)相機(jī)按照不同的指標(biāo)有諸多分類方式（如圖2），選擇合適的工業(yè)相機(jī)是機(jī)器視覺系統(tǒng)設(shè)計中的重要環(huán)節(jié)，不僅直接決定采集圖像的質(zhì)量和速度，同時也與整個系統(tǒng)的運(yùn)行模式相關(guān)。圖2：工業(yè)相機(jī)的分類應(yīng)用于工業(yè)相機(jī)的圖像傳感器主要有電荷耦合元件（CCD）和金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）兩大類。隨著CMOS技術(shù)的不斷進(jìn)步，CMOS圖像傳感器的性能與CCD的差距不斷縮小。應(yīng)用領(lǐng)域廣，可用于汽車生產(chǎn)廠商、維修店、車輛檢測站等各個環(huán)節(jié)。湖州汽車檢測設(shè)備品牌

檢測點(diǎn)數(shù)多、檢測度高、面型要求高，檢測可達(dá)納米級精度的工業(yè)品檢測設(shè)備。馬鞍山高亮面檢測設(shè)備供應(yīng)商家

機(jī)器快門時間則可達(dá)微秒級別；3、穩(wěn)定性高：機(jī)器視覺解決了人類一個非常嚴(yán)重的問題，不穩(wěn)定，人工目檢是勞動非常枯燥和辛苦的行業(yè)，無論你設(shè)計怎樣的獎懲制度，都會發(fā)生比較高的漏檢率。但是機(jī)器視覺檢測設(shè)備則沒有疲勞問題，沒有情緒波動，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認(rèn)真執(zhí)行。在質(zhì)控中提升效果可控性。4、信息的集成與留存：機(jī)器視覺獲得的信息量是且可追溯的，相關(guān)信息可以很方便的集成和留存。機(jī)器視覺技術(shù)近年發(fā)展迅速1、圖像采集技術(shù)發(fā)展迅猛CCD、CMOS等固件越來越成熟，圖像敏感器件尺寸不斷縮小，像元數(shù)量和數(shù)據(jù)率不斷提高，分辨率和幀率的提升速度可以說日新月異，產(chǎn)品系列也越來越豐富，在增益、快門和信噪比等參數(shù)上不斷優(yōu)化，通過測試指標(biāo)(MTF、畸變、信噪比、光源亮度、均勻性、色溫、系統(tǒng)成像能力綜合評估等)來對光源、鏡頭和相機(jī)進(jìn)行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點(diǎn)問題得以不斷突破。2、圖像處理和模式識別發(fā)展迅速圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對比度瑕疵開始得到分辨。模式識別上，本身可以看作一個標(biāo)記過程，在一定量度或觀測的基礎(chǔ)上，把待識模式劃分到各自的模式中去。馬鞍山高亮面檢測設(shè)備供應(yīng)商家