基于產品質檢數據與生產制造過程數據的閉環關聯與分析挖掘,對產品成品件質量影響因素進行分析和開裂缺陷的準確預測,實現生產線問題及時告警和支持決策響應。基于邊緣計算和AI的視覺識別平臺**光學基于AI技術的視覺識別平臺，主要由邊緣端（邊緣計算）和中心端（中心計算）兩部分組成，其中工業相機，工業機器人以及英偉達NVIDIAJetsonNano研發的HI209V產品等嵌入式智能設備構成了圖像視頻采集端，部署在工廠自動化產線上；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。視覺識別平臺整體架構圖如下：邊緣計算端-在邊緣計算端執行圖像采集的機器人裝有一個工業攝像機，一個工業照相機。工業照像機進行遠距離拍攝，用于檢測有無和定位；工業攝像機進行攝像，用于OCR識別。-以烤箱檢測為例，當系統開始工作時，通過機器人與旋轉臺的聯動，先使用攝像機對烤箱待檢測面的全局視頻攝像，并檢測計算后，提取需要進行OCR識別位置，驅動工業相機進行局部拍攝。-相機采集到的不同視覺圖像，會首先交由基于英偉達NVIDIAJetsonNano開發的HI209V邊緣計算進行視頻處理：快速降噪（修復）、視覺增強、視焦修復、風格轉換等預處理。汽車產業表面檢測設備，應用于汽車玻璃、天窗玻璃、抬頭顯示、汽車面漆。馬鞍山高亮面檢測設備供應商家

如凌云光、微視新紀元、嘉恒、凌華、陽光視覺、鼎信、大恒圖像等。由于國內產品與國際依然有不小差距，很多中游系統集成商和整機裝備商又是從零部件的貿易做起來的，因此很多在視覺產品的選擇方面，依然更為青睞國外品牌。國內品牌為推廣自己的軟硬件產品，往往需要發展自己的方案集成能力，才能更好的面對市場競爭。3、下游應用市場機器視覺下游，主要是給終端用戶提供非標自動化綜合解決方案的公司，行業屬性非常強，競爭力是對行業和生產的綜合理解和多類技術整合。由于行業自動化的更迭有一定周期性，深受行業整體升級速度、出貨量和利潤狀況影響，因此近兩年來看，拉動機器視覺應用普及主要的還是在電子制造業，其次是汽車和制藥。（1）半導體和電子生產行業：從國內機器視覺工業上的應用分布來看，46%都集中在電子及半導體制造行業，包括晶圓加工制造的分類切割、PCB檢測(底片、內/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備推薦我們的汽車檢測設備能夠幫助用戶及時發現和解決車輛問題，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控生產過程，而且其無需連接計算機的特點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個系統的圖像平展視圖，而且標準的內置自動化協議可簡單方便地控制系統，并為提供信息。【案例12】二維碼識別檢測二維碼檢測內容：1.識別每張標簽上的二維碼和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信息進行對比，信息不相符，則視為不良品;檢測到不良品報警停機，人工去除不良品;。

圖像識別中運用得較多的主要是決策理論和結構方法。決策理論方法的基礎是決策函數，利用它對模式向量進行分類識別，是以定時描述(如統計紋理)為基礎的；結構方法的是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結構有不同的基元串(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，再根據字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨二分量分析；還有關子支持向量機，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設計等都在不斷延展。3、深度學習帶來的突破傳統的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經網絡(如卷積神經網絡等)來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優化。在具體的應用上，例如自動ROI區域分割；標點定位(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習的機器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應科院等)，深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。我們的汽車檢測設備支持遠程監控和控制，用戶可以隨時隨地進行操作和管理。

    “工業”***一場全新的工業**，繼“工業”的蒸汽機時代、“工業”的電氣化時代、“工業”的信息化時代之后，我們正快速步入智能化時代，努力為中國制造業轉型升級貢獻力量。智能制造的**要素之一是傳感器技術——機器視覺（MachineVision，MV）則是重中之重。近些年，3D視覺、智能視覺等創新技術為工業自動化打開了“新視界”。圖1機器視覺系統的硬件構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。而機器視覺就是為工業設備安裝“眼睛”——相機、攝像頭等，賦予像人一樣的視覺感官，從而實現各種檢測、測量、識別和引導等功能。工業相機作為機器視覺的**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變成可被計算機處理的電信號，實現目標圖像信息的采集。工業相機按照不同的指標有諸多分類方式（如圖2），選擇合適的工業相機是機器視覺系統設計中的重要環節，不僅直接決定采集圖像的質量和速度，同時也與整個系統的運行模式相關。圖2：工業相機的分類應用于工業相機的圖像傳感器主要有電荷耦合元件（CCD）和金屬氧化物半導體（CMOS）兩大類。隨著CMOS技術的不斷進步，CMOS圖像傳感器的性能與CCD的差距不斷縮小。應用領域廣，可用于汽車生產廠商、維修店、車輛檢測站等各個環節。湖州汽車檢測設備品牌

檢測點數多、檢測度高、面型要求高，檢測可達納米級精度的工業品檢測設備。馬鞍山高亮面檢測設備供應商家

機器快門時間則可達微秒級別；3、穩定性高：機器視覺解決了人類一個非常嚴重的問題，不穩定，人工目檢是勞動非常枯燥和辛苦的行業，無論你設計怎樣的獎懲制度，都會發生比較高的漏檢率。但是機器視覺檢測設備則沒有疲勞問題，沒有情緒波動，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認真執行。在質控中提升效果可控性。4、信息的集成與留存：機器視覺獲得的信息量是且可追溯的，相關信息可以很方便的集成和留存。機器視覺技術近年發展迅速1、圖像采集技術發展迅猛CCD、CMOS等固件越來越成熟，圖像敏感器件尺寸不斷縮小，像元數量和數據率不斷提高，分辨率和幀率的提升速度可以說日新月異，產品系列也越來越豐富，在增益、快門和信噪比等參數上不斷優化，通過測試指標(MTF、畸變、信噪比、光源亮度、均勻性、色溫、系統成像能力綜合評估等)來對光源、鏡頭和相機進行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點問題得以不斷突破。2、圖像處理和模式識別發展迅速圖像處理上，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記過程，在一定量度或觀測的基礎上，把待識模式劃分到各自的模式中去。馬鞍山高亮面檢測設備供應商家