蘇州市奧德萊電氣設備有限公司
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地址：蘇州市吳中區珠江南路211號 金楓城市設計產(chǎn)業(yè)園2411
主要項目：機器視覺(jué)，CCD相機，機器視覺(jué)檢測設備，工業(yè)相機，視覺(jué)系統，視覺(jué)傳感器
機器視覺(jué) 是通過(guò)計算機來(lái)模擬人類(lèi)視覺(jué)功能，以讓機器獲得相關(guān)視覺(jué)信息和加以理解，可分為“視”和“覺(jué)”兩部分原理。
“視”是將外界信息通過(guò)成像來(lái)顯示成數字信號反饋給計算機，需要依靠一整套的硬件解決方案，包括光源、相機、圖像采集卡、視覺(jué)傳感器等。
“覺(jué)”則是計算機對數字信號進(jìn)行處理和分析，主要是軟件算法。
機器視覺(jué)在工業(yè)上應用領(lǐng)域廣闊，核心功能包括：測量、檢測、識別、定位等。
產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級市場(chǎng)、中游系統集成/整機裝備市場(chǎng)和下游應用市場(chǎng)。
機器視覺(jué)上游有光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機設備提供商，行業(yè)下游應用較廣，主要下游市場(chǎng)包括電子制造行業(yè)、汽車(chē)、印刷包裝、煙草、農業(yè)、醫藥、紡織和交通等領(lǐng)域。
機器視覺(jué)中，缺陷檢測功能，是機器視覺(jué)應用得最多的功能之一，主要檢測產(chǎn)品表面的各種信息。
在現代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，連續大批量生產(chǎn)中每個(gè)制程都有一定的次品率，單獨看雖然比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的瓶頸，并且在經(jīng)過(guò)完整制程后再剔除次品成本會(huì )高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問(wèn)題直到芯片貼裝后的在線(xiàn)測試才被發(fā)現，那么返修的成本將會(huì )是原成本的100倍以上），因此及時(shí)檢測及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級的重要基石。
1、在檢測行業(yè)，與人類(lèi)視覺(jué)相比，機器視覺(jué)優(yōu)勢明顯
1）精確度高：人類(lèi)視覺(jué)是64灰度級，且對微小目標分辨力弱；機器視覺(jué)可顯著(zhù)提高灰度級，同時(shí)可觀(guān)測微米級的目標；
2）速度快：人類(lèi)是無(wú)法看清快速運動(dòng)的目標的，機器快門(mén)時(shí)間則可達微秒級別；
3）穩定性高：機器視覺(jué)解決了人類(lèi)一個(gè)非常嚴重的問(wèn)題，不穩定，人工目檢是勞動(dòng)非?？菰锖托量嗟男袠I(yè)，無(wú)論你設計怎樣的獎懲制度，都會(huì )發(fā)生比較高的漏檢率。但是機器視覺(jué)檢測設備則沒(méi)有疲勞問(wèn)題，沒(méi)有情緒波動(dòng)，只要是你在算法中寫(xiě)好的東西，每一次都會(huì )認真執行。在質(zhì)控中大大提升效果可控性。
4）信息的集成與留存：機器視覺(jué)獲得的信息量是全面且可追溯的，相關(guān)信息可以很方便的集成和留存。
2、機器視覺(jué)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(lái)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(shuō)日新月異，產(chǎn)品系列也越來(lái)越豐富，在增益、快門(mén)和信噪比等參數上不斷優(yōu)化，通過(guò)核心測試指標（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(lái)對光源、鏡頭和相機進(jìn)行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點(diǎn)問(wèn)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(zhù)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(kāi)始得到分辨。
模式識別上，本身可以看作一個(gè)標記過(guò)程，在一定量度或觀(guān)測的基礎上，把待識模式劃分到各自的模式中去。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(jìn)行分類(lèi)識別，是以定時(shí)描述（如統計紋理）為基礎的；結構方法的核心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(chēng)字符串），通過(guò)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(lèi)。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(guān)子支持向量機，變形模板匹配，線(xiàn)性以及非線(xiàn)性分類(lèi)器的設計等都在不斷延展。
3）深度學(xué)習帶來(lái)的突破
傳統的機器學(xué)習在特征提取上主要依靠人來(lái)分析和建立邏輯，而深度學(xué)習則通過(guò)多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等）來(lái)學(xué)習簡(jiǎn)單特征、建立復雜特征、學(xué)習映射并輸出，訓練過(guò)程中所有層級都會(huì )被不斷優(yōu)化。在具體的應用上，例如自動(dòng)ROI區域分割；標點(diǎn)定位（通過(guò)防真視覺(jué)可靈活檢測未知瑕疵）；從重噪聲圖像重檢測無(wú)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(zhù)越來(lái)越多的基于深度學(xué)習的機器視覺(jué)軟件推向市場(chǎng)（包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應科院等），深度學(xué)習給機器視覺(jué)的賦能會(huì )越來(lái)越明顯。
4）3d視覺(jué)的發(fā)展
3D視覺(jué)還處于起步階段，許多應用程序都在使用3D表面重構，包括導航、工業(yè)檢測、逆向工程、測繪、物體識別、測量與分級等，但精度問(wèn)題限制了3D視覺(jué)在很多場(chǎng)景的應用，目前工程上最先鋪開(kāi)的應用是物流里的標準件體積測量，相信未來(lái)這塊潛力巨大。
3.要全面替代人工目檢，機器視覺(jué)還有諸多難點(diǎn)有待攻破
1）光源與成像：機器視覺(jué)中優(yōu)質(zhì)的成像是第一步，由于不同材料物體表面反光、折射等問(wèn)題都會(huì )影響被測物體特征的提取，因此光源與成像可以說(shuō)是機器視覺(jué)檢測要攻克的第一個(gè)難關(guān)。比如現在玻璃、反光表面的劃痕檢測等，很多時(shí)候問(wèn)題都卡在不同缺陷的集成成像上。
2）重噪音中低對比度圖像中的特征提?。涸谥卦胍舡h(huán)境下，真假瑕疵的鑒別很多時(shí)候較難，這也是很多場(chǎng)景始終存在一定誤檢率的原因，但這塊通過(guò)成像和邊緣特征提取的快速發(fā)展，已經(jīng)在不斷取得各種突破。
3）對非預期缺陷的識別：在應用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機器視覺(jué)來(lái)識別它們到底有沒(méi)有發(fā)生。但經(jīng)常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因為之前沒(méi)有發(fā)生過(guò)，或者發(fā)生的模式過(guò)分多樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件中沒(méi)讓他去檢測這個(gè)缺陷，但是他會(huì )注意到，從而有較大幾率抓住它，而機器視覺(jué)在這點(diǎn)上的“智慧”目前還較難突破。
4.機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)鏈情況
1）上游部件級市場(chǎng)
主要包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等提供商，近幾年智能相機、工業(yè)相機、光源和板卡都保持了不低于20%的增速。根據中國機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）調查統計，現在已進(jìn)入中國的國際機器視覺(jué)品牌已近200多家，中國自有的機器視覺(jué)品牌也已有100多家。
很多國內機器視覺(jué)的部件市場(chǎng)都是從代理國外品牌開(kāi)始，很多企業(yè)均與國外的同行有較好的合作，且這種合作具有一定的排他性，這給潛在進(jìn)入者帶來(lái)了一定的門(mén)檻，因此優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的代理商也都有不錯的市場(chǎng)競爭力和利潤表現。
2）中游系統集成和整機裝備市場(chǎng)
國內中游的系統集成和整機裝備商有100多家，他們可以給各行業(yè)自動(dòng)化公司提供綜合的機器視覺(jué)方案。由于國內產(chǎn)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核心零部件的貿易做起來(lái)的，因此很多在視覺(jué)產(chǎn)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(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(chǎng)競爭。
3）下游應用市場(chǎng)
機器視覺(jué)下游，主要是給終端用戶(hù)提供非標自動(dòng)化綜合解決方案的公司，行業(yè)屬性非常強，核心競爭力是對行業(yè)和生產(chǎn)的綜合理解和多類(lèi)技術(shù)整合。由于行業(yè)自動(dòng)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(lái)看，拉動(dòng)機器視覺(jué)應用普及最主要的還是在電子制造業(yè)，其次是汽車(chē)和制藥。
i. 半導體和電子生產(chǎn)行業(yè)：從國內機器視覺(jué)工業(yè)上的應用分布來(lái)看，46％都集中在電子及半導體制造行業(yè)，包括晶圓加工制造的分類(lèi)切割、PCB檢測（底片、內／外層板、成品外觀(guān)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(guān)檢測等
ii. 汽車(chē)：車(chē)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
iii. 印刷、包裝檢測：煙草外殼印刷、食品的包裝和印刷、藥品的鋁塑板包裝和印刷等
iv. 農業(yè)：對農產(chǎn)品的分級、檢驗和分類(lèi)
v. 紡織：對異纖、云織、經(jīng)疵、緯疵等瑕疵檢測、織物表面絨毛鑒定、紗線(xiàn)結構分析等等。
5.機器視覺(jué)系統未來(lái)發(fā)展趨勢
1）嵌入式解決方案發(fā)展迅猛，智能相機性能與成本優(yōu)勢突出，嵌入式PC會(huì )越來(lái)越強大
2）模塊化的通用型軟件平臺和人工智能軟件平臺將降低開(kāi)發(fā)人員技術(shù)要求和縮短開(kāi)發(fā)周期
3）3d視覺(jué)將走向更多應用場(chǎng)景。
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