智能视觉仪

[u][color=red]智能视觉是区别于机器与机器人分界线，它好比是我们人类的眼睛与大脑部分，我们眼睛是接受外部映像，及时反应给大脑，而我们的大脑会对于得到的图像信息思考，做出处理方案（可能是纠正偏差）智能视觉是结合光 机 电 软 算五样技术一体化的，是人工智能的领域应用中最先端的环节，可达到更为高效率，高精度的生产，同时也赋予了更高商业价值。简单的说，没有智能视觉的机器人只能称之为机器。对于中低端制造，智能视觉不是必要技术，有会更好，没有也可以；但对于高端制造，智能视觉是必备技术。为什么呢？[/color][/u][color=#C00000]首先是产品质量，要保证质量，产品抽检是远远不能满足要求的，那么就需要全检，还需要规避人为因素的影响，只有智能视觉技术才能让全检变得经济可行；甚至比全检还要严格的是过程检验，对原材料和每道工序的半成品进行全检，不允许不合格品流入下一道工序（比如奔驰宝马的制作过程）；所以为什么欧美日的产品普遍可靠性非常高，很大程度得益于智能视觉技术的应用[/color][color=#C00000]智能视觉使复杂制造成为可能[/color]央视的《大国工匠》中就有很多挑战人类极限的工艺，一方面这些工匠的精神值得钦佩，但另一方面这些依赖极少数人的工艺其实是我们国家工业体系的隐患。很多复杂工艺需要高度熟练的技工才能完成，用数控设备或者机器人都无法替代，原因是需要复杂的过程响应，需要经验上的范式判断。这种情况下要采用智能视觉才有可能实现人工替代。人类对于超过4个自由度的反馈和控制是无法实现的，而精密生产很多时候会超过这个数目，比如手机的贴合，比如半导体的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]气相[/url]沉积设备，需要同时观察与思考的装备才能胜任,只有采用了智能视觉技术的装备才有这样的能力。对已有的数控装备如机床和机器人进行智能视觉改造，才能适应复杂的制造。目前欧美日发达国家就是用智能视觉来升级现有的数控装备，这是高端制造的主流。柔性化是制造业的理想，是高效率与低成本的最佳结合。但它的首要敌人却是用来保证生产可靠性的工装夹具，智能视觉为提高设备通用性和减少工装夹具带来了可能；它是混线生产的必备技术，对流过来的产品进行识别并自动进行生产程序的快速切换（比如老坛酸菜面和红烧牛肉面）。[color=#C00000]现在我国机器人采购量已经占据全球的四分之一，智能视觉与机器人本体采购额之比，美国要超过67%，德国超过34%，日本作为占据全球机器人生产一半的比例，其智能视觉的投入还比机器人略多，可以看出，欧美日的高端制造业，对智能视觉的投入要大于对机器人本体的投入，这是高端制造业的特点，从这幅图看到我们国家离高端制造业差距还很大。[/color][color=#C00000] [/color][color=#C00000]他们的大型制造业公司都有智能视觉部门，不一定有机器人部门，也不一定有自动化部门，但基本都有视觉部门；[/color][color=#C00000]他们的智能视觉部门基本都以实验室的形式存在，而且是设置在生产线现场附近，持续研究智能视觉技术与本行业进行结合，以对制造工艺进行升级；[/color][color=#C00000]这是一个长期积累的过程，为什么很多国外的制造技术包括装备能够一代代地叠加和升级下去，和设置智能视觉实验室有很大关系；[/color][color=#0070C0]覆盖范围[/color][color=#0070C0]中国的智能视觉最先发展的地方是珠三角和长三角。外企（包括台企），促进了很多视觉公司的发展。其业务模式基本是外资公司提出准确的需求，国内视觉公司想办法完成。这看似好像没有问题，但真正的knowhow实际上是掌握在外资公司，因为别人总部有视觉部门，找国内的视觉公司是为了降低成本。[/color][color=#0070C0]近几年，外资投资剧降，但国内的民企和国企由于产业转型的刚需，对视觉的需求呈井喷状态，但这个时候问题来了，我们国内的这些企业对智能视觉基本处于摸着石头过河的状态，同时，国内的视觉公司普遍处于碎片化的生存状态，就会造成“懂工艺的不懂视觉，懂视觉的不懂工艺”的现状，造成视觉项目成功率不高、周期过长这个很显著的问题。其主要矛盾是企业缺乏一个将视觉与工艺相结合的解决knowhow问题的智能视觉实验室。[/color][color=#0070C0]如果我们的企业都像国外每个企业都自己来建实验室，那么起点太低，周期就太长，资源就太分散，无法实现快速超越；[/color][color=#0070C0]所以中科蓝海智能实验室专门针对产业密集的区域建立一小时服务圈来解决这个问题，建立智能视觉实验室是实验区域产业快速升级的不二法门。[/color][color=#767171]实验室服务[/color][color=#767171]我们的优势在光和算，机电软就外包出去，我们有超过1000种组件，有10000多份的视觉建模的案例，超过100位的资深智能专家（其中包括华南理工大学的光学教授）我们还有行业内最完备最专业的培训体系。我们连锁实验室设置在哪里，就会为当地建立超过基恩士和康耐视等国外巨头在中国分公司的技术水平的专攻产业升级的技术服务机构。这些分公司只存在上海北京，离产业一线很远。[/color][color=#767171] [/color][color=#767171]服务范围[/color][color=#767171]如果你有项目，可以找我们，如果你的产品里想加上视觉，可以找我们，如果你是视觉技术型公司，但缺少市场需求，可以找我们，如果你想对接视觉技术专家，或者想招募视觉人才，或者想对技术团队进行视觉技术培训，都可以找我们，如果你想发掘自身行业是否有跨界的创新，也可以找我们，把视觉应用到不同的行业去，今天讲了很多制造业，其实除了制造，在其他领域视觉也有非常巨大的应用空间。[/color][color=#767171]公司的服务体系包含两种，一种是基本服务，一种是增值服务。 [/color][color=#767171]基本服务：就是提供智能视觉方案，可以成为我们的会员，每年5万元，不限次数的方案，对于装备商很划算，一个经验一般的视觉工程师的年薪都不止10万了；如果不是会员，也可以单次。[/color][color=#767171]而增值服务就很丰富了，有： 技术转让，软件服务，技术入股，原始创新，样机开发，联合共建（中科院与国内知名企业联合视觉技术开发实际工作的生产问题）等。[/color][color=#767171]中国的智能视觉最先发展的地方是珠三角和长三角。OEM出口和外企，促进了很多视觉公司的发展[/color][color=#767171]服务对象；[/color][color=#767171]制造商（机器换人）[/color][color=#767171]自主品牌提升（质量支撑）[/color][color=#767171]装备商（成为智能装备商）[/color][color=#767171]行业（智能化）[/color][color=#767171] [/color]远心光学系统是指:主光线平行光轴离开的光学系统。通过光学系统对物品成像测物品的长度，精确调焦可以精确测量。但如调焦不准，像面与分划板不重合，产生视差。应用：定位和非接触测量贴合视觉定位系统：触摸屏生产需要将两块玻璃面板用胶水精确贴合，要求胶水要溢满全玻璃面且无气泡，上下玻璃面板不能偏差。目前的触摸屏在大尺寸(5-12寸)制造时，容易产生气泡、对位精度差，生产效率低。该技术货架实现了四路视频信号的实时采集,并通过图像处理技术实时跟踪靶标位置,同时显示定位指示信息并输出靶标位置给PLC或上位机,实现贴合机的智能定位功能。应用：UVW视觉对位和真空贴合（手机屏幕，底板都是运用视觉贴合系统）为什么基恩士那么强，基恩士的产品都牛逼到那么没有朋友，因为基恩士背后站着整个日本最强大的光电测控产业力量，基恩士本身并不大，只有几千人，但其背后产业链有数万名研发工程师，他们不是一个人在战斗，是日本技术的抱团。康耐视、mVTECh、DALSA，这些巨头他们都不是自己在战斗，这些公司其实都是一个平台，一个有强大竞争力的平台都是让技术团队保持专注，在技术上不断打造神器级产品，新技术一诞生马上就能最快抵达一线现场，就能最大程度地应用开来，这才是一个好的技术平台。

近日，教育部公布2023年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，并发布2024年普通高等学校本科专业目录。此次备案、审批和调整的专业，将列入相关高校2024年本科招生计划。本网从哈尔滨工业大学获悉，[b]哈尔滨工业大学新增审批专业2个，其中智能视觉工程专业是面向国家战略和区域发展急需首次设立并列入本科专业目录，哈尔滨工业大学成为该专业唯一布点高校。[/b]智能视觉工程作为教育部支持高校开设的24种新专业之一，将聚焦科学前沿、关键技术及工程应用领域，深化“四新”建设，立足航天、服务国防，面向国际学术前沿及国家重大战略需求，培养扎实掌握智能视觉工程基础理论及专业知识，具备工程实践创新能力、组织领导能力及团队协作精神，拥有创新意识和国际视野，能够引领智能视觉工程相关领域持续发展的“空间+光学+信息+智能”复合型拔尖创新人才。[align=center][img=图片,800,1338]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/e009ea1d-85c8-4d81-afac-e4936f8406c7.jpg[/img][/align][来源：仪器信息网] 未经授权不得转载[align=right][/align]

各位大神们，请问有什么好的机器视觉分享吗？最近比较关注机器视觉这方面，毕竟现在都在喊着机器换人，那只能往机器人和机器视觉这块靠拢了，在高交会上看到有一个东莞蓝海机器视觉的培训，看宣传教学设备还挺专业齐全的，不知道是否可以过去学习？或者 是有机器视觉方面的大神，愿意指导我的话，不胜感激，也欢迎想学机器视觉的朋友们跟我一起组团学习，交流：周：一五0一二八三四五六三

机器视觉就是用利用机器代替人眼和大脑，来做判断、测量和识别。根据 生产线的要求，其特点是高速、非接触式、客观和精确。机器视觉技术在 行业的应用有以下几个方面：包装行业中机器视觉系统在现代包装行业中的应用 QCROBOT, 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。 这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)，而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一般地说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 目前国内已经出现了像QCROBOT这样的具备运动控制，机器视觉，网络通讯几方面技术背景的系统集成商，他们专业化的技术支持和服务能力使之成为原始供应商和最终用户之间的桥梁。而对包装企业来说，意识到技术发展的趋势并首先付诸实施者无疑将走在竞争的前列。

[size=16px][color=#ff0000][b][url=https://www.instrument.com.cn/job/position-78514.html]立即投递该职位[/url][/b][/color][/size][b]职位名称：[/b]机器视觉算法工程师[b]职位描述/要求：[/b]一、岗位职责：1.负责研发机器学习、模式识别、深度学习算法开发，应用于图像识别和分类；2.负责物体（纤维）检测、识别等相关计算机视觉算法在纺织行业的应用和需求；3.参与项目和产品需求的相关算法分析、集成和优化；4.评估和测试算法可行性及监控算法效果，根据用户需求进行分析改进；5.负责与嵌入式工程师协作，搭建算法模块；6.关注计算机视觉算法前沿技术与创新使用场景相结合的研发和工程实现。二、任职要求：1.硕士及以上学历（博士优先），计算机科学、信息工程、电子工程、机器人学等专业； 2.两年以上机器学习、机器视觉算法模型训练的工作经验3.在模式识别、机器学习、深度学习、计算摄影、图像处理等领域有深入认识，并了解各个算法的条件和瓶颈；4.熟悉图像处理基本方法（边缘检测，区域提取，低通滤波，特征提取，交点检测，二值化等），有OpenCV或者类似图形库开发经验 5.熟练掌握CNN, RCNN, ResNet等深度学习相关算法和模型，熟悉深度学习计算框架包括Tensorflow, MXNET, Caffe在内的其中一种；6.精通python或C++其中一种编程语言，有CUDA编程经验者优先；7.在相关领域主流会议或期刊发表过论文（CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/ICML/ICLR/IROS/ICRA/SIGRAPH）者优先；8.具有良好的沟通和写作能力，积极主动，具有创业热情；9.熟练的英文文献阅读能力，具有较强的论文复现能力。三、公司和产品简介LabWorld 是一家高科技分析仪器及应用解决方案开发公司，旨在利用数字化、大数据、人工智能等技术使得科研、检测人员的实验过程更省时、结果更准确、人力成本更低。LabWorld 的核心研发合作伙伴是荷兰 Sioux Technologies 公司，同时 Sioux 也是荷兰光刻机巨头 ASML 以及美国 Thermo Fisher Scientific 高端仪器的核心和关键研发供应商之一。经过近几年对动物纤维识别市场需求的潜心调研，Labworld 于 2020 年推出了其最新的动物纤维智能检验设备 Fiber ID，一款基于机器视觉和深度学习原理，基于光学显微镜的羊毛羊绒自动数量、质量检测设备，目前 Fiber ID 正在国内各大羊毛羊绒生产商处（例如鄂尔多斯）进行最终测试，得到了非常优异的结果与正面的反馈。现在我们正在寻找杰出的人才以担任动物纤维智能检验设备的【机器视觉算法工程师】这一重要的角色！ 希望这一角色进行机器学习、模式识别、深度学习算法开发，应用于Fiber ID图像识别和分类；满足纤维检测、识别等视觉算法在纺织行业的应用和需求；助力产品的优化迭代和人工智能在纺织行业的深度应用！网站：www.labworld-scientific.com[b]公司介绍：[/b] 聚焦台式电镜，致力电镜普及为研发工作者赋能，让我们一起 Free to Achieve复纳科学仪器（上海）有限公司于2012年成立，为高校、科研院所、政府和企业提供荷兰飞纳Phenom（现所属Thermo Fisher Scientific 赛默飞世尔科技）台式扫描电子显微镜（SEM）。该产品技术先进，市场占有率达80%，目前在中国拥有1000多家用户。2017年起，复纳与荷兰 S...[url=https://www.instrument.com.cn/job/position-78514.html]查看全部[/url][align=center][img=,178,176]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2021/08/202108160948175602_3528_5026484_3.png!w178x176.jpg[/img][/align][align=center]扫描二维码，关注[b][color=#ff0000]“仪职派”[/color][/b]公众号[/align][align=center][b]即可获取高薪职位[/b][/align]

1 　机器视觉的研究内容　　人们从外界环境获取的信息中,80 %来自于视觉,其它来自于触觉、听觉、嗅觉等感觉器官。当人们的眼睛从自己周围的环境获取大量信息,并传入大脑后,由大脑根据知识或经验对信息进行加工、推理等处理工作,最后识别、理解周围环境,包括环境内的对象物,如运动物体与物体间的相对位置、形状、大小、颜色、纹理、运动还是静止等。机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的基本目的之一就是要寻找人类视觉规律,从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。对于机器视觉系统来说,输入是表示三维景物投影的灰度阵列(可以有若干个输入阵列) ,这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。希望的输出是对图像所代表景物的符号描述。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系,但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性(形状、纹理、颜色、材料) 、阴影以及光源位置等信息。目前许多机器视觉专家都是在马尔(Marr) 创立的视觉计算理论框架下求索。2 　机器视觉与人类视觉的差异　　对于人的视觉来说,由于人的大脑和神经的高度发展,其目标识别能力很强。但是,人的视觉也同样存在障碍,例如,即使具有一双敏锐视觉和极为高度发达头脑的人,一旦置于某种特殊环境(即使曾经具备一定的检验知识) ,其目标识别能力也会急剧下降。事实上人们在这种环境下,面对简单物体时,仍然可以有效而简便地识别,而在这种情况下面对复杂目标或特殊背景时,才会在视觉功能上发生障碍,两者共同的结果是导致目标识别的有效性和可靠性的大幅度下降。将人的视觉引入机器视觉中,机器视觉也存在着这样的障碍。它主要表现在3 个方面:1) 如何准确、高速(实时) 地识别出目标;2) 如何有效地增大存储容量,以便容纳足够细节的目标图像;3) 如何有效地构造和组织出可靠的识别算法,并且顺利地实现。前两者相当于人的大脑这样的物质基础,这期待着高速的阵列处理单元以及算法(如神经网络 、分维算法 、小波变换 等算法) 的新突破,用极少的计算量以及高度地并行性实现功能。3 　机器视觉检测中几种基本技术311 　训练系统先将参考织物或图片的图像输入微机图像处理系统,选择并计算可表示图像特征的参数,以确定疵点或图形的分类指标,如灰度级,疵点或图形的面积,疵点在经纬向尺寸、形态等,是系统获得这些指标的标准。然后将所测试的织物输入,计算其各点灰度值及一些需比较的特征参数与标准比较,确定疵点或图形分类。312 　样板匹配求得某一图像哪一部分对应另一图像的哪一部分是或比较2 幅图像的相似度时,采用样板样匹配的方法。一般将样板t ( x , y) ,令其中心与图像的一点( i , j) 重合,逐点检测,找出差距小于阈值的部位,定位相同或相似的,大于阈值的部位,定为不同或不相似的点。313 　二值化处理为将图形与背景分离,根据灰度值确定一定灰度域值。将灰度值大于此域的点置为1 ,小于此域值的点为0。使图像变为黑白二值图像,便于图形特征测量和结构分析描述。314 　腐蚀和膨胀腐蚀可使轮廓边界收缩,膨胀可使轮廓边界膨胀,腐蚀和膨胀的不同组合,不同处理次数,可以得到不同的图形效果,如使图像中的小孔使之检测出来或使之消除。315 　细线化对给定的图形使之细化,从而提取线宽为1 的中心线的操作。在细线化中,不改变原图的连接性,使图形骨架轮廓结构清晰,便于计算,不会因边界上的小凹凸而产生毛刺。在计算非织造布纤维取向度是用此法处理。316 　纹理分析在分析绉组织的绉效果或羊绒的鳞片结构时,须用纹理分析的方法。纹理分析内容包括:纹理特征的计算(如直方图特征、灰度共生矩阵、傅立叶特征) 微粒区域的分割与纹理边缘的检测。 “具体可以解决的问题如： 1，纺织布料识别与质量评定、　　2，织物表面绒毛鉴定、　　3，织物的反射特性、　　4，合成纱线横截面分析、　　5，纱线结构分析等。　　6，此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦等。

《产品外观缺陷机器视觉在线检测技术及设备开发》一文由合肥工业大学仪器科学与光电工程学院卢荣胜教授投稿分享，包括自序、研究背景、典型系统组成、成像技术及实现策略、关键核心单元部件、缺陷识别与分类、结束语、致谢几个部分。由于篇幅较长分为四篇发布，以下为第一部分：自序、研究背景、典型系统组成。[b]1．自序[/b]本人1985年大学毕业后在量仪厂从事量具、刃具、工装、专机与机加工工艺开发等技术工作，于1992年从师费业泰教授攻读硕士与博士学位，从事精密机械热变形误差、精密仪器精度理论方面研究， 1998年末博士毕业后又拜师天津大学叶声华教授，从事机器视觉在线检测方面的博士后研究，研究方向随之聚焦于机器视觉与光学精密测量领域。之后在香港城市大学、英国帝国理工学院和哈德斯菲尔德大学进行了为期6年的三维机器视觉、自动光学检测和光学测量技术研发工作，于2006年5月返回母校合肥工业大学任教。回国后继续从事机器视觉与光学测量方面的研究，坚持面向平板显示、新能源、软性电路板、半导体等先进制造产业，注重技术的应用开发。先后主持了国家自然科学基金项目3项、863专项1项、国家科技支撑项目1项、国家重大科学仪器设备开发专项1项、国家重点研发课题1项、以及其它省部级项目和产学研合作项目10余项，在机器视觉与光学测量领域已培养硕士和博士研究生100余人。鉴于在机器视觉技术研究及应用开发方面20余年的研究积累，2021年无锡市锡山区政府与我们科研团队合作，联合创立了一个新型科技研发机构——无锡维度机器视觉产业技术研究院，采用实体化运营模式，面向先进制造产业链，从事机器视觉与光学精密测量方面产业共性关键技术研究与产业化开发。研究内容与产业化业务范围涉及机器视觉缺陷在线检测、三维机器视觉精密测量、机器人视觉引导、半导体检测、机器视觉关键零部件开发等。开发的视觉系统与仪器已经在平板显示、光伏、锂电池、软性电路板、半导体等行业得到成功应用。鉴于篇幅问题，本文重点聚焦于产品外观缺陷视觉在线检测技术，归纳了我20多年来在这些方面的科学研究与产业化开发的进展情况与心得体会。[b]2．研究背景[/b]在产品制造过程中，由于生产环境不理想、制造工艺不规范等各种原因，零部件和产品外观难免会含有多种缺陷，如印制电路板上出现孔位、划伤、断路、短路和污染，液晶面板的基板玻璃和滤光片表面含有针孔、划痕、颗粒，带钢表面产生裂纹、辊印、孔洞和麻点，铁路钢轨出现凹坑、鼓包、划痕、擦伤、色斑和锈蚀，等等。这些缺陷不仅影响产品外观，更重要的是影响产品性能，严重时甚至危害生命安全，对用户造成巨大经济损失，因此，现代制造业对产品的表面质量控制非常重视。产品外观缺陷在线检测最传统的方法就是采用人工目视检测法，目前高端制造工厂大部分都采用自动化生产，但人工目视检测岗位仍占据工厂整体人员的15%-30%。鉴于人工目视检测存在对人眼伤害大、主观性强、准确率低、不确定性大、易产生歧义和效率低下等缺点，已很难满足现代工业对产品质量及外观越来越高的严格要求。随着电子技术、图像传感技术和计算机技术的快速发展，利用基于图像传感技术的视觉在线检测方法已逐渐成为外观缺陷检测的重要手段，因为这种方法具有自动化、非接触、速度快、准确度高等优点。目前，外观缺陷视觉在线检测技术已经广泛应用于工业、农业、生物医疗等行业，尤其在现代制造业，如平板显示、光伏、锂电池、半导体、汽车、3C电子（计算机、通讯和消费电子产品）等领域，对能够实现机器换人的外观缺陷视觉检测技术需求越来越旺盛。[b]3．典型系统组成[/b]产品外观缺陷机器视觉检测是基于人眼视觉成像与人脑智能判断的原理，采用图像传感技术获取被测对象的信息，通过数字图像处理增强缺陷目标特征，再通过Blob(Binary large object)分析、模板匹配或深度学习等算法从背景图像中提取缺陷特征信息，并进行分类与表征。在工业应用领域，外观缺陷视觉检测系统实际上是一种智能化的数字成像与处理系统，即采用各种成像技术（如光学成像）模拟人眼的视觉成像功能，用计算机处理系统代替人脑执行实时图像处理、特征识别与分类等任务，最后把结果反馈给执行机构，代替人手进行操作，执行产品的分类、分组或分选、生产过程中的质量控制等任务。[align=center][img=image.png]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/c509e9d3-5eca-4ea9-bd0c-a80e2803ce60.jpg[/img][/align][align=center][size=14px][color=#595959]（左）6代线液晶阵列和彩色滤光片缺陷检测仪 （中）8.5代线玻璃基板缺陷检测仪 （右）ITO导电膜表面缺陷检测仪[/color][/size][/align][size=14px][color=#595959][/color][/size][align=center][color=#595959]图 1 高世代液晶面板关键工艺节点缺陷视觉在线检测系统[/color][/align][size=14px][color=#595959][/color][/size][align=center][size=14px][color=#595959][img=图片1.png,600,225]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/e99b0f18-c0ae-488a-955c-65c5a97b577a.jpg[/img][/color][/size][/align][align=center][color=#595959]图 2 表面缺陷视觉在线检测系统组成原理图[/color][/align]图1为我们在国家重大科学仪器设备开发专项的资助下，针对6代线和8.5代线液晶面板显示器制程中关键工艺节点，开发的三种缺陷视觉在线检测系统。该系统能很好地揭示一个视觉在线检测系统的各个组成部分、关键技术难点，以及所需的关键零部件。主要技术参数为：待测幅面大小≤1800x2200mm, 快速发现缺陷分辨率10μm, 复检显微分辨率0.5μm， 并行图像处理与缺陷识别系统采用CPU+FPA+GPU 主从分布式异构并行处理架构，检测时间节拍20s。系统组成与关键零部件单元可用图2示意图来清晰地描述，它由精密传输机构、光源、相机阵列、显微复检、并行处理、控制、主控计算机、服务器等单元模块，以及与工厂数据中心互联的工业局域网组成。图 3 展示了我们开发的手机液晶显示屏背光源模组缺陷转盘式多工位视觉在线检测系统的结构组成，该检测系统包括自动上料、编码、对准、检测、分选、返修识别等几个部分。[align=center][img=image.png]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/b1265c69-0573-4f14-8828-e4c9976ccdcc.jpg[/img][/align][align=center][color=#595959]图 3 背光源模组在线自动光学检测系统[/color][/align][b]3.1 自动上料机构[/b]自动上料机构包括装配线上传输来的背光源模组位姿探测、电动与气动机构抓取、位置校正、送料等部分组成。工作原理如下：1. 在装配线传输带工位（1）的上方放入一个监视相机，当前道工序组装系统装配好背光源模组传输到工位（1）后，监视相机拾取到有待测模组时，计算模组在工位（1）处的位置与模组姿态信息，并发出工作同步指令给后续上料与检测系统。2. 监视相机发出工作同步指令后，气动与电动缸组成的送料系统把工位（1）处的背光源模组从传输带上吸起来，然后在气动滑台的带动下，把工位（1）处的背光源模组搬运到工位（2）处。在放到工位（2）上之前，计算机根据工位（1）上方的相机拍摄到的模组位置与姿态，发出指令给真空抓取吸盘角度校正电缸，初步校正背光源模组在空间的角度。当背光源模组运送到工位（2）后，模组在工位（2）处由4个气动滑缸从四边向中间对中，校正模组的位置，然后背光源模组下方的相机，对模组成像，识别待检背光源模组喷码序列号，作为有缺陷模组在返修过程中，从缺陷数据库中自动调出缺陷信息，指导返修任务。3. 在工位（1）处吸盘抓取背光源模组的同时，右边的吸盘在工位（2）处把已经校正好的模组吸起来，然后在气动滑台的带动下，把校正后的模组输送检测转盘工位（3）处。至此，一个上料循环完成。[b]3.2 检测机构[/b]检测机构由间隙转动工位转盘、上料位置对准探测、异常检测、画面检测和外观检测工位组成。工作原理如下：1. 背光源模组被自动送料机构传输到工位（3）后，转盘在控制系统的控制下，转到工位（4）。在工位（4）的上方安装一个相机，检测背光源模组定位是否正常，模组LED灯工作是否正常，并把信息传给主控计算机。如果一切正常，则后续检测工位按预定的方案进行检测；如果不正常，后续检测对该模组不检测，然后传送到工位（9），由分选机构抓取，传送到不良品传输带上。2. 当模组转到工位（5）~（8）处后，缺陷扫描成像系统对画面缺陷进行扫描检测，缺陷扫描成像系统由高速扫描相机、一维滑动台、光栅、伺服系统、调整机构组成。由于外观检测项目较多，一个工位难以不够，故把工位（7）和（8）两个工位作为外观检测机构。[b]3.3 分选机构[/b]分选机构由良品与不良品气动抓取机构、间隙运动传输带组成。结构布局参看图 3 所示，其工作原理如下：1. 如图 3 所示，画面（外观、异常等）缺陷检测完毕后，模组继续向下道工位转动，当模组运动到工位（9）后：分选机构左边的气动吸盘抓取工位（9）上的模组，传输到工位（11）处。2. 如果该模组是不良品，在分选机构向工位（9）移动的过程中，不良品传输带向前移动一个工位，把工位（11）清空，等待放置下个模组。3. 如果是良品，在下一个时刻分选机构抓取工位（9）上的模组时，右边的吸盘同时抓取工位（11）上的模组，在分选机构左吸盘把模组放到工位（11）处时，右吸盘把良品模组放置到良品传输带上工位（12）处，然后良品传输带向前移动一个工位，清空工位（12）等待放置下个模组。传输带之所以作间隙运动，一方面可以节省空间，另一方面考虑到不良品只是少数，这样可以让不良品按顺序一个一个经凑地排列在传输带上，不需要有人监视，返修人员只要传输带上放满了不良品后取走返修。[b]3.4 复检与不良品返修[/b]对于检测到的不良品，再采用人工目视复检，并对不良品进行返修。在返修工作台上放置一个电脑，并安装一台成像系统，拾取不良品背面的编码。返修显示电脑通过工业以太网与缺陷数据库服务器相连，相机在电脑的控制下，获得带返修的不良品编码后，根据编码从服务器中调用缺陷信息，显示在屏幕上，导引返修人员对不良品进行合理的返修。[来源：仪器信息网] 未经授权不得转载[align=right][/align]

【创意摄影】视觉冲击，火柴的艺术~~http://ww4.sinaimg.cn/bmiddle/6117d2a0jw1dobpuv9c3aj.jpg

食品包装存在缺陷的后果很严重，会导致召回整批的商业制品。即使在出错率能控制在“千分之几的范围”内，零误差检测也占有明显优势。在使用QCROBOT提供的视觉系统之前，SäntisJ.Göldi公司的质量控制依赖于随机产品抽样检测。尽管这种检测方式能够探测到生产区域的缺陷品，但每个缺陷产品的外观是不可能完全相同的。这就是为什么这家位于瑞士的公司倾向于采用QCROBOT相机进行最后质量检查的原因。其视觉系统由机器人及定位系统以及视觉系统解决方案专业公司QCROBOT安装提供。 SäntisJ.Göldi公司是一家采用多种加工方法的塑料包装产品制造商，例如喷射模塑法、挤压气泡法、两步PET气泡法、薄膜挤出法和深拉制法。作为一家为食品行业提供具有氧气阻隔性能（共聚物）的密封层薄膜的制造商，该公司还对其客户的产品负责。作为世界上所有公司的代表，SäntisJ.Göldi公司为包装肉和香肠生产多层薄膜。所使用的关键材料是聚丙烯。氧气和香肠可以一起相处的时间很短暂，然后香肠的肉开始腐烂。这是为什么SäntisJ.Göldi公司通过这种密封层薄膜防止其塑料包装物与氧气接触的原因之一。7层薄膜的挤压很复杂，因此可能发生质量检测的问题。QCROBOT相机有助于弥补质量检测过程中的任何差错。 QCROBOT视觉系统正在探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵 生产基于三个基本的生产阶段：多层薄膜的挤压、根据各自塑料包装物形状的深拉制法以及最后的印刷和包装。在薄膜制造过程中出错误源只能在一定程度上予以排除。在挤出过程中，材料流水线中总是会发生凹陷，这反过来会引起烧焦。在一定情况下，烧焦的材料元件会在薄膜下形成气泡，这在随后的深拉过程中会导致材料爆裂。在深拉过程中也不能完全地排除出错误源。然后薄膜会显示出无需的褶皱，导致过高的温度环境或者错误的压印，反过来造成一定区域上的材料变薄。 高速运转的生产线SäntisJ.Göldi公司的质量保证专家面临如何避免孔洞和杂质从薄膜传送到成品中的问题。要简单地扔掉有瑕疵的薄膜的最大部分是不可能的。即使薄膜上的缺陷被标示出来，缺陷区域也必须从薄膜上切割掉。过量的材料消耗和时间损失的成本可能过高。这就是为什么开发一个不损害生产过程并且使用尽可能少的受损材料的解决方案的原因。缺陷的薄膜和无损的材料一起经过深拉系统和机器运行到胶版印刷区域。在胶版印刷之后，每分钟多达260个产品沿着传送带运行到堆垛站点。系统出口处的QCROBOT相机检查塑料包装物内部的坚固性、杂质和材料瑕疵。水平堆垛之前，在下面安装有QCROBOT相机的玻璃平面上滑动，并有红色LED灯照射在塑料包装盒之上。QCROBOT可以探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵。太亮的区域表明材料厚度不足，太黑的区域指出材料杂质和褶皱。在数秒间便可识别出缺陷产品，并且按照压缩空气的方式进行分类。QCROBOT相机向Säntis的客户提供关于错误类型和错误率的清楚结果，同时也保证了产品无误。在当前的质量检查中，现在可以探测到此前可能没有注意到但现在使用视觉技术可以迅速地解决的错误。在新的错误图案出现时，Säntis可以拍下包装盒的内部照片并且将图形材料提交给Credimex。在Credimex编制新的应用软件并且发送给Säntis执行工作。这样的简单性和高效率使得成本节约性检查系统得以执行，优化了产品质量，并且加强了该公司在持续改进方面的表现。QCROBOT可提供此机器视觉模块及工程解决方案。

[size=18px][color=#333333]巡查使智能巡查安全管理系统中[/color][font='Arial',sans-serif][color=#333333]AI[/color][/font][color=#333333]智能功能的应用，不仅能为核心厂站各业务流程安全防范提供保障，而且在输电线路部署、电网状态监测、视频移动监控管理、重要廊道监视巡检，实时可视化、精益化用电及作业管理互动等方面，都将起到重要作用。[/color]众寻“巡查使”智能AI视觉算法赋能制造百业，以高清摄像头为前端、图像算法为核心，具备丰富的行业场景与应用落地，“巡查使”AI智能具备100多种视觉算法技术，[color=#333333][back=white]能够根据客户所需场景自由组合。[/back][/color]可在视频监控区域有效识别出设备、人员、车辆等违规行为，并自动拍照上传至管理端。“巡查使”AI智能视频检测或识别到违规行为时会实时进行告警，以语音、报警灯等形式进行提醒，能及时发现并制止违规现象，消除安全隐患，[color=#333333][back=white]以标准化的系统架构赋予企业轻松部署[/back][/color][font='Arial',sans-serif][color=#333333]AI[/color][/font][color=#333333][back=white]算法的能力。[/back][/color][/size]

众所周知，药品关系到人类的生命健康，如果因为药品的质量问题而对人的生命造成威胁，这将是一个大的灾难。因而各药品生产厂家，尤其是世界知名大厂对药品的整个生产过程甚至后段的包装都给与了非常大的重视。QCROBOT在全球范围内与许多世界知名药厂都有着良好的合作，无论是药品的泡罩包装、液体灌装，还是后段的压盖、贴标、喷码，以及最后的装盒检测，邦纳公司都可以提供完整的解决方案。下面仅就QCROBOT系列视觉传感器在液体灌装检测和瓶装药品的贴标及喷码检测做简单介绍，希望对大家能有所帮助。 1.1 机器视觉瓶口破损检测罐装后瓶口是否有破损？这关系到药液中是否会混入玻璃碎屑。QCROBOT视觉传感器安装在药液罐装工序后，通过图形匹配工具来判断瓶口是否破损。在检测之前，先通过QCROBOT的视觉软件让传感器“看”一下正常的瓶口特征，视觉传感器会记住此特征，当罐装好的瓶经过传感器镜头前面时，传感器会捕捉当前的瓶口特征，与其所记忆的原瓶口特征进行比较，看是否一致，如果不同，传感器会发出信号以让剔除机构将此瓶剔除。 1.2 机器视觉灌封质量检测在此生产线我们关心的另一个问题是压盖后盖子是否压装到位？药液罐装的是否够量？以确保瓶子封装完好，保证瓶内的真空度，另外确保药量正确。QCROBOT视觉传感器安装在压盖工艺后，通过线性工具来测量瓶盖及液位在Y轴方向上的变化来判断瓶盖是否安装到位以及药量是否正确（见图4-图8）。这里我们是通过测量瓶盖与瓶口之间的缝隙来判断瓶盖是否安装到位，通过测量液面与瓶口的距离来判断液位的高低，均是相对位置的测量，因而不会受瓶子在传送带上微弱跳动的影响。经过此道检测，能确保瓶盖未安装到位和药液不够的药瓶全部被剔除出去。 1.3 机器视觉缺瓶检测出厂时的药瓶缺失检测。一般瓶装药在出厂时都是若干瓶药装在一个较大的包装内，此时QCROBOT视觉传感器能可靠检测出每个包装内是否缺少药瓶，以避免因此而造成的对药品生产厂家信誉的影响。2 视觉传感器在贴标和喷码方面的应用作为通用性非常强的一款传感器，QCROBOT视觉传感器在制药行业的贴标和喷码方面也有大量的非常可靠的应用，同时也能可靠读取标签上的1D和2D条码。3 结束语上面仅仅列出了QCROBOT视觉传感器在制药行业中的部分应用，其实在泡罩包装检测/注射器的检测/IV包的检测等诸多制药行业的检测中，QCROBOT的视觉传感器都有非常成熟的应用。操作简便，性价比高是QCROBOT视觉传感器最突出的特点。（www.QCROBOT.com)(TEL：13621218345 李生)

食品包装存在缺陷的后果很严重，会导致召回整批的商业制品。即使在出错率能控制在“千分之几的范围”内，零误差检测也占有明显优势。在使用QCROBOT提供的视觉系统之前，SäntisJ.Göldi公司的质量控制依赖于随机产品抽样检测。尽管这种检测方式能够探测到生产区域的缺陷品，但每个缺陷产品的外观是不可能完全相同的。这就是为什么这家位于瑞士的公司倾向于采用QCROBOT相机进行最后质量检查的原因。其视觉系统由机器人及定位系统以及视觉系统解决方案专业公司QCROBOT安装提供。 SäntisJ.Göldi公司是一家采用多种加工方法的塑料包装产品制造商，例如喷射模塑法、挤压气泡法、两步PET气泡法、薄膜挤出法和深拉制法。作为一家为食品行业提供具有氧气阻隔性能（共聚物）的密封层薄膜的制造商，该公司还对其客户的产品负责。作为世界上所有公司的代表，SäntisJ.Göldi公司为包装肉和香肠生产多层薄膜。所使用的关键材料是聚丙烯。氧气和香肠可以一起相处的时间很短暂，然后香肠的肉开始腐烂。这是为什么SäntisJ.Göldi公司通过这种密封层薄膜防止其塑料包装物与氧气接触的原因之一。7层薄膜的挤压很复杂，因此可能发生质量检测的问题。QCROBOT相机有助于弥补质量检测过程中的任何差错。 QCROBOT视觉系统正在探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵 生产基于三个基本的生产阶段：多层薄膜的挤压、根据各自塑料包装物形状的深拉制法以及最后的印刷和包装。在薄膜制造过程中出错误源只能在一定程度上予以排除。在挤出过程中，材料流水线中总是会发生凹陷，这反过来会引起烧焦。在一定情况下，烧焦的材料元件会在薄膜下形成气泡，这在随后的深拉过程中会导致材料爆裂。在深拉过程中也不能完全地排除出错误源。然后薄膜会显示出无需的褶皱，导致过高的温度环境或者错误的压印，反过来造成一定区域上的材料变薄。 高速运转的生产线SäntisJ.Göldi公司的质量保证专家面临如何避免孔洞和杂质从薄膜传送到成品中的问题。要简单地扔掉有瑕疵的薄膜的最大部分是不可能的。即使薄膜上的缺陷被标示出来，缺陷区域也必须从薄膜上切割掉。过量的材料消耗和时间损失的成本可能过高。这就是为什么开发一个不损害生产过程并且使用尽可能少的受损材料的解决方案的原因。缺陷的薄膜和无损的材料一起经过深拉系统和机器运行到胶版印刷区域。在胶版印刷之后，每分钟多达260个产品沿着传送带运行到堆垛站点。系统出口处的QCROBOT相机检查塑料包装物内部的坚固性、杂质和材料瑕疵。水平堆垛之前，在下面安装有QCROBOT相机的玻璃平面上滑动，并有红色LED灯照射在塑料包装盒之上。QCROBOT可以探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵。太亮的区域表明材料厚度不足，太黑的区域指出材料杂质和褶皱。在数秒间便可识别出缺陷产品，并且按照压缩空气的方式进行分类。QCROBOT相机向Säntis的客户提供关于错误类型和错误率的清楚结果，同时也保证了产品无误。在当前的质量检查中，现在可以探测到此前可能没有注意到但现在使用视觉技术可以迅速地解决的错误。在新的错误图案出现时，Säntis可以拍下包装盒的内部照片并且将图形材料提交给Credimex。在Credimex编制新的应用软件并且发送给Säntis执行工作。这样的简单性和高效率使得成本节约性检查系统得以执行，优化了产品质量，并且加强了该公司在持续改进方面的表现。

随着科技智能化的发展，AI技术在多个领域中得到充分运用，巡检行业也离不开AI智能技术的支持，众寻“巡查使”智能巡查安全系统融合了AI视觉算法，将摄像头与AI智能结合，可通过AI摄像头精准的捕捉到人、物、环境的状况，保证工厂生产安全及生产效率。

[size=18px]随着科技智能化的发展，AI技术在多个领域中得到充分运用，巡检行业也离不开AI智能技术的支持，众寻“巡查使”智能巡查安全系统融合了AI视觉算法，将摄像头与AI智能结合，可通过AI摄像头精准的捕捉到人、物、环境的状况，保证工厂生产安全及生产效率。[/size]

天平使用着突然秤盘跳起来，然后打开天平把支撑杆重新装好，却把水平视觉误差破坏了，上下左右都是不同的数据，怎么办？？[img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/08/202008111651097135_2308_5001089_3.png[/img]

[font=等线][size=18px]化工工厂设备精密且工作紧密连续，大生产工况变化频繁，系统在运转状态下不断调整各种参数，设备参数每时每刻都在变化，需要人员切关注相关设备漏水、漏油、压力、保温等情况。[/size][/font][font=等线][size=18px]工厂设备的数量多，需要巡检的步骤多且杂，稍有不小心就会遗漏，包括数据、设备情况、环境情况等，及时上报相关隐患是化工生产确保安全生产的重要环节。[/size][/font][font=等线][size=18px]隐患的及时上报至关重要，例如当管线的保温受到损坏因为油的渗漏而着火时，必须当下立刻发现上报采取安全措施，否则轻则影响工厂生产效率，重则危害生产一线人员的生命安全，造成生产事故。[/size][/font][size=18px][/size][font=等线][size=18px]众寻“巡查使”智能巡查安全管理系统结合AI智能视觉算法为企业带来全新的体验。[/size][/font][font=等线][size=18px]AI智能视觉算法具备一百多种算法，针对人、物等整个生产环境都能做到有效监测。精准识别环境风险、人员行为、物品状态、安全着装等隐患。化工生产环境中利用AI智能视觉算法能准确根据规划区域精准判断区域闯入人员并实时发出告警；人员的安全帽佩戴、工服穿着、打电话等情况；火灾点探测与积水的聚集情况等多种隐患都能实时精确检测，后台会自动形成可视化数据表，便于管理层优化企业生产管理方式。[/size][/font][align=left][font=等线][size=18px]例如化工生产中积水的聚集容易造成管线的腐蚀，但死角的积水却容易被巡检人员忽略，等到发现时已经造成严重损失；化工生产火灾的突发性及救助的及时性，“巡查使”智能巡查安全管理系统能有效监控发现隐患所在位置及情况，并及时上报至管理员电脑端，使管理人员能迅速做出判断，下达命令阻断隐患萌芽，保证工厂生产安全。[/size][/font][/align]

输电线路是电网系统的重要组成部分之一，是城市的供电脉络。输电线路在我国的分布广泛，距离长，一般一条输电线要满足一个市居民的正常用电。作为电网故障的诱因，一旦输电线路出现问题，将会影响到整个电网系统的运行。输电线路运行的线路巡视是解决运行过程中存在问题的主要办法，传统的线路巡视方式会消耗大量的人力物力，效率低，因此，在输电线路运行管理中，应明确存在的问题，并有针对性采取措施做好线路巡视工作，最终保证输电线路的安全、稳定运行。1、流程完整、分工明确：巡检定位：巡查使带有GPS定位功能，巡检人员根据巡检路线进行巡检（使用二维码、NFC、蓝牙），对于巡检人员的位置能进行准确、实时的定位，方便巡检人员了解进度；隐患上报：巡检人员若在巡检过程发现任何隐患都可在巡查使app端上或PDA手持机上随时上报，填写紧急程度，便于管理人员分级处理隐患，提升巡检效率，保障巡检安全；巡检计划：管理后台的人员可以给巡检点自由配置巡检计划，按天、按周、按月、或者跨天、跨周、跨月的，定时通知到巡检人员，便于管理巡检人员；统计报表：巡查使APP端能数据汇总，管理人员可以通过统计查询了解巡检完成情况，便于管理人员了解设备状态等。2、AI智能：AI智能视觉算法：在企业转型与智能技术革新的交汇点上，“巡查使”智能巡查安全管理系统结合传统巡检监控硬件与AI智慧智能视觉算法，AI视觉算法赋能摄像头，让摄像头从看得见演变为看得懂。通过对人员、设备、车辆等图像数据的全面感知、智能分析，推进企业管理模式的数字化重构，更好地实现提质增效，消除相关安全隐患，真正迈向了高质量发展的新阶段。3、PDA手持机特殊的天气情况，如雨雪、雷电、冰雹等恶劣天气，还有火灾、地震等自然灾害会对输电线路造成严重的破化。PDA手持机具有防摔、防爆、防水、防火、防尘等特性，PDA手持机可以很好的应用于以上特殊情况中，输电线路巡视人员利用PDA手持机及时对输电线路进行巡视检查，可有效保障输电巡检工作的正常运行。众寻“巡查使”智能巡查安全管理系统致力于实现对物联世界的数字化、智能化、可视化的创新闭环管理。创造性地集成了全球定位系统、AI智能、传感技术与数据可视化的最新研发成果，基于“移动信息平台”概念变革传统巡检工作方式，积极探索出巡检管理的新思路、新模式，确保企业生产长期高效稳定运行，保障企业用工安全。

在影响颜色视觉因素的控制中，有以下几个因素：1. 年龄；2.疾病，如糖尿病；3.情绪、劳累、紧张、宿醉；4.药物，饮酒，吸烟；5.人种；在这几个因素中1-4项好理解，可是年龄和人种如何控制？

污点现在检测设备Techmach视觉检测系统（厂家直供）

高效真实性：在传统巡检过程中，企业一般采取的巡检形式是依托于纸笔或者巡更棒进行巡检工作，这种传统巡检方式容易造成漏检误检。[font='微软雅黑',sans-serif]??[/font]巡检最[font='微软雅黑',sans-serif]?[/font]的问题是很难做到管理和规范，确保巡检的到位。智能巡检系统——巡查使app的巡检方式非常高效，管理员在后台设置好巡检人员当天的任务路线及设备；巡检人员打开巡查使app，首页会显示日常工作任务，包括巡检、维修、保养及隐患处理任务，根据设置的路线及设备进行一物对一码检巡，巡检人员通过二维码、蓝牙、NFC扫码就能进行工作，相比传统巡检方式更加高效便捷，也不容易造成巡检工具的损坏。即时性：传统巡检中，巡检人员无法及时上传相关数据，常常会发生巡检工作结束后忘记上传或者错传数据的事件，管理人员无法随时随地了解掌握设备当下的情况；管理人员无法即时获取设备相关情况，就无法及时对设备维修或保养任务进行分配。这会导致企业生产的效率低下，严重情况还会导致生产事故的发生，这会对生产及人员安全造成严重影响。巡查使app针对传统巡检模式这一漏洞，把巡检内容分为手机端和电脑端，将巡检人员工作内容分配至进手机设备中，巡检人员只需要拿着手机，就能轻轻松松将设备相关状态数据上传至管理人员电脑端，管理层随时随地都能在电脑和手机上查看设备的巡检情况与数据汇总，监督管理变得轻松而高效，保证了管理人员获取信息的时效性。巡检流程化传统巡检模式大多依赖员工自身对于巡检流程及设备的熟悉程度，人员巡检时依赖记忆对设备进行无序巡检，有可能会造成设备的漏检错检，影响数据正确性，最终可能影响管理人员对后续工作的判断。巡查使结合电脑与手机及相关终端设备，从管理端的组织架构设计、巡检地图的提前规划、巡检标准的提前制定与任务安排，到巡检人员的顺序巡检，隐患及时报备等功能，规范了巡检工作，提高了整体工作效率。监察全面性巡查使在数字化的智能巡检系统的基础上，不断寻求创新技术，与擅长AI智能数字且获得多项专利的博观集团深入合作。巡查使将摄像头与AI视觉算法结合起来，管理人员通过摄像头可自动判断分析各种部门巡检人员的工作状况（例如睡岗、有无佩戴安全帽等）、场所及设备的各种情况（例如人员密集度、烟火、非法人员闯入等）。巡查使具备100多种AI视觉算法，可根据企业需要选择。巡查使利用先进的AI视觉算法，可检测人员、设备、环境的相关问题，自动发现并掌握隐患的相关位置及情况，及时通过设备自动上报连接管理员进行确认。从而实现检测结果“可视”，AI智能巡检相比人工巡检更加精细缜密。

微型化 微型智能仪器指微电子技术、微机械技术、信息技术等综合应用于仪器的生产中，从而使仪器成为体积小、功能齐全的智能仪器。它能够完成信号的采集、线性化处理、数字信号处理，控制信号的输出、放大、与其他仪器的接口、与人的交互等功能。微型智能仪器随着微电子机械技术的不断发展，其技术不断成熟，价格不断降低，因此其应用领域也将不断扩大。它不但具有传统仪器的功能，而且能在自动化技术、航天、军事、生物技术、医疗领域起到独特的作用。例如，目前要同时测量一个病人的几个不同的参量，并进行某些参量的控制，通常病人的体内要插进几个管子，这增加了病人感染的机会，微型智能仪器能同时测量多参数，而且体积小，可植入人体，使得这些问题得到解决。多功能化 多功能本身就是智能仪器仪表的一个特点。例如，为了设计速度较快和结构较复杂的数字系统，仪器生产厂家制造了具有脉冲发生器、频率合成器和任意波形发生器等功能的函数发生器。这种多功能的综合型产品不但在性能上（如准确度）比专用脉冲发生器和频率合成器高，而且在各种测试功能上提供了较好的解决方案。人工智能化 人工智能是计算机应用的一个崭新领域，利用计算机模拟人的智能，用于机器人、医疗诊断、专家系统、推理证明等各方面。智能仪器的进一步发展将含有一定的人工智能，即代替人的一部分脑力劳动，从而在视觉（图形及色彩辨读）、听觉（语音识别及语言领悟）、思维（推理、判断、学习与联想）等方面具有一定的能力。这样，智能仪器可无需人的干预而自主地完成检测或控制功能。显然，人工智能在现代仪器仪表中的应用，使我们不仅可以解决用传统方法很难解决的一类问题，而且可望解决用传统方法根本不能解决的问题。融合isp和emit技术，实现仪器仪表系统的internet接入（网络化） 伴随着网络技术的飞速发展，internet技术正在逐渐向工业控制和智能仪器仪表系统设计领域渗透，实现智能仪器仪表系统基于internet的通讯能力以及对设计好的智能仪器仪表系统进行远程升级、功能重置和系统维护。 在系统编程技术（in-systemprogramming，简称isp技术）是对软件进行修改、组态或重组的一种最新技术。它是lattice半导体公司首先提出的一种使我们在产品设计、制造过程中的每个环节，甚至在产品卖给最终用户以后，具有对其器件、电路板或整个电子系统的逻辑和功能随时进行组态或重组能力的最新技术。isp技术消除了传统技术的某些限制和连接弊病，有利于在板设计、制造与编程。isp硬件灵活且易于软件修改，便于设计开发。由于isp器件可以像任何其他器件一样，在印刷电路板（pcb）上处理，因此编程isp器件不需要专门编程器和较复杂的流程，只要通过pc机，嵌入式系统处理器甚至internet远程网进行编程。 emit嵌入式微型因特网互联技术是emware公司创立eti（extendtheinternet）扩展internet联盟时提出的，它是一种将单片机等嵌入式设备接入internet的技术。利用该技术，能够将8位和16位单片机系统接入internet，实现基于internet的远程数据采集、智能控制、上传／下载数据文件等功能。虚拟仪器是智能仪器发展的新阶段 测量仪器的主要功能都是由数据采集、数据分析和数据显示等三大部分组成的。在虚拟现实系统中，数据分析和显示完全用pc机的软件来完成。因此，只要额外提供一定的数据采集硬件，就可以与pc机组成测量仪器。这种基于pc机的测量仪器称为虚拟仪器。在虚拟仪器中，使用同一个硬件系统，只要应用不同的软件编程，就可得到功能完全不同的测量仪器。可见，软件系统是虚拟仪器的核心，“软件就是仪器”。 传统的智能仪器主要在仪器技术中用了某种计算机技术，而虚拟仪器则强调在通用的计算机技术中吸收仪器技术。作为虚拟仪器核心的软件系统具有通用性、通俗性、可视性、可扩展性和升级性，能为用户带来极大的利益，因此，具有传统的智能仪器所无法比拟的应用前景和市场。

[b][font='Microsoft YaHei', 宋体, sans-serif]【序号】：１[/font]【作者】：[b][b][font=&][size=13px][color=#0066cc][/color][/size][/font][font=&][size=13px][color=#0066cc]朱宇栋[/color][/size][/font][font=&][size=13px][color=#0066cc][/color][/size][/font][/b][/b][/b][font=&]【题名】：[/font][b][b][b][b][b][url=http://www.eope.net/EN/abstract/abstract17664.shtml][b]光学镜片外观瑕疵视觉检测技术研究及实现[/b][/url][/b][/b][/b][/b][/b]【期刊】：[font=Arial][size=12px]CNKI[/size][/font][b]【链接】：[url=https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1m780cd0ac7h0v30sd5u00n0hx324059&site=xueshu_se][font=&][size=13px][color=#0066cc]朱宇栋[/color][/size][/font]光学镜片外观瑕疵视觉检测技术研究及实现 - 百度学术 (baidu.com)[/url][/b][font=&][size=13px][color=#0066cc]朱宇栋[/color][/size][/font]

剑桥大学教授Peter Robinson日前开发出一款新型车载GPS导航系统，采用摄像机与传感器感知司机情绪，帮助预测态势并辅助驾驶。　　普通导航探测设备并未与司机直觉关联，无法实现交互，因而具有明显的感知局限。Peter Robinson教授在电脑图形图像与人机交互技术基础上，开发了名为Charles的导航系统机器人，分别使用摄像机与马达充当眼球和肌肉，实现视觉与运动功能。　　该系统具有人类上半身外形，采用多传感器布局结合精神状态预设算法(Algorithms of Predefined Mental States)，对司机面部表情、声音腔调、肢体语言和躯干姿态等讯号进行监控跟踪，以70%的准确度阅读人类表情。该系统还能为司机提出行车路线建议。虽然该系统尚不足以取代MyFord Touch等智能导航系统，但在人机交互和产品人性化方面有明显进步，为将来技术发展指明了方向。

[font=&][size=20px]众寻“巡查使”智能巡查安全管理系统深化互联网、云计算、大数据等智能化技术在水泥生产过程中的研究和应用。应用层解决实践问题，“巡查使”应用层企业将软硬件和技术集成到自己的产品和服务，从特定行业或场景切入从而解决不同行业的不同需求。[/size][/font][font=&][size=20px]“巡查使“AI智能模块以高清摄像头为前端、图像算法为核心，具备丰富的行业场景与应用落地，客户能够根据所需场景对100多种视觉算法技术进行自由组合。包括设备、人员、车辆等违规行为。AI智能视频检测或识别到违规行为时会实时进行告警，以语音、报警灯等形式进行提醒。[/size][/font][font=&][size=20px]“巡查使”AI智能结合标准化与定制化系统架构赋予企业轻松部署AI算法的能力，可高效预防水泥厂因设备、人员等隐患问题而造成的安全事故；且由于水泥厂的专属“润滑油”需求，“巡查使”专门定制了“润滑板块”，该板块详细地罗列出了每台设备需要的润滑油种类及数量以提醒巡检人员，从而避免润滑油添加失误等问题的发生。[/size][/font][font=&][size=20px]“巡查使”智能巡查安全管理系统打造全流程一体化的业务流程闭环，深度整合各部门与领域的数据资源，细分业务场景，打造多维度动态专题指标，基于时空联合可视化的快速态势感知分析，对问题根源进行智能精准溯源分析，对事件发展态势进行智能推演预测，为企业优化改进提供全面、科学、智能的决策依据。[/size][/font]

国际上智能测量仪表更是品种繁多，例如，美国HONEYWELL公司生产的DSTJ-3000系列智能变送器，能进行差压值状态的复合测量，可对变送器本体的温度、静压等实现自动补偿，其精度可达到±0.1％FS；美国RACA-DANA公司的9303型超高电平表，利用微处理器消除电流流经电阻所产生的热噪声，测量电平可低达-77dB；美国FLUKE公司生产的超级多功能校准器5520A，内部采用了3个微处理器，其短期稳定性达到1ppm，线性度可达到0.5ppm；美国FOXBORO公司生产的数字化自整定调节器，采用了专家系统技术，能够像有经验的控制工程师那样，根据现场参数迅速地整定调节器。这种调节器特别适合于对象变化频繁或非线性的控制系统。由于这种调节器能够自动整定调节参数，可使整个系统在生产过程中始终保持最佳品质。 4.智能仪器发展趋势 4.1微型化 微型智能仪器指微电子技术、微机械技术、信息技术等综合应用于仪器的生产中，从而使仪器成为体积小、功能齐全的智能仪器。它能够完成信号的采集、线性化处理、数字信号处理，控制信号的输出、放大、与其他仪器的接口、与人的交互等功能。微型智能仪器随着微电子机械技术的不断发展，其技术不断成熟，价格不断降低，因此其应用领域也将不断扩大。它不但具有传统仪器的功能，而且能在自动化技术、航天、军事、生物技术、医疗领域起到独特的作用。例如，目前要同时测量一个病人的几个不同的参量，并进行某些参量的控制，通常病人的体内要插进几个管子，这增加了病人感染的机会，微型智能仪器能同时测量多参数，而且体积小，可植入人体，使得这些问题得到解决。 4.2多功能化 多功能本身就是智能仪器仪表的一个特点。例如，为了设计速度较快和结构较复杂的数字系统，仪器生产厂家制造了具有脉冲发生器、频率合成器和任意波形发生器等功能的函数发生器。这种多功能的综合型产品不但在性能上(如准确度)比专用脉冲发生器和频率合成器高，而且在各种测试功能上提供了较好的解决方案。 4.3人工智能化 人工智能是计算机应用的一个崭新领域，利用计算机模拟人的智能，用于机器人、医疗诊断、专家系统、推理证明等各方面。智能仪器的进一步发展将含有一定的人工智能，即代替人的一部分脑力劳动，从而在视觉(图形及色彩辨读)、听觉(语音识别及语言领悟)、思维(推理、判断、学习与联想)等方面具有一定的能力。这样，智能仪器可无需人的干预而自主地完成检测或控制功能。显然，人工智能在现代仪器仪表中的应用，使我们不仅可以解决用传统方法很难解决的一类问题，而且可望解决用传统方法根本不能解决的问题。 4.4融合ISP和EMIT技术，实现仪器仪表系统的Internet接入(网络化) 伴随着网络技术的飞速发展，Internet技术正在逐渐向工业控制和智能仪器仪表系统设计领域渗透，实现智能仪器仪表系统基于Internet的通讯能力以及对设计好的智能仪器仪表系统进行远程升级、功能重置和系统维护。在系统编程技术(In-SystemProgramming，简称ISP技术)是对软件进行修改、组态或重组的一种最新技术。它是LATTICE半导体公司首先提出的一种使我们在产品设计、制造过程中的每个环节，甚至在产品卖给最终用户以后，具有对其器件、电路板或整个电子系统的逻辑和功能随时进行组态或重组能力的最新技术。ISP技术消除了传统技术的某些限制和连接弊病，有利于在板设计、制造与编程。ISP硬件灵活且易于软件修改，便于设计开发。由于ISP器件可以像任何其他器件一样，在印刷电路板(PCB)上处理，因此编程ISP器件不需要专门编程器和较复杂的流程，只要通过PC机，嵌入式系统处理器甚至INTERNET远程网进行编程。 EMIT嵌入式微型因特网互联技术是emWare公司创立ETI(eXtendtheInternet)扩展Internet联盟时提出的，它是一种将单片机等嵌入式设备接入Internet的技术。利用该技术，能够将8位和16位单片机系统接入Internet，实现基于Internet的远程数据采集、智能控制、上传／下载数据文件等功能。 目前美国ConnectOne公司、emWare公司、TASKING公司和国内的P＆S公司等均提供基于Internet的DeviceNetworking的软件、固件(Firmware)和硬件产品。 4.5虚拟仪器是智能仪器发展的新阶段 测量仪器的主要功能都是由数据采集、数据分析和数据显示等三大部分组成的。在虚拟现实系统中，数据分析和显示完全用PC机的软件来完成。因此，只要额外提供一定的数据采集硬件，就可以与PC机组成测量仪器。这种基于PC机的测量仪器称为虚拟仪器。在虚拟仪器中，使用同一个硬件系统，只要应用不同的软件编程，就可得到功能完全不同的测量仪器。可见，软件系统是虚拟仪器的核心，“软件就是仪器”。 传统的智能仪器主要在仪器技术中用了某种计算机技术，而虚拟仪器则强调在通用的计算机技术中吸收仪器技术。作为虚拟仪器核心的软件系统具有通用性、通俗性、可视性、可扩展性和升级性，能为用户带来极大的利益，因此，具有传统的智能仪器所无法比拟的应用前景和市场。 5.结束语 智能仪器是计算机科学、电子学、数字信号处理、人工智能、VLSI等新兴技术与传统的仪器仪表技术的结合。随着专用集成电路、个人仪器等相关技术的发展，智能仪器将会得到更加广泛的应用。作为智能仪器核心部件的单片计算机技术是推动智能仪器向小型化、多功能化、更加灵活的方向发展的动力。

在现代化的水泥企业中，提高设备巡检工作的质量，不但需要综合素质高巡检人员，配备先进的智能巡检器采集数据，更需要智能巡检管理系统为巡检数据进行分析处理，及时处理隐患，才能提高企业设备的正常运转水平，提高企业的综合竞争力。水泥厂作为巡检行业中常见的生产制造型企业，在标准的行业巡检需求基础上具有自己的专属需求。作为高消耗单位，水泥厂需要大量的电气设置来维持正常的生产运转。水泥厂中电气设备繁杂、电压级别高且安置的范围广阔，大大增加了检查与维护的工作难度，电气设施维护的安全问题是水泥厂工作面对的巨大的挑战。水泥厂除了电气设施维护这类日常的行业巡检需求之外，还有“润滑油”的专属需求。水泥厂常见的开式齿轮、托轮大瓦、传动减速箱等设备都具有“润滑油”使用需求，需要人员定时添加；在水泥厂中，设备种类不同造成的隐患的也不尽相同，开式齿轮具有低速、重载、有冲击负荷易受粉尘和水的污染同时伴随着高温等隐患，会出现泄漏、齿面产生点蚀甚至凹坑等损坏情况；风机轴承包括窑尾风机和篦冷风机，容易出现油品的流失和粘度变化，需要人员实时关注设备运行状况。众寻“巡查使”智能巡查安全管理系统深化互联网、云计算、大数据等智能化技术在水泥生产过程中的研究和应用。应用层解决实践问题，“巡查使”应用层企业将软硬件和技术集成到自己的产品和服务，从特定行业或场景切入从而解决不同行业的不同需求。“巡查使“AI智能模块以高清摄像头为前端、图像算法为核心，具备丰富的行业场景与应用落地，客户能够根据所需场景对100多种视觉算法技术进行自由组合。包括设备、人员、车辆等违规行为。AI智能视频检测或识别到违规行为时会实时进行告警，以语音、报警灯等形式进行提醒。“巡查使”AI智能结合标准化与定制化系统架构赋予企业轻松部署AI算法的能力，可高效预防水泥厂因设备、人员等隐患问题而造成的安全事故；且由于水泥厂的专属“润滑油”需求，“巡查使”专门定制了“润滑板块”，该板块详细地罗列出了每台设备需要的润滑油种类及数量以提醒巡检人员，从而避免润滑油添加失误等问题的发生。