自动化视觉检测

近期，全国疫情卷土重来，确诊数字大幅增长，部分城市学校停课、企事业单位停摆，疫情对经济生活的影响再度显现，科学仪器行业也再次面临新冠疫情带来的冲击。疫情之下，我们看到了特殊时期仪器同行们的守望互助，以及抗疫路上科学仪器人的最美“逆行”......对此，仪器信息网特别开展了“2022年仪器圈抗击新冠疫情纪实”专题活动，广泛征集科学仪器企业在本轮抗击疫情中的突出事迹，展示弘扬仪器圈英勇抗击疫情的事迹与精神。本期，让我们一起来看一下，上海汇像为抗疫所做出的努力。3月28日起，上海为抗击疫情，开展多次全员核酸大筛查，上亿份检测样本数据涌向各大疾控、三方检测中心。3月30日，上海汇像信息技术有限公司，连夜开发了“核酸检测自动化数据对接平台”，并在各大疾控、检测中心快速上线，使原来需要半天甚至更长时间处理、分析、上传的核酸检测数据，缩短到10分钟以内就可以完成系统的对接工作。上海汇像“核酸检测自动化数据对接系统”，是“汇像全自动机器人核酸检测系统”的样品录入与健康云数据对接子系统，由松江疾病预防控制中心指导，由上海汇像信息技术有限公司与同济建设联合开发。核酸检测自动化数据对接平台（一代健康云版），其功能涵盖系统连接扫码枪后，支持快速样品扫码信息录入，并自动将样品管扫码信息，排列为与96孔板一一对应的位置信息；导入PCR结果数据后，实现PCR结果数据和与筛查者信息自动绑定；实现阴性/阳性准确识别判定，快速锁定阳性用户关联信息；直接对接健康云平台等功能。4月4日，系统升级兼容健康云，大数据中心，实现超大批量核酸检测结果上传。4月9日起，全市核酸筛查开始全面采用东软平台系统，上海汇像工程师马不停蹄，在松江疾病预防控制中心的指导下，进一步升级“汇像核酸检测自动化数据对接系统”，成为全市首家集成“健康云、大数据、东软平台、核酸码”一体，全平台互联互通的核酸数据自动化对接软件。汇像核酸检测自动化数据对接系统（全平台互联版）二代在第一版的基础上，升级新功能包括健康云、大数据中心、东软平台、核酸码，全网互联的自动化数据处理与对接；全市首家实现天隆、罗氏、AB（赛默）结果自动判定；疾控核酸检测常用四大系统整合，一键自动化上传/下载；四大系统的数据格式完全兼容，并实现一键自动化导出等功能。这并不是上海汇像第一次用自己科技的力量来抗击疫情，早在2020年疫情初期，汇像就利用人工智能、机器人、AI视觉识别等自动化技术，研发推出全自动机器人核酸检测系统，全流程无人化实现单样日检万人份、混样十万人份的检测通量，助力全民大规模核酸筛查，最大程度降低疾控人员及医护人员的传感染风险，缓解工作强度和压力。目前“第二代”汇像核酸检测自动化数据对接系统（全平台互联版），已经在松江疾控、闵行疾控等十余家上海市疾控、医院、第三方检测等机构稳定运行，实现自动上传数据突破一千万次。在上海全面清“0”攻坚战的关键时期，它将协助上海市疾控、医院及第三方检测机构检测人员处理每日百万、千万级别的核酸检测数据，用科技力量助力上海战“疫”！

Multi-Optimscan 结构光多机联动自动化3D检测系统 3D视觉 | 全尺寸 | 自动化 | 高精度 | 高效率 Multi-Optimscan结构光多机联动自动化3D检测系统（以下简称系统），搭载多台高精度检测设备，通过自主研发的控制系统进行高效互联，采用“无标记点”跟踪算法和高速大数据传输和处理模块，并集成自主研发的3D数字化检测软件，能够实现多角度扫描“一键”完成并实时进行在线检测，打造高精度、高效率、自动化的流水线批量检测方式。 该系统为定制化系统解决方案，无需人工重复扫描，无需移动检测设备和样件，能够突破传统的3D视觉检测受到工件及场地大小的限制，可以在航天航空，船舶制造，风力发电等重型工业领域的超大型工件检测以及3C领域小尺寸样件完整数据的扫描检测中发挥其作用。 “无标记点”扫描 系统无需使用标记点，克服了传统标记点扫描技术在自动化检测领域的应用局限，让大尺寸扫描也可以从容面对，节约扫描预处理时间，提升检测效率。 高精度系统采用高精度蓝光三维检测设备，精度0.05mm；系统精度0.1mm，满足检测的高精度要求。 超大视野系统搭载多台高精度设备，配合自主研发算法及控制系统，可实现多台设备无误联动，获取跟踪视野的扩展叠加，无需移动扫描仪便可获取超大测量视野，以满足大尺寸工件检测需求。 快速在线检测系统采用“无标记点”跟踪算法搭配高速大数据和传输处理模块，无需移动检测样品，能够在产线旁实现快速在线检测。 自主检测软件系统集成的自主研发3D数字化检测软件EINSENSE Q，已通过了德国PTB认证，与系统前端扫描高度适配，保证系统高效准确。 支持定制开发系统各组成部分均为自主研发，独特的结构组成配合自主研发3D数字化检测软件，可根据应用场景的不同特性及需求，进行定制开发。 方案咨询通道已开启欢迎扫描下方二维码咨询

近期，小米汽车首款量产车小米SU7宣告上市，成为业界瞩目的焦点。SU7售价21.59万元起，首发共9款颜色，全系长续航，在CLTC工况下标配起步续航为700公里，百公里加速时间2.78秒，拥有全系标配智能辅助驾驶、端侧大模型等功能。小米SU7上市后也受到了消费者的热烈欢迎，上市仅27分钟，大订量就突破了50000台；截止到4月20号，锁单量已经超过7万台。打造一台高品质的轿车小米集团创始人、董事长兼CEO雷军在发布会上介绍，安全高于一切。为了造一台高品质的车，小米汽车采用了最严格的标准设计和测试流程。小米SU7在研发过程中进行了40多项碰撞测试，完全覆盖三大国内、国际测试标准；小米汽车采用行业最高的电池安全标准，做到了全链路无死角，其CTB一体化电池技术经过包含碰撞、挤压、火烧在内的1050项安全标准测试，测试项目数量是国家标准的20倍。为全面展示小米汽车的高品质，雷军详细介绍了坐落在北京亦庄的小米汽车工厂。小米汽车工厂有六大核心车间，相比传统冲压、车身、涂装、总装四大工艺之外，新增大压铸车间和电池车间，实现了一体化大压铸后地板和 CTB 电池的自主生产。厂区内共建29个研发试验室和一条长达2.5KM的测试跑道，这些设施为小米汽车的研发和生产提供了有力保障，确保了产品的品质和性能。小米汽车工厂的生产线具有高度的自动化和智能化水平。如钢铝混合车身骨架采用269台连接机器人，实现100%全自动组装；四门两盖和翼子板由36台机器人实现100%全自动装调，装配精度高达0.5mm。高品质的智能工厂：全方位自动化检测雷军称，小米汽车工厂采用全方位自动化检测，给品质增加了一道“双保险”。整车外观实现紫外光100%全自动在线检测，检测精度0.05mm；车身骨架实现激光雷达100%全自动在线检测，精度0.05mm；一体压铸件采用X光AI检测，检测准确性达99.9%，检测效率提升20倍以上。经过小编的深入探究，该紫外光在线检测技术实际上是来自机器视觉解决方案供应商易思维的间隙面差测量系统。该测量系统可精确测量车身外覆盖件匹配处的间隙和面差，实时监控测量数据，指导前期装配工艺和后期返修工艺。系统通过采取高质量激光图像，结合多样化算法，可客观反应间隙和面差的实际状态，实现高效检测。小编发现，视频中出现的激光雷达来自知名企业尼康。尼康激光雷达测量系统采用激光反射检测技术，无需给目标物体做标记，配合机器人行走轴可进行车身在线检测，灵活地观察测量到通常不可接近或难以测量的特征，大大提高了生产效率，同时也保证了检测的一致性和准确性。小米方面宣称，视频中的X-Eye智能质检系统为其自研，但小编根据设备外观及以及行业内常识大胆猜测，该大型一体压铸件X射线智能检测设备来自国内工业X射线领域某头部企业。该X射线探伤仪可为每个一体压铸后地板自动拍摄28张X光片，借助AI系统检测人眼不可见的内部缺陷。发布会上，雷军通过一段视频展示了小米汽车的智慧工厂。小编眼尖地发现，焊接车间也采用了易思维的视觉引导定位系统补焊，实现高精度自动化焊接。视频最后还展示了环境试验箱、电磁兼容试验室、NVH试验室等整车试验室。发布会前夕，雷军在短视频平台发布了六集《带你看汽车工厂》短片。其中，在冲压车间，刚生产出来的汽车覆盖件经过人工的初步检查后，会被送到蓝光检测点进行更为精细的抽检。这一环节采用了先进的蓝光检测技术，能够在短时间内对覆盖件进行12000多个检测点的全面扫描，实现360度无死角全方位检测。小编注意到，小米汽车冲压车间采用的蓝光检测技术同样来自易思维。该蓝光扫描测量系统（又称蓝光三维扫描仪或蓝光3D扫描仪）将蓝光扫描技术与摄影测量技术相结合，配合工业机器人可实现工件表面高密度点云自动扫描，并利用多种特征测量方法分析物体整体形貌，实现三维尺寸高精度测量。

2024年4月9日，思看科技（SCANTECH） 全新发布AM-CELL C系列自动化三维检测系统 ！创新性融入核心单元设计理念，集易部署、易操控、高拓展性、全方位安全于一体，为中小型零部件检测打造自动化交钥匙解决方案，探寻智能制造更多可能！AM-CELL C系列自动化光学3D检测系统创新性融入核心单元设计概念，深度集成机器人、变位机和跟踪站单元，布局更灵活，支持拓展多工位协同工作，实现更加柔性的部署方式。设备使用标准工业外扩接口，可无缝衔接生产线，搭配全新自研的DefinSight-AM自动化软件，满足各类复杂车间环境下的冲压件、注塑件、机加钣金件、压铸件等中小型零部件的自动化检测需求，赋能生产制造企业打造智慧工厂。轻装上阵 灵活布局 系统由多个标准化的独立模块组成，布局灵活，轻松驾驭用户多元场景下的批量检测需求。设备安装调试仅需2天，调试过程可拖拽机器人进行示教，实现快速自动路径规划，告别复杂繁琐的操作流程，大幅降低自动化设备的使用门槛，开启您的效率革新之旅。机器人单元-深度集成机器人和设备总控于一体-精准操控，安全可靠变位机单元-高灵敏度自研转台-智能运动控制系统-实现更多负载-快速响应，稳定运行跟踪站单元-人体工程学结构设计-大幅度扩展操作区-大容量收纳空间，支持整套扫描仪收纳硬派计量 精准出击AM-CELL C系列适配思看科技全系列不贴点跟踪式三维扫描系统，长时间运行更稳定，可以24小时不间断地完成每天数百个零部件的批量检测任务。无损演绎手持设备最高2,600,000 次/秒测量速率和0.025mm计量级精度；同时支持全新灰度值边界检测功能，自动提取孔特征，轻松获取冲压件或机加件的圆孔、圆槽、方孔等封闭类特征的高精度三维数据。赋能生产过程分析，从源头提高产量、降低生产成本，实现标准化质保过程。柔性部署 高效协同针对客户的产品测量需求、生产节奏以及产品种类的多样性，灵活配置多工位系统，以此达成换件不停机的高效生产模式。结合自动化软件，可以多线程并行处理任务，真正做到测量设备无等待、无停滞地持续运作，测量效率较传统三坐标提高5倍以上，加速研发转化周期，为新产品快速投放市场提供有力的保障。多元适配 多样选择AM-CELL C系列凭借卓越的兼容性，可无缝适配各种品牌、型号的大臂展协作机器人（臂展≥1300mm），无需额外硬件配置，就能实现即插即用的部署过程，快速融入各类生产场景，大幅减少使用成本和准备时间。设备亦可根据不同产品的特定要求，提供200-1000KG范围内多种负载和尺寸的智能转台系统，便于用户灵活选择，以满足不同工业产品及工艺的差异性应用，为用户打造高效益和高适应性的自动化检测系统。人机交互 全方位安全感机器人和变位机单元均搭载先进的力反馈伺服控制系统，无需特殊安全防护，凭借精准的力量控制，确保操作的稳定性和安全性。整套测量系统提供更好的人机交互场景，可以充分保障操作人员和设备本身的双重安全。同时，依据客户的安全需求和更高的安全等级要求，可选择加装安全围栏、安全光幕、安全门锁等多种防护方式，带给用户全方位的安全操纵体验。自动化软件DefinSight-AM自研专属自动化软件平台DefinSight-AM，融合先进的数据采集能力和高度智能化的机器人控制系统，兼容思看科技全系列3D扫描仪及各种测量策略，数据采集更加精准可靠。支持搭载市面主流机器人，开放控制脚本，在符合机器人安全要求下直连机器人运动，降低机器人的使用门槛。软件可按使用者权限设置为工程师模式或操作者模式：工程师模式：支持脱机制作自动化测量程序及模板，便于工程师一人同步维护多套自动化测量系统。通过回溯历史测量结果并生成统计分析，实现更加精细化的质量控制过程，为生产制造保驾护航。操作者模式：支持一键启动，自动调用、计算、生成检测报告，对测量程序设置仅作读操作，保证程序及设备安全，大大降低了操作员的技能要求及误操作可能性。软件支持多种工业通讯协议及其他设备拓展，例如读码调取程序，视觉安全防护，环境状态监控等功能，使得整套测量系统完全融入工业物联网，实现黑灯工厂、无人工厂的工作需求，快速识别生产中的变化，确保生产过程稳定可靠，赋能生产制造全生命周期的质量控制。全场景测量 释放强悍实力生产车间设备抗干扰性强，不受环境光源、温度变化的影响，在复杂车间环境下，仍能保持长时间高精度自动化三维测量。尺寸测量室无需特殊安全防护要求，可以根据实际情况选择是否加装防护外框，实现安全稳定、用户友好的实验室测量。教学实训支持多种编程，无需专业技能即可高效完成测量任务，致力于以产学研融合的方式，助力人才培养生态建设。关于思看科技思看科技是面向全球的三维视觉数字化综合解决方案提供商，主营业务为三维视觉数字化产品及系统的研发、生产和销售。公司深耕三维视觉数字化软硬件专业领域多年，产品主要覆盖工业级高精度和专业级高性价比两大差异化赛道，主要产品涵盖便携式3D视觉数字化产品、跟踪式3D视觉数字化产品、工业级自动化3D视觉检测系统和专业级彩色3D视觉数字化产品等。公司产品广泛应用于航空航天、汽车制造、工程机械、交通运输、3C电子、绿色能源等工业应用领域，以及教学科研、3D打印、艺术文博、医疗健康、公安司法、虚拟世界等万物数字化应用领域，致力于提供高精度、高便携和智能化的三维视觉数字化系统解决方案，打造三维视觉数字化民族品牌。

1. 机器视觉市场规模稳定扩张，国产替代显现，国家政策助力行业稳定发展1.1 机器视觉应用场景广泛，规模稳定扩张，国产品牌逐 渐崛起机器视觉指一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。因此，成像和图像处理分析是机器视觉两大主要构成部分。继续拆分机器视觉系统，可知其主要包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉 控制系统（视觉处理分析软件及视觉控制器硬件）等。机器视觉的成像功能部分由光源及光源控制器、镜头、相机等硬件构成；对形成的图像进行分析处理、输出分析结果至智能设备的其他执行机构的工作交给了视觉控制系统。 机器视觉行业产业链主要由上游零部件、中游装备及下游应用市场构成。上游的零部件通常包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡、软件及算法平台，其中工业镜头、 相机、采集卡、软件算法平台等关键软硬件是机器视觉的关键价值组成部分。全球市场中，康耐视（Cognex）及基恩士（KEYENCE）有着深厚的技术支撑，占据市场份额较大，属于行业内领先企业。《中国工业机器视觉产业发展白皮书》提到，我国品牌奥普特 近年来在上游零部件的制造上也逐步发力，成为国内市占率最高的公司。行业中游中的装备协助企业对产品进行引导、识别、检测、测量及其他智能制造相关应用。这些装备随即可广泛应用于电子及半导体制造、食品饮料、汽车、制药等下游市场。 根据中商情报网数据，我国机器视觉下游需求市场一半以上由电子电气构成，占比 52.90%， 其次为半导体，占比 10.30%。除此之外，应用较为广泛的下游市场还有汽车、印刷包装、 以及食品加工，分别占比 8.80%、5.50%、4.90%。机器视觉的系统成本由零部件制造、软件开发、组装集成以及维护过程产生的成本构成， 其中以零部件为主要构成部分，占据的百分比接近所有成本值的一半。零部件生产和软件开发是上游企业的核心业务范围，二者合计占比高达80%。机器视觉行业自 1959 年起开始萌芽，神经生理学家 David Hubel 和 Torsten Wiesel 研究视觉皮层神经元的核心反应特性，同年 Russell 研制了一台可以把图片转化为被二进制机器所理解的灰度值的仪器；1969 年，贝尔实验室成功研制出了 CCD 传感器（电荷耦合器件图像传感器），可以直接把图像转换为数字信号并储存到电脑中参与计算与分析，奠定了机器视觉基石。 90 年代中后期开始，中国开始在机器视觉领域进行探索，开始在航空、航天、军工、及 高端科研（天文、力学研究）等核心机构及行业应用。1998 年我国开始引进机器视觉系统。 目前机器视觉已经达到了产业发展阶段，应用和算力的提升共同促进机器视觉产业发展， 各大生产领域纷纷布局于机器视觉产业。机器视觉相较于人眼视觉有较多优势，如在观测精度方面，机器视觉具备更细致的观测能力，可观测至微米级的目标；在观测速度方面，机器视觉快门速度可达 10 微秒左右， 使其具有高速且稳定的分析处理图像的能力。除此之外，机器视觉系统在感光范围、对环境的要求、效果客观性及可靠性方面均强于人眼视觉，这也是机器视觉广泛应用的重要原因。根据中国机器视觉产业联盟（CMVU）发布的《中国工业机器视觉产业发展白皮书》，2015 年至 2021 年我国工业机器视觉市场规模由 64.23 亿元增至 165 亿元，CAGR 为 17.03%， 其中 2021 年同比增长 10%。2020 年之前，我国机器视觉市场中国外品牌的份额高于国内品牌；2020 年上半年疫情对国外产品影响较大，CMVU 数据显示上半年销售额同比下降 50%，而我国自主品牌产品应对较好，销售额同比下降 12%左右。2020 年全年国内品牌 销售额为 77 亿元，超过了国外品牌的 73 亿元。我国机器视觉相关品牌正在逐步崛起， CMVU 预测 2022 年国内机器视觉品牌市场规模将达 100 亿元，国外品牌 80 亿元。我国自 1998 年开始引入机器视觉系统以来，参与机器视觉产业发展的企业逐年增长。根据企查查中得到的数据，2010 年至 2019 年每年新增行业内相关企业呈现逐年增长的趋势， 到达 2019 年时，当年新增机器视觉企业数已达 819 个，达到近年来新增值的顶峰。2020 年以来，受疫情影响以及行业内集中度的提升，每年新增企业数逐渐放缓，2021 年共计 新增 278 家机器视觉相关企业。1.2 国家政策推动机器视觉发展，机器人技术结合高端装备制造助力行业进步机器视觉是与工业应用结合最为紧密的人工智能技术，在智能制造高速发展的时代，国家对于这一有助于智能制造持续提升的技术也是给予了多次政策鼓励与支持。 2021 年 12 月，工业和信息化部、国家发展和改革委员会、教育部、科技部、财政部、人力资源和社会保障部、国家市场监督管理总局、国务院国有资产监督管理委员会联合发布《“十四五”智能制造发展规划》，其中提到，要大力发展智能制造装备，推动先进工艺、信息技术与制造装备深度融合。推动数字孪生、人工智能等新技术创新应用，研制 一批国际先进的新型智能制造装备。 2020 年 9 月，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部以及财政部共同发布的《关于扩大战略性新兴产业投资培育壮大新增长点增长极的指导意见》中特别强调，要重点支持工业机器人、建筑、医疗等特种机器人、高端仪器仪表、轨道交通装备等高端装备生产，实施智能制造、智能建造试点示范。研发推广城市市政基础设施运维、农业生产专用传感器、智能装备、自动化系统和管理平台，建设一批创新中心和示范基地、试点县。 鼓励龙头企业建设“互联网＋”协同制造示范工厂，建立高标准工业互联网平台。国家通过各政府部门在不同方面发布的指导意见与规划，从智能制造、新产业发展、电 子元器件等多个角度对机器视觉行业发展提供助力，为机器视觉产业链内所有产品的研发和生产提供良好环境，对行业内相关公司的生产经营状态做出高度肯定。2. 下游应用市场广阔，各行业发展带动机器视觉需求不断提升2.1 消费电子市场为主要应用方向，产品更新速度拉动机器视觉行业需求当前，我国已经站在消费电子行业的创新潮头，产业链中各项产品的研发生产规模均比肩世界领先水平，同时，我国居民消费水平也随着经济发展的历程逐渐提升，对于消费电子的需求日益增长。受益于各方面原因，消费电子行业市场规模近年来稳定发展。根据中商情报网数据，2017 年至 2021 年市场规模由 16120 亿元增至 18113 亿元，CAGR 为2.96%。在国内疫情逐年转好的背景下，按年均复合增长率估算，预计 2022 年市场规模 将达到 18649 亿元。消费电子作为人们生活中主要使用的电子产品，通常应用于娱乐、通讯、便民以及文书用途。智能、平板电脑、可穿戴设备等属于消费电子的主要细分市场类型，目前广泛应用于我国居民的日常生活中。根据工信部数据，我国智能手机销售情况在 2017 年经历了一次高速发展，当年出货量达 到 4.44 亿台，市场逐渐靠近饱和。自那以后，消费者对于智能手机的需求有放缓的势头， 2018 年至 2020 年出货量均呈现下滑趋势。在 2021 年这种趋势被突破，当年智能手机出货量回升，为 3.43 亿台，同比增长 3.94%。截止至 2022 年二季度，我国当年智能手机共出货 1.4 亿台，同比下降 14.40%。平板电脑作为一种便携式输入设备，在人们的学习和工作中运用得越来越广泛。IDC 数据显示，2021 年，我国平板电脑出货量为 0.28 亿台，同比增长 21.74%。截止至 2022 年二季度，我国平板电脑出货量为 0.14 亿台，同比增长 4.47%。 常见的可穿戴技术类型包括智能手表和智能眼镜。可穿戴电子设备通常接近或在皮肤表面，对如生命体征和/或环境数据信息进行检测、分析和传输，在某些情况下允许对穿戴者进行即时生物反馈。随着技术的发展和市场的扩大，可穿戴设备的用例也在不断增加。 IDC 数据显示，我国可穿戴设备的出货量自 2017 年至 2021 年由 0.57 亿台增至 1.4 亿台， CAGR 为 25.19%，其中 2021 年出货量同比增长 30.84%。截止至 2022 年二季度，受宏观消费环境影响，当年总出货量有所下降，共 0.54 亿台，同比减少 14.29%。由于消费电子元器件通常尺寸较小，且产品对各元件精细度要求较高，因此使用机器视 觉检测对消费电子产品制造大有裨益，能够使元器件完成尺寸更精准、工作效率更高。 同时，消费电子对产品精细程度的高要求也促进了机器视觉检测行业的技术变革与发展。 作为机器视觉应用最为广泛的下游行业，消费电子产品生命周期短、更新换代快的特征 使智能手机、平板电脑、可穿戴设备等至少两年需要重新购入一批，导致其上游机器视 觉产业需求持续增长，推动机器视觉市场蓬勃发展。2.2 与半导体相关研究追溯至上世纪 80 年代，机器视觉检测系统工艺逐年优化半导体产业已经成为衡量国家综合实力标准之一，全球行业迎来新增长周期。半导体产业作为信息时代的基础，已成为衡量国家产业竞争力以及综合国力的重要指标。 据美国半导体产业协会统计，从 2017 年至 2021 年，全球半导体销售额由 4122.21 亿美元 增至 5569.87 亿美元，CAGR 为 7.81%。截止至 2022 年 8 月，全球半导体销售额为 4015.84 亿美元，同比增长 13.88%。我国半导体市场销售额发展趋势基本与全球总额涨跌规律相近，2021 年全国共实现半导体销售额 1877.40 亿美元，同比增长 24.84%。按份额来说， 我国半导体市场销售额在全球总额的比重近五年内处于 31%-35%之间，截止至 2022 年 8 月，我国半导体销售份额为 32.71%。在半导体产业链中，从单晶片到制成品等各项产品的制造过程中都离不开检测工艺环节， 其市场规模随着新型技术及工艺环节不断增加，行业对检测的技术方法与效率提出了更高的要求，检测行业市场规模随即逐年提升。 根据 VLSI Research 统计，全球半导体检测和量测设备市场规模自 2016 年至 2021 年由 47.6 亿美元增至 84.4 亿美元，CAGR 为 12.14%，其中 2020 年同比增长达到最高为 20.09%， 2021 年同比增长 10.33%。我国半导体检测和量测设备市场规模在同一时间区间内则由 7 亿美元增至 25.8 亿美元，CAGR 达 29.81%，高于世界平均水平。VLSI Research 预测 2022 年全球和中国半导体检测和量测设备市场规模将分别达到 92.1 亿美元及 31.1 亿美元。与消费电子同理，半导体设备的制造过程中，小到单晶片，大到制成品，外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校准、焊点质量、弯曲度等方面的参数均离不开机器视觉系统的检测。 自上个世纪 80 年代起，国外已经开始研究机器视觉系统在半导体检测工艺环节的应用。 1980 年，Y. Y. HSIEH 和 K. S. Fu 提出一个自动视觉检查和最终包装系统的组合，用于集成电路（IC）芯片的自动视觉检测和线装，为机器视觉在半导体检测行业的应用提出可行性。而我国在这方面的研究起步相对较晚，经过几十年的学习与尝试，近年来国内的 一些企业也在半导体检测设备研究方面也有所发展。如矩子科技部分产品布局于制造工艺外观缺陷 3D，2D 检测，具体包括晶圆表面缺陷，杂物，裂纹，切割崩裂等检测；封装工艺（DB,WB）晶片不良，胶水不良，焊线不良，焊球不良，以及杂物等缺陷检测。2.3 汽车制造产业蓬勃发展，机器视觉技术贯穿全产业链汽车制造业是我国国民经济重要的产业之一，发展非常迅速。随着人们追求高质量生活的意愿不断变强，汽车成为现代人最常使用的交通工具之一，需求日益增长。 根据中国汽车工业协会的数据，2020 年受疫情影响，我国汽车产量全年不及上年水平， 全年产量共计 2522.5 万辆；自 2021 年起，由于防控得当，汽车产量值高速增长，其中 2021 年 2 月末以及 3 月末总产量增速达到 89.94%、82.84%，全年共产 2608.2 万辆。2022 年上半年，由于芯片短缺及宏观经济环境低迷，我国汽车产量小幅度下降，7 月后情况有所好转，到 8 月末，当年共生产汽车 1696.7 万辆，同比增长 4.95%。从规模以上工业增加值方面看，2022 年上半年工业增加值增速呈现逐月负增长的趋势， 2022 年 6 月-8 月汽车制造业工业增加值分别同比增长 16.20%、22.50%、30.50%，高于同 期工业企业工业增加值增速。我国汽车制造业中企业竞争激烈，据国家统计局披露，2022 年起行业内企业数超过 1.7 万家，截止至 2022 年 8 月底，共计 17369 个，同比增长 6.81%。在这 1.7 万余家企业的共同努力下，2021 年我国汽车制造业出口交货值为 4933.9 亿元，同比增长 39.49%；截止 至 2022 年 8 月底，出口交货值为 3899 亿元，同比增长 23.83%。受国内上半年疫情影响， 营业利润随着汽车产量的下滑出现小幅度减少，2022 年 8 月底我国汽车制造业实现利润 共 3162.8 亿元，同比减少-8.01%。现如今，汽车制造已经实现高度自动化，在这个过程中，机器视觉能够使生产过程更高效、产品质量更有保障、生产环境更安全可靠。在汽车制造产业链中，机器视觉存在于原材料质检、汽车零部件质检、制造过程工艺检测、整车质量把控等全过程中。《中国工业机器视觉产业发展白皮书》提到，机器视觉检测系统可用于车身装配检测、面板印刷 质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工件表面缺陷检测、自由曲面检测、间隙检测等几乎所有系统和部件的制造流程。随着新能源汽车逐渐普及，汽车制造过程中的精细零部件数量将会进一步增长，对机器视觉系统的需求随之上升。2.4 机器视觉检测识别产品包装缺陷，高效剔除残损及不合格产品包装是产品的必要组成部分，除了保护产品不受碰撞伤害，优秀的包装设计也能够为产品带来额外的广告效应，吸引更多消费者来购买，提升产品的销售量。 海关总署数据显示，截止至 2022 年 8 月，我国包装机械产品每月出口数量为 150.65 万台， 同比增长 88.01%，环比增长 70.30%；出口金额为 3.82 亿美元，同比增长 18.51%，环比 增长 3.01%。从产量方面看，根据国家统计局数据，2021 年起包装专用设备每月产量开始大幅度增长， 每月产量均超过 40000 台，同比增速基本都超过 100%。到 2022 年，我国包装专用设备单月产量受上半年疫情影响出现波动，在 6 月疫情形势转好后，设备产量逐渐恢复，6 月-7 月生产设备数分别为139,005 台及 118,701台，同比增长81.44%以及 165.08%。通常来说，产品的包装过程由专门的工人负责完成，但囿于人工效率低于机器，且具有成本高、劳动强度大等缺点，机器视觉系统在包装行业已经逐渐取代人工。高效、精准、 成品尺寸整齐等特征促使机器视觉系统在包装制造行业发展的历程中占据重要的一部分。 同时，机器视觉还可以应用于包装检测中，通过采用先进的机器视觉技术，自动识别所包装产品的缺陷状况，并自动从生产线上剔除残损及不合格产品。目前，机器视觉系统广泛应用于食品饮料包装生产与检测中，机械化产业线能够解决人工制造与检测效率不够的问题。通过输送链将待检测空瓶依次传送到视觉成像工位，获取图像，图像经工控机处理后，执行机构剔除不合格产品，完成产品质量检测。同样，玻璃药瓶与食品包装类似，随着制药机械自动化程度的提高，工厂有必要检测品包装的缺陷，以确保药品的运输和使用安全，避免出现缺粒、包装破损和夹杂异物等问题。药瓶相较于普通食品包装具有特殊性，玻璃药瓶在形态、精度等方面都需要精准的检测。《西林瓶缺陷自动视觉检测方法与系统研究》一文中，张寒乐团队开发了一套医药西林瓶在线视觉检测系统。根据对于检测系统的机械与电气结构的研究，团队设计了机械传动与图像采集装置。该装置能根据西林瓶不同部位的检测要求，采用瓶口、瓶身与瓶底 3 种成像方案，对玻璃药瓶进行精准检测。2.5 机器视觉为工业机器人产业发展奠定基础机器视觉具有系统实时性好、定位精度高等优点，能有效地增加机器人的灵活性与智能化程度，是实现工业自动化和智能化的重要手段之一。因此，机器视觉系统技术的研究为工业机器人的产业发展奠定了基础。在当下生活中，机器视觉技术已经逐渐融入各项产业发展过程中，在一定程度上改善了人们的生活质量，提高了生产力与自动化水平。 自动化设备的发展将在机器视觉技术的不断进步下更智能、更迅速，同时在各下游领域中，机器视觉的作用将呈现出更可靠、更高效的趋势。 机器人被各国视为推动产业转型升级的重要切入点，可广泛应用于各种行业。根据中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告（2022）》，其中提到，全球工业机器人市场规模在 2021 年达到 175 亿美元，同比增长 25.90%；特种机器人市场规模为 82 亿美元， 同比增长 24.24%。我国工业机器人 2021 年市场规模达到 75 亿美元，同比增长 15.38%； 特种机器人为 18 亿美元，同比增长38.46%。机器人行业正处于上升期，增长幅度稳定， 根据中国电子学会预测估计，2024 年全球工业机器人和特种机器人市场规模将达到 230 亿美元及 140 亿美元，我国市场分别为 115 亿美元及 34 亿美元。根据国家统计局数据，截止至 2022 年 8 月，我国工业机器人单月生产 41261 台，同比增 长 25.69%，环比增长 8.06%；累计产量为 277536 台，同比增长 16%。对比 2017 年至今的工业机器人产量月度数据，2021 年开始明显多于前四年，目前仍处于产能扩展阶段。3.重点公司分析3.1 天准科技——致力打造卓越的视觉装备平台型企业天准科技致力于以领先技术推动工业数字化智能化发展，致力打造卓越的视觉装备平台型企业，主要产品包括视觉测量装备、视觉检测装备、视觉制程装备和智能网联方案等。 公司产品下游应用行业广阔，包括半导体、汽车、消费电子等景气度高的高智能化制造业领域，同时也对智能驾驶、车路协同等智能化解决方案领域提供帮助，改善人们的生活。 公司产品中，视觉测量装备占比最大，其功能为使用自主研发的机器视觉算法对工业零部件进行高精度尺寸测量，2017 年至 2021 年收入占比分别为 57.68%、70.67%、61.92%、 85.27%、48.46%。自 2021 年起，视觉检测装备收入开始在总收入占比中增大。视觉检测装备主要用于产品缺陷检测，并按照缺陷特征分类分级。2022 年中报显示，视觉测量装备占比 32.47%，视觉检测装备占比 44.09%。公司营业收入增长迅速，2017 年至 2021 年营业总收入由 3.19 亿元增至 12.65 亿元，CAGR 达 41.12%。2022 年公司前三季度营业总收入为 8.03 亿元，同比增长 35.59%。 归母净利润方面，2017 年至 2021 年公司归母净利润由 0.52 亿元增至 1.34 亿元，CAGR 为 26.70%。2022 年三季报显示，公司前三季度归母净利润为 0.30 亿元，同比增长 35.07%。公司一直重视自主创新，以不断提升的技术研发能力来巩固公司的核心竞争力。经过 10 余年的持续研发和深度挖掘，公司在机器视觉核心技术的关键领域获得多项技术突破， 具备了开发机器视觉底层算法、平台软件，以及设计先进视觉传感器和精密驱动控制器 等核心组件的能力。2022 年三季报显示，截止至报告期内，公司研发费用为 1.61 亿元， 同比增长 8.95%，研发费用率为 20.11%。 期间费用率方面，公司期间费用整体较稳定，2022 年三季报数据披露，公司销售、管理、 财务费用分别为 0.96、0.43、-0.03 亿元，销售、管理、财务费用率分别为 15.14%、6.11%、 -1.99%，同比变化-1.02pct、-1.17pct、-1.47pct。公司销售毛利率及净利率水平自 2018 年起开始缓慢下滑，盈利水平有待提升，主要由于公司正处于研发开拓期间，预计未来将所有改善。2022 年三季度末销售毛利率及净利率 分别为 42.93%及 3.70%，同比变动-0.17pct 和-0.01pct，基本维持稳定。3.2 矩子科技——华为、小米等知名企业重要机器视觉设 备供应商公司主营业务为智能设备及组件的研发、生产和销售，主要产品包括机器视觉设备、控制线缆组件、控制单元及设备。产品主要应用于电子信息制造、工业控制、金融电子、 新能源、食品与包装、汽车等多个国民经济重要领域。 从营业收入构成来看，机器视觉设备与控制线缆组件是公司营收的两大重要组成部分。 机器视觉设备历年收入占比分别为 42.78%、43.04%、45.15%、43.15%、47.45%。公司年报显示，在机器视觉检测领域，公司参与全球市场竞争，累计已服务超过 800 家海内外知名客户，成为苹果、华为、小米、OPPO、VIVO 等知名企业或其代工厂商的重要机器视觉设备供应商。公司 2017 年至 2021 年营业总收入由 3.53 亿元增至 5.88 亿元，CAGR 为 13.61%，其中 2021 年同比增长 21.93%，保持稳健增长。截止 2022 年三季报，公司营业总收入为 5.02 亿元，同比增长 22.97%。 归母净利润方面，2017 年至 2021 年由 0.67 亿元变化至 1.01 亿元，CAGR 为 10.81%。2022 年三季报显示，公司前三季度归母净利润为 0.84 亿元，同比下降 2.66%，剔除股份支付费用影响后，归母净利润为 1.09 万元，同比增长 26.05%。公司发展的内在动力主要来自于机器视觉方面领先的技术和不断创新的能力，且公司已经在图像处理算法、光电成像系统等软、硬件方面取得重要成果。目前公司 2D、3D 机 器视觉检测设备的检测速度、检测精度、检出率、漏失率、误判率等关键性能指标已处于国际领先地位。2021 年公司研发费用共投入 0.48 亿元，研发费用率为 8.16%；2022 年 三季报显示，公司研发费用共计 0.52 亿元，同比增长 96.10%，主要由于研发人工费用增加及员工股份激励摊销金额影响所致，预计公司未来研发投入将会持续发力。 期间费用方面，公司控费基本稳定，2022 年三季报披露公司销售、管理、财务费用分别 为 0.13、0.20、-0.02 亿元，销售、管理、财务费用率分别为 2.99%、4.97%、-2.88%，同 比变化-0.24pct、+0.05pct、-2.40pct。2022 年上半年疫情对公司经营活动产生不利影响，且下游企业对于高端产品需求有多变化，公司产品结构随即有所调整，导致公司 2022 年三季度度销售毛利率及净利率下滑， 分别为 32.27%、16.74%，同比变化-3.26pct、-4.06pct。3.3 奥普特——智能制造核心零部件供应商奥普特是一家主要从事机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售的高新技术企业。 公司定位于智能制造核心零部件供应商，以“打造世界一流视觉企业”为目标，致力于为下游行业实现智能制造提供具有竞争力的产品和解决方案。 公司能够向下游企业提供各种机器视觉解决方案，协助客户在智能装备中实现视觉功能， 提高机器视觉系统的准确性、稳定性和可靠性，从而带动公司产品的销售。公司主要产品包括机器视觉产业链上游的零部件光源、相机、配件、镜头、光源控制器，以及视觉控制系统。其中公司营业收入主要由光源设备占绝大部分比重，2017 年至 2021 年分别为45.87%/45.26%/47.24%/40.34%/34.74%。整体来看，公司产品结构较为稳定，促进生产销售生活稳定发展。公司收入处于稳定增长的趋势中，2017 年至 2021 年营业总收入由 3.03 亿元增至 8.75 亿 元，CAGR 为 30.36%。截止至 2022 年三季报，公司营业总收入为 9.10 亿元，同比增长 41.44%，主要得益于公司在新能源和 3C 电子领域多年的技术客户积累，以及下游行业景气度的提升。 归母净利润方面，2017 年至 2021 年由 0.76 亿元增至 3.03 亿元，CAGR 达 41.30%，2022 年三季报显示，公司前三季度归母净利润为 2.80 亿元，同比增长 28.34%。研发能力是公司在行业内的核心竞争力之一，主要包括机器视觉软硬件的研究以及基于机器视觉解决方案的研究。公司以光源技术、光源控制器技术、镜头技术、视觉分析技 术为核心，并持续在深度学习、3D 处理、图像感知与融合技术等方面进行重点发展。公 司 2022 年三季报显示，截止至最新报告期，当年研发费用共投入 1.39 亿元，同比增长 43.84%，研发费用率为 15.25%，主要由于研发人员增长、研发项目增多及本期增加股份 支付费用。 期间费用方面，公司控费基本稳定，2022 年三季度销售、管理、财务费用分别为 1.53、 0.23、-0.14 亿元，销售、管理、财务费用率分别为 16.85%、2.50%、-1.49%，同比变动+0.95pct、-0.49pct、+1.05pct，其中销售费用率增长是由于销售人员薪酬、差旅费、业务招待费和样品增加所致。由于公司产品结构较为固定，销售毛利率与净利率维持稳定水平，2021 年，销售毛利率及净利率分别为 66.51%和 34.61%；2022 年三季报显示，公司销售毛利率与净利率分别 为 67.07%和 30.73%。报告出品方/作者：长城证券，于夕朦、陈郁双、孙培德；本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。

即使专家也可能被黑色素瘤愚弄。患有这种类型皮肤癌的人通常看起来像皮肤上长有痣，形状和颜色上往往是不规则的，并且很难与良性的区别开，使得该疾病难以诊断。现在，洛克菲勒大学的研究人员开发了一种自动化技术，将成像与数字分析和机器学习相结合，帮助医生在早期检测黑素瘤。“皮肤科领域真正需要标准化如何评估黑素瘤，”Martin Carter的临床调查和调查皮肤病实验室主任James Carl教授说：“通过筛查检测可以挽救生命，但在视觉上非常具有挑战性，即使当可疑病变被提取和活检时，也只有约10％被证实是黑素瘤。”在新方法中，病变图像由提取的关于颜色和数量的信息的一系列计算机程序和其他定量数据处理。该分析产生总体风险评分，称为Q评分，其指示癌症的可能性。该研究发表在实验皮肤病学中，最近一项评估研究表明，Q评分敏感性为98％，这意味着它很可能正确地识别皮肤上的早期黑素瘤。测试正确诊断正常痣的能力为36％，接近由专家皮肤科医生在显微镜下进行可疑痣的视觉检查所达到的水平。第一作者克鲁格实验室的临床调查报告和教师，丹尼尔加雷（Daniel Gareau）说：“Q评分在预测黑色素瘤方面的成功是对竞争技术的显著改进。”研究人员通过将60张癌症黑素瘤照片和等量的良性生长的照片提供给图像处理程序来开发这种工具。他们开发了成像生物标志物来精确量化视觉特征。使用计算方法，他们产生了一组定量度量，这在两组图像之间不同，并给予每个生物标志物恶性评级。通过组合来自每个生物标志物的数据，他们计算每个图像的总Q分数，在0和1之间，其中较大数字表示癌性的概率较高。如先前研究所示，病变中的颜色证明是确定恶性肿瘤的最重要的生物标志物。而且一些生物标志物只有在特定颜色通道中观察时才是正确的 - 研究人员说这些发现可能被利用来鉴定其他生物标志物并进一步提高准确性。“我认为这种技术可以帮助早期检测疾病，这可以挽救生命，并避免不必要的活检，”Gareau说：“我们接下来的步骤是在更大的研究中评估这种方法，并进一步看看我们如何使用特定的颜色波长来揭示可能人眼不可见但仍可用于诊断的病变。”

眼下，面对独立实验室的竞争，大医院的检测科已感觉到：亟需增强自动化检测方面的业务能力。　　“检验科对临床诊断的价值日益凸显，而临床诊断对检验报告准确性和高效率的需求也在不断增加。在此背景下，实验室自动化一直是医院检验科建设的重要目标。”谈到医院检验科作用的时候，西京医院院长刘建中告诉记者。　　随着我国医疗水平的不断提高和医疗需求的持续增长，医院检验科正扮演着日益重要的角色。医院的整体医疗水平需要多元化、可靠、有价值的临床检验服务及技术，帮助各科医生为患者提供准确可靠的检验报告，从而制定有效的个体化治疗方案。　　同时，精确快速的临床检验报告也能帮助患者抓住最佳治疗时间，提升治疗效果以及患病期的生活质量，并可节约患者和社会的医疗开支。　　医院实验室自动化可以为检验科进一步提高科室的整体管理水平和效率提供帮助，从而使检验流程更科学，整体表现更优秀，为操作人员提供更安全的工作环境。可见，实验室自动化已成为众多大型医院发展的必然趋势。　　提高医院检测水平　　随着医院规模的逐步扩大，更加需要通过检测系统的自动化来扩充能力和提高检测效率。　　以西京医院为例，作为西部地区最重要的医疗服务中心之一，西京医院的高峰日门诊量超万人，为检验科实验室带来每日约6800份的巨大样本量。　　西京医院检验科郝晓柯主任指出：“以检验科免疫组为例，标本的离心、开盖、分注和贴标签等前处理程序约占检验工作量的60%，易造成错误率达79%。”　　仅仅依靠人工来完成检测工作，检验质量和出报告时间都难以保证。因此，自动化对确保临床医生作出及时的诊断和治疗，满足门急诊、ICU、病房和手术室等部门对快速检验报告的需求具有重要意义。　　目前，大医院越来越重视自动化检测对检测质量和时间的保障，很多大医院都愿意为此投入更多资金，自动化建设的展开也使大医院能够尽快追赶上独立实验室的脚步。　　“样品前、后处理的自动化可大幅减少检验科作业量，患者也就能更快地拿到检测报告，对于一个每天处理6800个以上样品的实验室，输出能力能得到显著改善。”谈到实现自动化的效果时，西京医院院长刘建中如是说，“同时，还能防止混淆患者标本，提高检验质量，尽量减少人员暴露于检测样本的机会，降低感染风险，提高生物安全性，并可合理分配人员，让工作人员远离重复性的人工作业，转而承担实验室更具挑战性的角色。”　　人才短板　　“直到2006年，罗氏诊断才在中国的医院安装第一台设备，”据罗氏诊断大中华区总经理黄柏兴介绍，“10年前我从新加坡来到中国的时候，当时有兴趣做自动化检测的医院很多，但大家认为中国的人力成本相对比较低，所以由人力去处理这些标本更廉价。后来，医院的规模逐渐增大，发现仅靠人力已满足不了患者的需求。　　随着这些年的投入，我国医院的自动化程度已经有了很大的提高，但相比于发达国家，我国医院的自动化检测水平还有很大的差距。　　刘建中表示：“我国的大医院，尤其是大城市的三甲医院，就设备来说，跟国外医院已几乎没有差别，甚至有些设备拥有的量要比国外还多，差距主要体现在软件上。”就目前来看，人才上的差距最明显。　　据郝晓柯介绍：“以前医院的科室分为医疗科室和医技科室，检验科大部分都是叫医技科室。检验科属于辅助科室，从知识结构上都有一点欠缺。因此，很多医生不愿意去检验科工作。”　　因此，强化检验医师制度对于实现自动化检测非常重要。例如协和医院就有一个非常好的模式，查房的时候，检验科的检验医师也参加，提高了检验医师的地位，使得很多医学生愿意到检验科工作。　　为医院量身定制　　现在，不少医院都已进入流水线阶段，不过，仅仅依靠流水线难以帮助实验室持续发展。　　“流水线和非在线一定要结合好。单一的流水线无论是哪一个厂家的流水线，都只能应用于自己厂家的设备。”郝晓柯强调，“现在西京医院既有流水线，又有分流式的前处理，这样，我们可以把国际顶尖的检验仪器设备结合起来。用非在线的前处理方式把所有设备结合在一起。”　　因此，检验科不仅需要流水线，还需要目标任务自动化，它使各工作站及由这些工作站所产生的数据通过实验室IT解决方案来连接和管理。目标任务自动化贯穿前处理、处理、后处理来实现检测过程完全自动化。　　现在，越来越多的诊断设备提供商也开始意识到这个问题。　　罗氏诊断亚太区总裁罗兰迪格曼指出：“罗氏在给医院提供设备的同时，还要去跟医院配合，研究每个医院的不同，量身定制适用于每个医院的解决方案。另外，罗氏诊断的检测模块是很灵活的，可以随着医院的发展和规模的发展，相应地增加模块，满足医院的需求。”

近日，证监会披露了东吴证券关于征图新视（江苏）科技股份有限公司（简称：征图新视）首次公开发行股票并上市辅导备案报告。值得提及的是，这并不是征图新视第一次冲击IPO。早在2021年6月，征图新视便向上交所科创板提交了IPO招股书，并获得受理。不过，今年1月，该公司最终撤回申请资料。据了解，征图新视的主营业务为机器视觉检测设备及自动化制造设备的研发、生产、销售，主要产品包括：消费电子检测设备、印刷检测设备、其他行业检测设备、自动化制造设备、智能制造软件系统等。该公司自主开发机器视觉软件、人工智能、常规算法、光学成像机制、运动控制、3D 视觉等核心技术，构建了完整的机器视觉同源技术平台，在消费电子、印刷、农产品、交通等多元化行业实现了以外观检测为主的多项机器视觉功能，并不断向更广泛的行业领域和应用场景拓展。公司拥有完整的自主知识产权，包括专利 182 项（其中发明专利 33 项），软件著作权 75 项。征图新视经过十余年行业经验积累与技术沉淀，客户跨越消费电子、印刷、农产品、交通等各个行业，包括苹果、立讯精密、日东电工、瑞声科技、业成科技、蓝思科技、上海烟印、云南侨通等知名厂商，公司产品获得跨行业客户的广泛认可，体现了公司具有较强的跨行业复制能力。从股权结构来看，和江镇直接持有公司 633.09 万股股份，占公司总股本的 21.10%；王岩松直接持有公司 584.78 万股股份，占公司总股本的 19.49%；方志斌直接持有公司 482.17 万股股份，占公司总股本的 16.07%，三人合计直接持有公司1,700.04 万股股份，占公司总股本的 56.67%。此外，三人还通过征图投资间接持有公司 1.47%的股份。和江镇、王岩松、方志斌三人已于 2014 年 6 月 20 日签署了《一致行动协议书》，约定了三人应当在决定公司重大决策事项时共同行使股东权利，特别是行使召集权、提案权、表决权时采取一致行动，因此三人共同为公司的控股股东、实际控制人。

在第四届中国国际进口博览会上，新冠核酸检测样本移液自动化设备首次展出 苏州大学供图近日，苏州大学机电工程学院教授孙立宁团队与上海蓝沙生物科技有限公司联合研发的新冠核酸检测样本移液自动化设备，在第四届中国国际进口博览会上首秀登场。作为全封闭的自动化智能设备，该设备实现了机器人替代人工全自动完成核酸检测样本移液操作，一次处理的样本数量可达96个，未来将极大解放医护人员的双手。　　新冠疫情的肆虐，核酸检测的常态化，对加速核酸检测的准确率和效率的需求日益增加。然而，核酸检测对场地、设备和人员资质等要求较高，如何在保证结果准确、可追溯、检测人员不受样品污染的同时，提高检测通量，该项国产的新冠核酸检测样本移液自动化设备就是攻克这一难关的科技利器。　　据研发团队主要成员、机电工程学院副院长陈涛介绍，该设备作为全封闭的自动化智能设备，采用垂直六关节机器人替代人工，可全自动完成核酸检测移液环节中的样本分杯相关操作等，并能在完成实验的同时，自动化记录实验过程。“移液流程的无人化、信息化，一方面可以保护实验员与病原体无直接接触，为实验员的安全提供保障；另一方面还可以减少人力需求及人员操作误差，提高了加样效率和减少实验室环境的气溶胶污染，很大程度上提升了核酸检测的效率和准确度。”陈涛表示，设备中的分杯系统拓展性强，未来还可以连接机器人、检测设备等，实现全流程自动化，高效且最大化程度避免交叉感染，待技术成熟后也可延伸应用于其他病原体检测，前景广阔。　　这样安全、高效、精准的国产“黑科技”一推出，立刻吸引了多家医院和企业的目光。第四届中国国际进口博览会期间，合作企业蓝沙生物与多家政府机关、机场、海关口岸等签署战略合作协议，将基于苏州大学与企业的协作创新平台以及苏州大学相城机器人与智能装备研究院的大力支持，进行核酸检测自动化解决方案的研发，在新冠病毒检测领域开展深度合作。据了解，该新冠核酸检测样本移液自动化设备已申请一类医疗器械证，取证后有望进入批量生产阶段。　　据悉，该设备是苏州大学“蓝沙生命科学智能化装备创新中心”平台的转化成果。2020年，苏州大学与上海蓝沙生物科技有限公司、苏州苏因智启生物科技有限公司合作共建了校企创新平台，致力于研究全自动核酸检测样品的处理工艺，并研制智能化设备，助力企业持续提升核酸检测水平和效率，为我国抗击疫情的攻坚战作出贡献。下一步，苏州大学相城机器人与智能装备研究院将继续为企业提供技术、人才等支持，提供各项产学研专业服务，促进科技成果转化及孵化，助力企业高质量发展。

近日，厦门思泰克智能科技股份有限公司(以下简称“思泰克”或公司)更新了上市招股书，公司拟在深交所创业板上市，将于11月18日上会。此次IPO，公司拟发行2582万股，计划募集资金4亿元，主要用于思泰克科技园项目、研发中心建设项目与营销服务中心建设项目，以及补充流动资金。据了解，思泰克主营业务为机器视觉检测设备的研发、生产、销售及增值服务，公司是一家具备自主研发和创新能力的国家高新技术企业。公司主要产品包括3D锡膏印刷检测设备及3D自动光学检测设备，产品主要应用于SMT生产线中，并广泛运用于消费电子、汽车电子、半导体、通信设备等电子信息制造业领域。专注机器视觉检测设备 主营产品应用行业广泛自设立以来，思泰克深耕于机器视觉检测设备领域，通过在 3D 光源技术、图像处理底层及应用层算法、AI人工智能算法、高精密三轴机械平台等机电光一体化技术领域不断的自主研发及技术创新，在机器视觉领域构建了领先的技术储备。思泰克以成为视觉人工智能领导者为愿景，持续深耕机器视觉领域, 紧密围绕公司产品涉及的计算机科学、图像处理、精密制造、人工智能等领域的最前沿发展方向和电子制造的最新发展需求，坚持自主创新，对现有技术产品不断迭代更新，并在相关领域取得了多项技术成果，形成45项授权专利和21项软件著作权。公司将可编程结构光栅投影技术，CPU 和 GPU 混合的三维表面轮廓测量算法、红绿蓝(RGB)三色 LED 光源算法、高低曝光技术、SMT 生产线数据互联及分析技术、基于三点照合技术的产品品质控制体系、AI 人工智能算法、10 微米级别的 XYZ 三轴移动精密平台等软、硬件核心技术进行有机结合，实现了机电光技术一体化。领先的产品力为公司积累了极为丰富和亮眼的客户资源。目前，公司直销及终端客户包括富士康、海康威视、弘信电子、大华股份、臻鼎科技、立讯精密、德赛电池、欣旺达、珠海紫翔、VIVO等行业知名企业或其代工厂商，优质客户的加持也进一步巩固了思泰克的行业领先地位。同时，公司产品已出口至中国台湾、越南、印度、马来西亚等地。机器视觉行业内企业的发展速度取决于下游客户的质量，优质客户持续的技术迭代有助于思泰克保持领先行业的技术优势和地位。营收净利连年增长 经营质量明显提升“十四五”时期，我国已转向高质量发展阶段，将进一步深化产业结构调整，推进制造水平提升，由“制造大国”向“制造强国”转型。随着工业自动化、智能化转型的深入以及民用产品对智能化需求的不断提升，机器视觉作为工业自动化、智能化转型的核心技术，有望形成更具规模化的产业，未来发展空间广阔。机器视觉检测设备在电子制造业的应用逐步由选配走向标配。一方面，制造业竞争加剧、人工成本高企不下，迫使下游企业陆续采用机器替人策略。另一方面，机器视觉技术也极大提高了下游企业生产的柔性和智能化，极大提高了生产效率，减少生产过程中的错误，就生产管理和质量管理而言，都大有裨益，也是下游企业实施机器替人的内在驱动使然。随着技术的快速发展，我国机器视觉迎来高速发展时期，机器下游领域不断拓展，逐渐渗透到3C电子、汽车、半导体、锂电、包装、食品、医药等多个行业。思泰克生产的3D SPI 及 3D AOI等3D检测设备提供了较2D检测设备更为智能、精准及多样化的检测内容及检测效果，响应下游客户对提高良品率，降低生产成本的需求，并形成具有企业特色的品牌效应，促进了传统制造业与新技术、新产业、新业态、新模式深度融合。花香蝶自来，梧高凤必至，凭借优秀的产品质量及服务优势，思泰克在行业内已树立良好的品牌形象，形成广泛的客户基础，并取得较高的市场地位。招股书显示，2019年至2022年上半年，思泰克各期营收分别为22648.91万元、25304.20万元、35614.79万元、19128.95万元，年均复合增长率达25.81%。公司主业的盈利水平也长期保持较高水平。上述同期，公司主营业务毛利率分别为55.35%、55.37%、55.84%和54.19%，其中主要收入来源于3D SPI产品，占主营业务收入的比重均在90%以上。在公司核心业务持续增长之下，其研发投入力度却有增无减。上述同期，公司研发费用分别为1008.77万元、1383.44万元、1986.06万元和758.65万元，研发投入呈现稳步增长。同期，公司研发费用率分别为4.45%、5.47%、5.58%和3.97%，总体保持较高水平。募资提升企业竞争力 加速迈入发展快车道根据前瞻产业研究院调研数据，2015 年至 2020 年我国机器视觉市场规模由 26 亿元增长至 79 亿元，年均复合增长率达到 24.89%。未来随着国内企业自主研发水平的提高及下游应用领域的进一步拓展，我国机器视觉行业规模将持续增长。此次IPO正是思泰克高瞻远瞩的战略性举措。近年来，国家对于智能制造和高端装备制造业发布了多项利好政策。随着思泰克业务规模的扩大，增强新产品研发、丰富产品结构、扩大产能已经成为其加速发展的迫切需求。技术创新是人类社会永恒的主题，是时代进步的重要标尺，未来，思泰克将继续把握电子信息制造业产业升级、工业互联网建设、5G 建设等行业发展机遇，专注于机器视觉检测领域，围绕客户需求，不断加大公司在产品所涉及的各项科技领域的投入，保持公司现有产品的持续技术竞争力。同时，公司将以现有核心技术为中心，围绕 SMT 生产线机器视觉检测领域，持续完善 3D SPI 及 3D AOI 等现有产品，并积极研发 X-Ray 检测设备等新产品，为客户提供 SMT 生产线检测领域的整体解决方案，推动业务的多元化和高质量发展。

《日用陶瓷铅镉溶出浸泡室自动加液装置及配套设施的研制》项目，首次利用人机界面可视化操作和自动体积定量、自动三维定位、自动温度控制、pH值实时传感、自动液位检测等智能手段，实现了日用陶瓷铅镉溶出量检测浸泡自动加液系统的精确配酸、自动定位定容加液、废酸液自动中和自动排放、自动温度控制、自动酸雾排放等功能，提高了检测效率和准确性，降低了劳动强度，在陶瓷检测领域达到国际领先水平。日用陶瓷铅镉溶出浸泡室自动加液装置主体检测人员进行日用陶瓷铅镉溶出量检测 3月7日，由山东淄博检验检疫局主持研制的“日用陶瓷铅镉溶出浸泡柜自动加液设备”获得国家知识产权局颁发的发明专利证书，这是淄博局建局以来获得的首个国家发明专利。而就在两个多月前，2011年12月20日，此项课题还获得了“2011年度国家质检总局科技兴检三等奖”，成为该局获得的第3个总局科技兴检奖。淄博检验检疫局科技兴检工作由此走上了一个新的台阶。 随着这项技术的研制成功，一直以来，日用陶瓷铅镉溶出量检测浸泡加液依靠人工手动配置实施的做法可望成为历史。 传统检测方法多不足 淄博，我国北方著名的瓷都。日用陶瓷是淄博大宗出口商品之一，主要出口欧美等市场。铅镉溶出量是日用陶瓷产品重要的安全卫生指标。欧美等发达国家对日用陶瓷铅镉溶出量设置了严格的限量要求。 日用陶瓷样品的前处理——醋酸浸泡，是铅镉溶出量实验的重要步骤，该环节对环境温度、浸泡用酸的浓度、避光性等要求甚严。国内最常用的浸泡室为柜式浸泡室，由人工负责配置和添加醋酸溶液，存在占地面积大、劳动防护差、自动化程度低、劳动效率低、精准度难保证等诸多不足。 近几年，随着日用陶瓷产品出口的不断增长以及检验检疫机构对产品抽查密度和检验检测力度的加大，大大增加了陶瓷实验室检测的工作量。提高检测的自动化程度，加快产品检验检测和放行速度，成为当务之急。 因此，研制一套根据产品的器型和容积，既能对多个样品定量自动加入浸泡用标准浓度的醋酸，又能及时排除醋酸挥发成份等有害物质的装置，对有效保护实验人员安全、提高检测结果的准确性、提高工作效率、加快产品检测和验放速度，具有极其重要的意义。 走别人没走过的路 淄博局陶瓷实验室通过对2007年承担的全国日用陶瓷铅镉溶出量能力验证的返回调查结果进行分析，发现全国几个陶瓷主产区的检验检疫部门在相关实验中，对从总体上提高浸泡室的自动化程度以及劳动者防护方面的研究还未展开。国内大部分浸泡室采用的依然是传统的手动/半自动加液方式。根据陶瓷器形不同设定不同加液量的全自动加液装置还没有被研究开发过。经向权威部门检索查新，国外也没有这方面的研究。 作为国家级陶瓷检测重点实验室，也是全国第四家、山东省第一家获得能力验证提供者认可的实验室，淄博局领导和陶瓷实验室相关人员感到，自己有责任、有义务在提高日用陶瓷铅镉溶出量检测前处理自动化程度方面进行革新攻关，勇走别人没走过的路。他们根据掌握的情况，在充分研讨的基础上，及时组织申报了《日用陶瓷铅镉溶出浸泡室自动加液装置及配套设施的研制》课题，并被山东检验检疫局推荐上报国家质检总局立项。2009年3月，课题获得国家质检总局批准立项后，该局立即成立了由分管副局长王克刚任组长的课题研究小组，通过广泛进行资料调研，收集相关测试方法标准，结合检测实践，认真整理分析，制定了课题研究思路及方案。 课题采用目前世界上最先进的控制系统——德国西门子公司生产的PLC作为主控制系统，以实现数据的采集及分析控制；使用最直观、最人性化的人机界面——触摸屏作为操作界面；为减少控制误差，采用最先进的执行机构——步进电机和燕尾轨道来实现动作的精确定位；使用国内最先进、全密封、无泄漏、耐腐蚀的磁力计量驱动泵来实现精确计量。 自动化装置提速增效 经过一年多的努力，淄博检验检疫局成功研制出“日用陶瓷铅镉溶出浸泡室自动加液装置及配套设施”。 该设备主要由防醋酸腐蚀装置、自动设定加入醋酸体积装置、自动定位装置、醋酸挥发物质及时排除实验室装置组成。课题小组通过对醋酸性能的反复试验，设计出了能够配制4％标准浓度醋酸的混液装置。操作人员可从人机操控界面按照预先设定的比值抽取去离子水和醋酸，经配液箱搅拌均匀后，将配置好的醋酸溶液自动输入储液箱。醋酸由储液箱经酸液输送管道进入可控流量的加液枪，再通过自动定位装置的控制，实现各位置点的酸液自动加液。 经过试验检测，该套系统能够实现酸液的自动稀释和自动计量，能够实现不同位置的多点控制加液和准确计量，达到了预期的设计要求，实现了设备的自动化运行，大大提高了检测效率，降低了劳动强度，改善了工作环境。目前，该设备已应用于淄博检验检疫局国家级陶瓷检测重点实验室铅镉溶出量检测实验中，效果良好。 相关背景 2010年8月，国家质检总局在淄博组织召开了《日用陶瓷铅镉溶出浸泡室自动加液装置及配套设施的研制》（编号：2009IK110）科研项目鉴定会。来自系统内外的7名专家组成鉴定委员会，听取了该项目的工作报告和技术报告，审阅了相关课题材料，现场查看了设备的运行、操作，并对研究过程进行了质询。 专家组审议鉴定后一致认为，该项目技术资料完整，数据详实可靠；采用PLC自动化控制技术，利用人机界面可视化操作和自动体积定量、自动三维定位、自动温度控制、pH值实时传感、自动液位检测等智能手段，研制的一套自动化日用陶瓷铅镉溶出量检测前处理设备，实现了检测浸泡自动加液系统的精确配酸、自动定位定容加液、废酸液自动中和、自动排放、自动温度控制、自动酸雾排放等功能，将有效提高检测效率和准确性，降低劳动强度，减少对人体健康危害和环境的污染，填补了国内外同类研究的空白，在陶瓷检测领域达到国际领先水平。

2021年9月27日，第十九届北京分析测试学术报告会暨展览会（BCEIA2021）在中国国际展览中心隆重开幕，镁伽携临床诊断、生命科学、应用化学领域多款重磅产品强势亮相。BCEIA2021镁伽现场视频镁伽首次公开展示自研超高通量全自动核酸检测系统国内新一轮疫情在多地散发，此轮疫情的罪魁祸首德尔塔（Delta）病毒相比之前的毒株，具有病毒载量更高，传播力显著加快，可能存在免疫逃逸的特点，因此防控难度也更大。面对强大的病毒变异，高效开展大规模核酸检测仍是有效降低疫情传播扩散范围的重中之重。今年8月，镁伽推出自主研发的MegaMicro超高通量全自动病毒核酸检测系统（MRA-CDF-800），是国内同类产品中唯一连入了分杯模块并能够真正实现超高通量的“样本进-结果出”全自动病毒核酸检测系统，这也意味着我们突破了生命科学实验室自动化领域受国外垄断的“卡脖子”困境。系统有效链接了各个功能模块，实现了从开盖分杯到核酸提取，PCR体系构建，再到封膜和qPCR检测的全流程自动化，同时该系统内置HEPA过滤系统和紫外消毒系统，并配有传递窗，实施严格的PCR前后分区，保证生物安全的同时也符合相关法律法规的要求。镁伽超高通量全自动病毒核酸检测系统（MRA-CDF-800），日单管检测通量可高达11,000份，同时支持5混1、10混1等混样检测，人效提升可高达40倍，将时间还给医务人员，更好的保证了一线医务检测人员的个体安全，同时“样品进、结果出”的全自动化最大化保证结果的准确，让核酸检测更加高效、便捷、安全！镁伽超高通量全自动病毒核酸检测系统MRA-CDF-800本次展会上，由镁伽自主研发的样品前处理系统（MRA-CDS-600）也备受瞩目。该系统为去年疫情肆虐时镁伽为核酸检测应用需求专项研发的解决方案，并以超过12万人次的日处理量、对比人工提升20倍以上的通量，高效助力“时间紧、任务重”的核酸检测工作。同时，CDS-600也是MegaMicro超高通量全自动病毒核酸检测系统（MRA-CDF-800）的重要组成部分。镁伽样品前处理系统MRA-CDS -600CDS-600充分发挥了镁伽人工智能及自动化控制能力，灵活易用，是目前市面上单台设备通量最高的分杯系统之一，将需要大量人工操作的前处理步骤整合到一个封闭负压系统中，实现“管进板出”的样本前处理自动化，极大提高核酸检测的效率。该系统内设四通道开关盖模块，支持样本采集管原管带盖上样、自动化开盖和关盖、自动化条码信息扫描、可自动将样本从样本管到96孔板的快速精准分装，同时内置负压过滤系统与紫外灭菌系统，避免气溶胶的污染，大大降低了出错概率和生物风险。持续攻克技术难关 输出更优解决方案此次展会上，镁伽带来了于细微处攻克技术难点、有效解决实际痛点的旗舰产品，镁伽柔性高通量全自动灌装生产系统MRA-LSF-800系列。镁伽柔性高通量全自动灌装生产系统MRA-LSF-800系列可完成灌装、打标、贴标等多种生产环节，开盖模块能够兼容多种类型样品管，其开盖模块可随意更换，系统自带移液精度校准功能，能够在线全程自动化的完成移液校准，将单试剂处理速度从传统人工的1~2分钟降低到仅需5~7秒，可靠且高效。镁伽柔性高通量全自动灌装生产系统MRA-LSF-800系列针对客户对无菌、高度洁净等特殊使用环境的需求，镁伽相应设计了制冷及洁净控制系统；针对客户的特殊耗材，镁伽自主研发了应对特殊连帽管的相关模块，如特殊的理料模块，保证物料有效分离；同时，借助镁伽自主研发的以机器人控制、2D和3D视觉、深度学习为核心的IntellVega平台，该系统拥有多个过程监控点，可全流程监控执行效果、及时修正校准。同时，镁伽针对药物生产、生物试剂生产、化学制品及精密医疗器械生产等场景的复杂投料需求自主研发了兼顾固体、液体的精密投料系统，可以满足研发及生产的精密定量需求，有效降低人力投入，提高效率，保证了研发及生产结果的精准度。镁伽智能自动投料系统 MRA-CMR-601系列镁伽本次所展示的产品和解决方案体现了镁伽的核心技术积累以及对生命健康领域的深刻理解，镁伽联合创始人兼高级副总裁张琰表示：“镁伽期待通过不断迭代的科技创新、对行业的深度洞察，能够持续输出有长期效能的技术、产品及解决方案，赋能生命健康行业的前行之路，让世界更美好、更健康。”

p　　病毒，是一种没有细胞结构的特殊生物，个体微小，结构简单，但是有的时候人类在病毒面前反而变得的渺小。病毒和人类的关系一直是如影随形，病毒甚至比人类更早出现在地球上，天花病毒、埃博拉病毒、狂犬病病毒、非典病毒(Sars)、HIV病毒(艾滋病)、马尔堡病毒、甲型H1N1流感病毒、汉坦病毒、肝炎病毒、登革热病毒被称为为全球最恐怖的十大病毒，全球每一次病毒的爆发都会引发人类大量的死亡。/ptable border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" style="border-collapse:collapse border:none" align="center"tbodytr class="firstRow"td width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pstrongspan style="font-size:15px font-family:宋体"事件/span/strong/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pstrongspan style="font-size:15px font-family:宋体"时间周期/span/strong/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pstrongspan style="font-size:15px font-family:宋体"死亡人数/span/strong/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"雅典大瘟疫/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"公元前span430-/span前span427/span年/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"1/4/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体"的雅典人口/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"安东尼瘟疫span /span/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"公元span165/span年至span180/span年/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"500/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"万/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"美洲大瘟疫（天花）/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"16/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体"世纪span-17/span世纪/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"超过span2000/span万/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"黑死病 /span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"1347/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体"年至span1351/span年/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"超过span7500/span万/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"墨西哥天花/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"1519/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"年至span1520/span年/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"500/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"万至span800/span万span /span/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"第三次霍乱/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"1852/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"年至span1860/span年/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"100/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"万/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"俄罗斯流感/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"1889/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"年至span1890/span年/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"100/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"万/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"第六次霍乱/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"1899/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"年至span1923/span年/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"80/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"万/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"西班牙大流感又称span1918/span年大流感（spanH1N1/span）/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"1918/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"年至span1919/span年/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"5000/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体"万/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"亚洲流感/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"1957/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"年至span1958/span年/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"200/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"万/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"香港流感（spanH3N2/span）/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"1968/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"年至span1969/span年/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"100/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"万/span/p/td/trtrtd width="260" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体"新型冠状病毒/span/p/tdtd width="165" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"2019/spanspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"年至今（span2020/span年span7/span月span1/span日）/span/p/tdtd width="134" valign="top" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px "pspan style="font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white"超过span50/span万/span/p/td/tr/tbody/tablep　　2019年12月突如其来的一场首先在武汉地区爆发的病毒疫情，引发对全球健康的关注。2020年1月30日，WHO宣布本次疫情为“国际关注的突发公共卫生事件”。2020年2月11日，世界卫生组织将这一新发传染病正式命名为新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019，COVID-19)，同时国际病毒分类委员会将这一新型冠状病毒命名为SARS-CoV-2 (Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2)。此次新型冠状病毒肺炎疫情是新中国成立以来在我国发生的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/2cb4306a-d22a-4f3d-83ff-066709f8c586.jpg" title="自动化图片.jpg" alt="自动化图片.jpg"//pp　　新型冠状病毒传播途径主要有呼吸道飞沫传播、接触传播、气溶胶传播，传染性极强，而且家庭聚集性病例发病明显，我国医务人员感染率甚至高达29%。所以在应对突发公共卫生事件时，需加强疫情信息监测、加快疑似病例的诊断等防控措施，迅速鉴别诊断出新型冠状病毒感染，避免交叉感染，控制疫情扩散，及时提供针对性救助和有效合理利用现有医疗资源。/pp　　病毒检测采集样本包括鼻咽拭子、痰液、肺泡灌洗液及粪便等标本，采集、运送、存储和检测按二类高致病性病原微生物管理，按照《病原微生物实验室生物安全管理条例》及《可感染人类的高致病性病原微生物菌(毒)种或样本运输管理规定》(卫生部令第45号)及其他相关要求执行。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/8fc14ef9-33cd-45e8-ba07-cfa99fa6213c.jpg" title="自动化图片2.png" alt="自动化图片2.png"//pp　　生物安全实验室是软件和硬件都达到生物安全要求的动物或生物实验室。管理措施则包含严格的管理制度和标准的操作程序及规程等构成的生物安全管理体系。试验的防护屏障分为两个级别：一级是指操作者和被操作对象之间的隔离，也就是生物安全柜和个人防护装备构成的防护屏障 二级是指实验室与外部环境之间的隔离，即实验室的通风系统和设施结构等所构成的防护屏障。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/72fa1d01-2f20-4ddb-bc96-9ec6da3a728c.jpg" title="pic(2)_副本.jpg" alt="pic(2)_副本.jpg"//pp　　由于新型冠状病毒具有较强的传染性和致病力，对于检测病毒的实验室有相应的要求，实验室须合理划分清洁区、缓冲区和污染区，避免交叉污染，必须在生物安全二级以上的实验室内进行新型冠状病毒肺炎患者的常规血液检测、体液检测以及新型冠状病毒的核酸检测。需要接触新型冠状病毒标本的实验室人员应实施生物二级以上的个人防护。病毒采样后到达实验室的操作步骤包括以下几个：(1)对样本运送箱和包装消毒。(2)仔细核对样本和送样单信息并进行编号。(3)工作人员将样本分装后，按照规范进行30-45分钟56℃病毒感染性的灭活。(4)样本核酸抽提纯化。(5)新冠病毒靶基因扩增。(6)可疑结果复核。(7)数据记录和分析，出具结果报告。strong而病毒样本检测前处理在样本接收，开盖分装直至灭活前都是整个样本核酸检测最危险的步骤，对一级防护屏障和二级防护屏障的要求都很高。/strong/pp　　新型冠状病毒检测也可能出现未检出或者假阳性，其原因大致有以下几个方面(1)样本采集时间、位置、采样量不合适 标本保存和运输条件不合适 (2)试剂盒灵敏度不高，最低检测下限过高，不同的质控品都将影响PCR的扩增效率，引起偏差 (2)患者自身病毒量在试剂盒最低检测限以下 (4)实验操作时核酸提取、体系构建、样本量、实验室室内质控标准流程执行不规范等。strong实验室规范化操作对实验结果起到了非常重要的作用。/strong/pp　　那么，面对病毒，实验室自动化可以做些什么?/pp　　strong一整套全自动化系统能代替人工操作，可以防止实验室操作人员的污染，避免实验室感染的存在，规范一致的操作也能尽可能减少假阴性和假阳性的可能性。/strong/pp　　举例说明：上海汇像病毒自动化检测解决方案/pp　　上海汇像病毒自动化检测解决方案基于AI的机器人控制技术以及人工智能算法，利用智能机器人操作，将所有核酸扩增实验步骤设计成全实验室自动操作，包括全自动样本前处理系统，核酸提取纯化系统，PCR反应体系构建系统，以及PCR反应，一键实现大通量无人化的病毒检测分析，真正实现新型冠状病毒测试全流程自动化和智能化 降低样品之间交叉污染，提高检测数据的可靠性及一致性 尽量减少人员操作感染，降低检测过程中容易对人形成的安全风险以及降低微生物细菌病毒的泄漏风险 节省实验室人力成本，将PCR实验室所需的试剂准备，标本准备和扩增三个独立区域整合在一个系统中，合理布局，提高实验室空间利用率和仪器利用率，使传染病核酸检测更简易更方便。/pp style="text-align: right "span style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　供稿：上海汇像信息技术有限公司/span/p

36氪获悉，杭州深度视觉科技有限公司（以下简称“深度视觉”）宣布完成过亿元的A轮融资，本轮融资由通用技术创投领投，惠友资本、中关村发展启航投资、高通创投跟投。势能资本担任独家财务顾问。领投方通用技术创投是通用技术集团的全资公司，专注于科技创新领域股权投资，具有明确的产业属性和布局能力，目前培育了一批上市公司和细分行业龙头。深度视觉创始人王帅林表示，本轮融资资金将用于产品研发和市场拓展等业务方面。深度视觉成立于2017年，是一家工业领域高精度智能视觉检测方案供应商。深度视觉拥有智能AI相机&3D相机整机的自主研发能力、光学设计能力、多重算法库的研发能力、FPGA平台图像采集处理系统的研发能力及自动化设备的设计制造能力，其一体化检测设备已经应用于多个工业细分领域。深度视觉产品利用机器视觉技术完成产品自动化检测是企业智能化生产必备的能力，同时也是一个高速增长的市场。据前瞻产业研究院相关数据显示，2019年，我国工业机器视觉市场规模已达到139亿元，同时在光源、镜头、相机及分析软件上，国产品牌的占优趋势持续升高。深度视觉创始人王帅林表示，我国是一个工业大国，制造业水平在不断提升，可以为视觉检测设备创造很多应用场景；同时国产厂家可通过快速迭代打造出超越国外产品的设备，解决行业痛点，这对国产品牌是一个好的市场机会。目前 工业领域的产品检测环节主要面临几类痛点：人工成本逐渐升高，招工难；产品复杂程度提高，人眼或常规检测手段效率降低；产品价值较高，出现漏检可能会带来严重后果等。深度视觉打造了多款一体化自动检测设备，用以对高反光、高曲率的产品进行检测，目前主要用于机加工及汽车领域，检测产品包括轴承、滚针、套圈及其他汽车零部件。王帅林告诉36氪：“机加工零件和汽车零部件的生产环境并不是无尘的，很多时候零件会沾有灰尘、污渍或油泥，但其加工质量却是合格的，这就对检测设备提出了更高的要求。此外机械零部件往往是大批量生产，检测准确度也会影响生产效率。”王帅林毕业于北京邮电大学，曾在SEED、中国兵器等企业担任算法工程师，拥有丰富的FPGA、ISP算法开发经验。在技术上，深度视觉进行了图像采集-数据分析-设备一体化的产品布局。在图像采集层面，深度视觉进行了特殊的光源和光路的设计，以及光学透镜组的设计，解决了金属零件表面高反光带来的过度曝光问题，同时通过明场和暗场结合的方式，满足了机加工零部件及汽车零部件特殊位置的图像拍摄要求。在数据分析层面，与传统的视觉检测设备依靠工控机进行集中式运算不同，深度视觉采用了分布式运算的方式，这样做的好处是可以将整台设备的算力更好的分配，完成在不同光照条件下对目标进行多次检测，提高检测精度。深度视觉的分布式运算架构使相机拥有了边缘计算能力，一幅零件图像首先由相机进行处理，处理后的结果以数据形式嵌入图像，并传至后方工控机，工控机综合相机的处理结果应用深度学习算法对图像进行进一步的分析。王帅林表示，除了算法及检测逻辑的创新外，对机加工工艺的理解也十分重要，深度视觉需要充分理解工艺特性，判断出正常加工痕迹和缺陷，并以此来进行数据标定和建立算法库，这种know-how能力同样是企业的壁垒。从相关资料来看，深度视觉打造了滚动体智能外观检测机、磨加工内外圈外观检测机、车加工内外圈外观检测机、成品轴承外观检测机、电池壳外观检测机等多类型产品，每一类产品拥有多款不同型号。目前深度视觉的客户已经超过300家，其中包括舍弗勒集团、不二越、人本集团、五洲新春等国内外知名企业。王帅林表示，目前深度视觉的产品年出货量为近千台，且均为直销渠道，这样可以使深度视觉更好地理解客户需求并快速迭代产品。此外，深度视觉也正在建设自己的生产基地。在发展战略上，除了机加工市场和汽车零部件市场，深度视觉正在积极拓展纺织、医药等领域，并持续落地行业标杆客户，将检测设备和技术发挥出最大效能。投资者说：“深度视觉是一家技术驱动型的公司，具备从相机、光场、算法到机械自动化等全套底层技术自研能力，其提供的AOI检测产品及解决方案已在轴承和金属零部件领域得到全球头部客户的高度认可，并在新能源领域也逐步打开局面。我国正在产业升级的关键期，相信在王总的带领下，深度视觉能成为中国的‘基恩士’，为我国制造业转型升级助力。”——惠友资本投资总监杨扬“高通公司一直通过研发、投资、合作等方式持续引领AI技术和产业的发展。高通创投作为深度视觉最早的机构投资人已陪伴深度视觉三年有余。三年来，我们见证了深度视觉团队从初创走向成长，见证了深度视觉产品从轴承检测拓展至周边行业，也见证了AI在高精密智能制造中的巨大潜力。我们深切期待深度视觉能在AI技术上持续创新，在应用场景上持续发掘，不断取得进步。”——高通创投风险投资高级总监毛嵩“投资一年来，我们欣喜的看到了团队的持续进化和公司的不断成长，在持续巩固金属表面缺陷检测优势的同时，在新能源、医药等方向陆续也有不错的落地，期待公司抓住产业数智化浪潮的际遇，继续稳扎稳打，做大做强。”——中关村发展启航投资合伙人马建平 “疫情的肆虐让机器替人、自动化及智能化提高生产效率保证产品质量的重要性提到更高的位置，深度视觉的自研相机、自研算法及整体解决方案，在轴承及其他金属制品行业得到客户认可，我们也相信团队的能力会打开更大的市场空间。”——老股东祥峰投资执行合伙人夏志进

力合科技(湖南)股份有限公司近日推出水质检测自动化实验室解决方案，针对传统实验室水质分析设备自动化程度低、监测参数单一化程度低，传统应急监测设备很多时候难以快速响应而且在平时的检测工作又很少用到等问题，推出自动化实验室水质检测解决方案，核心为模块化、自动化、小型化的仪器设备，即可用于实验室常规水质分析，也可以用于环境突发性污染事故应急监测和污染源现场巡检等。　　在2013年12月2日至12月4日的“2013中国水博览会暨中国国际膜与水处理技术及装备展览会”上，力合公司展出了这一系列新产品。　　和以往的仪器产品相比，力合这一系列新产品实现了模块化和小型化，可以更容易的配置在实验室中，也可以通过车载等形式携带到现场进行水质检测。自动进样器和自动化分析仪结合可以实现实验室样品的自动化检测，自动进样器可与单台或多台水质分析仪联机使用。该系统还可搭配智能化的便携式数据采集传输仪，实现样品信息的数字化采集和传输。

2020庚子鼠年有一个不一样的开场，一场新冠病毒性肺炎疫情牵动着国人的心。目前，疫情防控工作正进入攻坚阶段。早发现、早隔离、早治疗正是有效控制疫情发展的有效举措。根据《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第五版 修正版）》，新冠肺炎确诊标准之一是新型冠状病毒核酸检出阳性。然而近期媒体报道，在疑似患者人群中，新冠病毒核酸检出阳性率低于50%，导致多数患者不能得到确诊。这可能与样本采集、核酸提取和RT-PCR等多环节的质控密切相关，而核酸提取作为检测流程中非常重要的环节，其良好的性能对检测结果至关重要。全面的核酸提取解决方案珀金埃尔默专业的chemagen技术在核酸提取方面的优势有目共睹：一、安全专利M-PVA亲水性磁珠，提取全流程在室温条件下进行，无需加热，在保证核酸高得率与高纯度的同时，有效防止加热可能导致的气溶胶污染。二、高效专利的电磁分离技术，可实现独有的磁棒自旋转式混匀，充分混匀反应体系，液面平稳，有效避免孔间交叉污染。三、省力内置自动化分液器，提取过程中自动添加试剂，大大减少手工操作时间。四、灵活多种机型可选，灵活的提取通量，可实现提取1-192样本/批Chemagic Prepito-D自动核酸提取仪Prepito-D是一款桌面式小型自动化核酸提取仪，批处理通量为1~12，可对血液、血浆、咽拭子、唾液、组织等多种类型的样本进行自动化的核酸提取，提取过程中，试剂通过内置分液器进行自动添加。Chemagic 360 自动核酸提取仪Chemagic360是基于电磁原理进行磁珠分离的高通量自动化核酸提取仪，可从各种类型样本中提取核酸，通过金属棒自我旋转混匀而不是上下震荡方式进行反应体系的混匀，可以有效降低样本间交叉污染的风险；该系统规格为：90cm*90cm*95cm，内置自动分液器，除样本和部分小体积试剂需要手工加入提取体系之外，其余核酸提取试剂均自动加入，可大大减少手工操作时间。三个规格（12、24与96）提取头可选，可实现1~96个/批次，可处理10μL~10mL的原始样本，单孔反应体系1.5mL~40mL，真正实现大体积样品核酸提取。内置控制电脑，触摸屏操作。Chemagic Prime 全自动核酸提取与体系构建系统Chemagic Prime是PerkinElmer JANUS自动化液体处理工作站与Chemagic 360自动核酸提取仪的完美整合，可以实现高通量无人值守的自动化核酸提取。除了兼具Chemagic 360的所有性能特点之外，Chemagic Prime可以实现不同规格原始样本管上机，自动化条码扫描，试剂分装及提取产物的转移、分装、浓度均一化等操作，还可以自动化构建PCR反应体系。可并行处理2块96孔板，是一款真正高通量无人值守的全自动化核酸提取设备。仪器与配套提取试剂盒信息另外，PerkinElmer自动化机器人整合系统（ARS），可整合存储板栈、JANUS G3液体处理工作站、chemagic 360自动核酸提取仪、封膜机以及主流荧光定量PCR仪，实现样本从原始管上样、核酸提取到RT-PCR检测全流程的无人值守式自动化检测方案，通量更高，有效提高样本检测效率，保护实验人员免于感染风险。自动化机器人整合系统（ARS）全力支持各地的公共卫生、医疗部门及科研院校使用核酸提取技术是珀金埃尔默积极抗击新冠肺炎疫情的承诺。我们将时刻做好准备，与疫情抗争，赢得这场新冠战“疫”。

11月6日，在第六届中国国际进口博览会上，罗氏诊断携手七家国内领先的NGS领域合作伙伴签约共建NGS精准医疗生态圈，各方将充分整合各自的优势和资源，共同探索和开发基于本土化需求的“样本进，结果出”（Sample in result out）全流程自动化NGS检测方案，助力新一代测序技术（NGS）实现医院院内落地并迈入全流程自动化、智能化时代，聚力推进精准医疗创新发展。 罗氏诊断中国高级总监-生命科学部王峰先生，无锡臻和生物科技有限公司副总裁王海波先生，浙江绍兴鼎晶生物医药科技股份有限公司董事长兼总经理沈伟强先生，上海顿慧医疗科技发展有限公司市场及战略发展中心执行总监侯瑛先生，上海福君基因生物科技有限公司首席运营官刘静女士，北京橡鑫生物科技有限公司首席技术官楼峰先生，深圳市真迈生物科技有限公司首席运营官周志良先生和深圳华大智造科技股份有限公司业务拓展中心总监林思远先生共同出席此次签约仪式。 此次罗氏诊断联合臻和科技、鼎晶生物、顿慧医疗、福君基因、橡鑫生物、真迈生物、华大智造共同发布的全流程自动化NGS检测方案，将基于罗氏诊断在测序领域的技术创新和丰富经验，结合本土合作伙伴的领先优势产品，整合上下游资源，从样本收集纯化、文库制备、再到高通量测序、最后生信分析和报告结果，打造“样本进、结果出”一体化解决方案，为医院院内NGS检测落地找到突破口，加速临床应用转化。 近年来随着NGS技术的成熟，更多医疗机构从临床需求出发自建NGS检测方法，具有更大的灵活性，能完成从科研到临床的快速转化，从而更好地满足患者的需求。该全流程自动化NGS检测方案的发布也能为院内NGS检测不同场景的自动化需求提供了解决方案，并匹配罗氏诊断AVENIO Edge System全自动NGS建库工作站，可实现肿瘤、遗传病、感染等全面检测，以更高效、精准、灵活的分析结果真正做到“样本进，结果出”。在此方案的基础上，各方还将进一步携手推动肿瘤和遗传病检测方案的探索、开发与转化应用，以及基因检测产品在自动化建库平台上的应用与开发合作。 罗氏诊断中国高级总监-生命科学部王峰表示：“很高兴可以通过进博会这一互利共赢的平台，携手本土优秀合作伙伴共建NGS精准医疗生态圈，为中国市场量身定制全流程自动化NGS检测方案，这是罗氏诊断深耕本土化合作的又一重要里程碑。未来，我们将继续坚持开放合作、互利共赢，以创新解决方案持续推动精准医疗领域的高质量发展，加速科研成果落地转化，最终惠及广大患者，为健康中国贡献力量。”

《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。1．自序本人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。2．研究背景在产品制造过程中，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。3．典型系统组成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。（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图 2 表面缺陷视觉在线检测系统组成原理图图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。图 3 背光源模组在线自动光学检测系统3.1 自动上料机构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。3.2 检测机构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。3.3 分选机构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。3.4 复检与不良品返修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。

齿轮视觉检测仪器与技术研究进展石照耀 1*，方一鸣 1，王笑一 2 1 北京工业大学北京市精密测控技术与仪器工程技术研究中心，北京 100124； 2 河南科技大学河南省机械设计及传动系统重点实验室，河南 洛阳 471003摘要：相对于接触式测量，机器视觉检测这种非接触式测量具有效率高、信息全、稳定性好、可识别缺陷等优点，在齿轮检测领域得到越来越广泛的应用。近十年来出现了影像仪、闪测仪、CVGM仪器、在线检测设备等多种基于机器视觉技术的齿轮检测仪器，它们既可以实现齿轮综合式测量，又可以实现齿轮分析式测量。回顾了齿轮视觉检测仪器的发展历程和特点，分析了齿轮视觉检测中边缘检测、亚像素定位、特征提取和模式识别等算法的研究和应用进展，总结了机器视觉在齿轮精度测量和齿轮缺陷检测两个方面的技术发展，并指明了齿轮视觉检测仪器与技术的发展前景。关键词：机器视觉；齿轮测量；齿轮视觉检测仪器；齿轮精度测量；齿轮缺陷检测1 引言齿轮是应用广泛的基础件，其质量直接影响齿轮传动系统的承载能力和寿命等。齿轮检测是分析齿轮加工误差来源、提高齿轮加工精度、保证齿轮产品质量的必备手段。齿轮测量可分为接触式测量和非接触式测量。由于齿轮形状复杂，精度要求高，传统的非接触式测量方法难以满足齿轮测量精度要求，因此传统的齿轮检测设备通常采用接触式测量方式。应用广泛的齿轮测量中心和齿轮双啮检查仪分别是齿轮分析式测量设备和综合式测量设备，均为接触式测量方式。随着计算机技术和视觉测量技术的进步，机器视觉测量精度逐渐提高，在一些场合已经可以满足齿轮检测的需求。相对于接触式测量，机器视觉测量具有效率高、信息全、稳定性好、可识别缺陷等优点，在齿轮测量领域应用越来越广泛。近年来出现了影像仪、闪测仪、computer vision gear measurement（CVGM）仪器、在线检测设备等多种基于机器视觉技术的齿轮检测仪器，它们既可以实现齿轮综合式检测，又可以实现齿轮分析式测量，更能进行齿轮缺陷检测。接触式测量属于串联测量模式，通过测量齿面上一系列点来完成某种测量目标，测量效率较低，大批量齿轮的在线全检是个挑战。此外，接触式测量方法只能测量齿轮的尺寸和精度，难以进行齿轮缺陷检测。目前齿轮产品的外观缺陷主要依靠肉眼筛查，一些细微缺陷还要借助放大镜、工具显微镜等辅助设备进行识别，这些设备检测效率低、误检率高，且无法对缺陷进行准确分类和溯源。齿轮视觉检测属于并联测量模式，一次测量可获取整个区域内的几何要素和外观缺陷数据，检测速度得到极大提升，可以用于大批量齿轮的全检；更重要的是能同时进行齿轮精度测量和齿轮缺陷在线检测。基于视觉的齿轮精度测量是齿轮精度理论与机器视觉技术的有机结合，作者将我国首创的齿轮整体误差理论融入齿轮视觉检测技术中，大大拓展了对齿轮误差的分析能力。齿轮缺陷在线视觉检测技术可实现对大批量齿轮的100% 全检，柔性和自动化程度高，既能实时反映生产状态，及时预警，也方便管理者掌控一定周期内产品质量变化，还可以根据大数据做进一步的质量评估、产能分析和工艺优化。2 齿轮视觉检测仪器如图1 所示，齿轮视觉检测仪器由工业相机、镜头、光源、计算机等几个主要部分组成。常用两种照明方式：图1（a）采用背光光源从待测齿轮下方照明，采集到的是齿轮投影图像，齿轮边缘锐度高、噪声小，此方式适用于齿轮精度测量；图1（b）采用正光光源从待测齿轮上方照明，采集到的是齿轮端面图像，能够凸显齿轮表面缺陷特征，此方式适用于齿轮表面缺陷检测。图1 齿轮视觉检测仪器构成（a）齿轮精度测量系统；（b）齿轮缺陷检测系统几十年来，齿轮视觉检测仪器经历了从只能“离线抽检”齿轮的“个别尺寸”，到结合齿轮精度理论做出齿轮“精度评定”，再到可以在生产现场“在线检测”的越，从通用仪器演变为专用仪器。常见的通用仪器有影像仪、闪测仪等，专用仪器有CVGM 仪器、齿轮在线检测设备等。2.1 影像仪影像仪（VMM）是小零件行业应用广泛的通用视觉检测仪器，可用于测量齿轮外径、孔径等几何尺寸。影像仪有手动式和自动式之分。手动式影像仪的成本较低，但调光、对焦、选点、修正等都依赖人工操作；测量齿轮时，需要人工取点来拟合齿顶圆、齿根圆等几何要素。世界上第一台由电机驱动的自动影像测量系统是1977 年由美国View Engineering 公司研发的“RB-1”系统。目前，国内外有众多企业生产自动式影像仪，典型有瑞典海克斯康、德国蔡司、日本三丰、深圳中图仪器、贵阳新天光电、苏州天准科技等。自动式影像仪在工作台的X、Y 和Z 轴方向可以精确移动，能够实现自动对焦，测量精度更高。通过示教或编程可以实现齿轮测量中的自动取点，但操作过程较为复杂，对操作人员要求高。自动式影像仪一般没有齿轮测量专用软件，能够测量的齿轮指标不全，不能进行精度评价和分析。传统影像仪视场一般较小，为了获取整个齿轮端面轮廓，需要进行图像拼接。手动式影像仪进行图像拼接时效率低、难度大，精度也较差。自动式影像仪可以实现图像的自动拼接，效率较高，但拼接成的图像存在亮度、对比度不均匀的现象，尺寸测量精度同样受到影响。2.2 闪测仪近年来，市面上出现一种新型的一键式影像测量仪（闪测仪），视场范围大，可以一次测量多个零件。日本基恩士的IM-8000 闪测仪可在数秒内同时完成最多100 个目标物、300 个部位的测量，可以任意摆放工件，一键自动识别，自动匹配测量。独特的亚像素处理技术可使图像分辨率达0. 01 pixel，测量精度达±2 μm。深圳中图仪器的VX8000 系列闪测仪也可实现同等级的测量精度。此外，闪测仪还可导入CAD 图，通过“比较测量”识别缺陷，如将实际齿廓图像与标准CAD 图的齿廓对比，可以得到缺齿、断齿等缺陷信息。闪测仪的测量效率相比传统影像仪显著提升，但价格昂贵，同样缺少齿轮精度评价专门功能。2.3 CVGM 仪器1980年代，日本和我国开始了齿轮激光全息测量技术研究。基本原理如图9所示，以单频的氦氖激光器为光源，首先在干涉测量系统获得参考标准齿面的全息图像，然后将标准齿面替换为被测齿面放置于干涉测量系统中，同时将已经拍摄到的全息图像置于系统中。测量时，激光经分光棱镜分光扩束后分为了测量光路和参考光路，其中测量光照射到被测齿面上。两束光线同时照射在全息图上，形成了被测齿面和参考齿面间的干涉条纹，并投影在接收屏幕上。在对条纹图像进行数据处理后，可以得到被测齿面相对于标准齿面的形状误差。在测量光与全息图像之间放入平行平晶，用来调整测量光的相位。对于模数0. 2 mm 以下的小模数齿轮，难以使用接触式方法测量齿廓、齿距、公法线长度等关键参数；现有影像式测量设备不能给出齿轮精度评价报告。如图2所示，CVGM 仪器专用于解决小模数齿轮测量难题，可在1 s内自动计算出齿廓、齿距、径向跳动、公法线长度、齿厚变动量、内孔尺寸、实际压力角等关键精度信息，自动根据齿轮精度标准ISO-1328对齿轮误差进行评级，输出完整的齿轮精度检测报告，并做出OK/NG 判断。CVGM 仪器的齿廓偏差测量精度为±3 μm，齿距偏差测量精度为±2 μm，具有强大的分析功能，可测量双向截面整体误差曲线（SJZ 曲线）。图2 CVGM 小模数齿轮测量系统（a）CVGM 软件；（b）CVGM 系统如图3 所示，CVGM 仪器使用齿轮整体误差曲线作为齿轮单项误差计算的中间体，即先由齿轮轮廓生成齿轮整体误差曲线，再由齿轮整体误差曲线计算出各单项误差；并以SJZ 曲线方式表达测量结果，大大提升了齿轮误差分析能力。图3 基于视觉的齿轮整体误差分析2.4 齿轮在线检测设备齿轮视觉在线检测设备一般都具有分选功能，根据检测结果把被测产品分成合格品、不合格品，或按齿轮精度等级分类，或按缺陷类型分类。该类设备结构形式有三种：直接集成在齿轮产品传送带上方，结构较简单；使用专用上下料机械手和其他辅助机构，结构最复杂；采用玻璃转盘式结构，应用最广泛。图4位于传送带上方的齿轮视觉在线检测设备，优点是占用空间小，但传送带运动不平稳和易磨损，产品摆放角度不固定，导致检测精度难以提高。由于传送带不透光，该设备无法获取齿轮与传送带接触面的图像，不能实现双面测量。图4 传送带式齿轮视觉检测系统图5 所示设备采用了机械手、导轨、转盘等部件，结合专门设计的自动检测装置完成齿轮上下料、检测、分选和摆盘等一系列操作。这类检测设备功能较强，但结构复杂，成本较高。图5 使用机械手和自动装置的齿轮视觉检测设备本团队研制了玻璃转盘式的注塑齿轮在线检测分选系统，如图6 所示，该系统已应用于注塑齿轮生产线，工作稳定，取得了突出的使用效果。玻璃转盘由伺服电机和精密减速器驱动，带动待检齿轮通过视觉检测工位，可保证图像采集过程中齿轮匀速平稳运动。转盘采用高透明玻璃材质，不需翻转就可得到产品底部的检测图像。由光电传感器定位齿轮在转盘上的位置，使用气动执行器将OK/NG 的齿轮吹入相应的存储盒实现自动分拣。该系统能够实现注塑齿轮黑点、毛刺、缺齿、断齿、翘曲变形等外观缺陷检测，也能完成常规几何尺寸和形位误差的测量，并能根据缺陷阈值、尺寸公差实时分选出合格品和不合格品，且具备报警功能。该系统对齿轮端面的检测时间小于0. 3 s，满足生产节拍的需求，特别是具有齿轮轴向测量功能。图6 玻璃转盘式齿轮视觉检测分选系统图7 为注塑齿轮在线检测分选系统软件界面。该软件具有自主知识产权，在软件数据库中贮存了常见齿轮型号及对应的尺寸公差和配置参数，包括CPK 分析和XR 图分析，提高了参数输入效率。注塑齿轮在线检测分选系统兼具精密测量与缺陷检测功能，包括齿轮轴向高度、齿距、公法线、同心度等与齿轮精度相关的检测，齿轮外观缺陷识别准确率能满足注塑齿轮大批量在机检测需求。图7 注塑齿轮在线检测分选系统软件界面3 齿轮视觉检测技术齿轮视觉检测技术是齿轮视觉检测仪器的核心，涉及光学、电子学、计算机图形学、齿轮几何学等多个学科，内容覆盖光学成像、图像处理、软件工程、工业控制、传感器、齿轮精度理论等。近几年，与齿轮视觉检测技术相关的新技术、新理论、新方法大量出现，在多个核心问题上取得了重要的研究进展。齿轮视觉检测技术既有一般视觉检测的共性问题，又有齿轮视觉检测中的特殊问题。齿轮视觉检测的工作流程包括图像采集、图像预处理、边缘检测、齿轮精度评定或齿轮缺陷分析等，其中图像采集、图像预处理、特征提取、图像分割、边缘检测、亚像素算法等属于通用的视觉检测技术，而齿轮精度评定和齿轮缺陷识别属于齿轮视觉检测技术的个性问题。这里先从图像采集系统（硬件）和图像处理算法（软件）两个方面综述与齿轮视觉检测技术相关的共性问题的研究进展，然后从齿轮精度测量和齿轮缺陷检测两个方面介绍齿轮视觉检测技术中个性问题的研究进展。3.1 图像采集系统图像采集系统一般由计算机（主机）、图像采集卡、工业相机、镜头、光源等组成。工业相机按照传感器芯片种类可分为CCD 相机和CMOS 相机两种，传统上CCD 相机效果更好，但随着技术的发展，目前在一般应用场合CMOS 相机基本已经取代了CCD 相机。相机数据接口常见的有GigE 接口、USB 接口（USB2. 0和USB3. 0）、Cameralink 接口等。其中采用GigE 或USB 接口的工业相机可以直接通过线缆与主机通讯，不需要数据采集卡；而其他接口如Camerlink 接口的相机则需要配备图像采集卡才能与主机通讯。常用的工业镜头按等效焦距分类主要有广角、长焦、中焦、远心、微距镜头等。一般远心镜头的畸变更小，景深更大，可以消除“近大远小”的测量误差，更适合进行高精度的尺寸测量，因此在齿轮视觉检测领域使用最多的镜头为远心镜头。但远心镜头通常价格较高，对精度测量要求不高时，可用普通镜头替代。视觉检测领域常用的光源有点光源、面光源、条形光源、环形光源、穹顶光源、同轴光源等类型，其作用主要有强化特征和弱化背景、突出测量特征、提高图像信息、简化算法、降低系统设计的复杂度、提高系统的检查精度和效率。在齿轮精度测量领域常用的光源主要是面光源，面光源的光线具有更好的方向性，均匀性更好，齿廓更清晰；在齿轮缺陷检测领域主要使用穹顶光源、环形光源和同轴光源等，这些光源可使整个齿轮端面图像的照度十分均匀，突出缺陷特征。齿轮视觉检测的核心问题是测量精度和检测效率，这两个问题都与图像采集系统密切相关。为了提高测量精度，应当选用分辨率更高的相机；为了提高检测效率，需要选择分辨率低的相机，以减少需要处理的数据量，提高软件计算速度。精度和效率是一对矛盾，通过选用运算能力更强的计算机和改进图像处理算法的效率，可以部分地解决精度和效率的矛盾问题。无论是为了提高检测精度还是为了提高检测效率，选用精度更好的镜头和更加稳定的光源都可以改善整体的性能指标。3.2 图像处理算法齿轮视觉检测技术中用到的图像处理算法有图像预处理、边缘检测、亚像素定位、特征提取和模式识别等。其中图像预处理方法与机器视觉其他应用场合的预处理方法基本相同。3.2.1 边缘检测算法齿轮视觉检测中常采用的边缘检测方法有经典微分算子、小波变换和数学形态学。边缘检测算法能够把齿轮二维端面图像中的关键轮廓提取出来，得到轮廓像素点的坐标集合。根据轮廓点的坐标信息和相机标定参数就可以精确计算出齿轮的特征尺寸，包括齿顶圆直径、齿根圆直径、内孔直径、齿高、齿厚和齿距等。1）经典微分算子图像边缘一般是图像灰度变化率最大的位置，因此可用一阶/二阶导数来检测边缘，由此诞生了一系列经典微分算子。根据微分的阶数可以将经典微分算子分为两类：一类是通过寻找图像灰度值的一阶导数极值点来确定边界的一阶微分算子，有Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、Canny 算子；另一类是根据图像二阶导数的零点来寻找边界的二阶微分算子，有Laplacian 算子、LoG（Laplacian-of-Gaussian）算子、DoG（Difference-of-Gaussian）算子。对这些经典微分算子在齿轮边缘检测中的性能进行了比较，如表1 所示。表1 经典微分算子在齿轮边缘检测中的性能比较Canny 算子采用双阈值和非极大值抑制策略提升对噪声的抗干扰性，具有滤波、增强、检测多个阶段的优化，是性能最优良的微分算子。对于齿轮图像，采用Canny 算子提取的齿廓信息最完整，最接近实际齿廓，如图8 所示。图8 基于Canny 算子的齿廓提取2）小波变换小波变换具有良好的时频局部化特性和多尺度特性。良好的时频局部化特性使其特别适用于检测突变信号，而图像中的突变信号对应边缘，因此小波变换也适用于图像边缘检测。利用Harr 小波函数对齿轮图像进行重构，再结合Canny 算子提取重构图像的齿廓，比单独采用Canny 算子有更优的效果。多尺度特性使其能很好地抑制噪声。图像中的噪声和边缘都属于高频分量，经典微分算子引入各种形式的微分运算后必然对噪声较为敏感，而随着尺度的增加，噪声引起的小波变换的模的极大值迅速减小，而边缘的模值不变，这一特性可以很好地抑制图像噪声。提出一种基于Curvelet 变换的尺度与方向相关性联合降噪方法，该方法对齿轮图像进行降噪处理，在继承小波变换多尺度降噪的基础上，同时进行尺度内方向相关性降噪，可以为齿轮边缘检测提供高质量的输入图像。因此，小波变换是一种齿轮图像边缘提取的有效方法。3）数学形态学数学形态学是基于积分几何和几何概率理论建立的关于图像形状和尺寸的研究方法，其实质是一种非线性滤波方法，通过物体形状集合与结构元素之间的相互作用对图像进行非线性滤波。由于数学形态学提取边缘时容易造成间距小的低灰度轮廓的错位和合并，因此常将其与微分算子提取出的轮廓加权融合。相关文献就提出了一种融合Canny 算子和数学形态学的含噪声齿轮图像边缘检测算法，分别采用改进的Canny 算子和多尺度多结构元素灰度形态学边缘检测算子提取边缘；然后对两幅边缘图像进行了小波分解，得到各层子图像；最后对子图像进行自适应加权融合，并使用小波逆变换重构图像得到最终的边缘检测图像。相关文献采用数学形态学中的四邻域腐蚀法提取出边缘宽度，并将其作为单个像素的轮廓，测量分度圆直径为5 mm 以下的齿轮的齿顶圆直径和齿根圆直径，与千分尺测量结果差值的绝对值在2 μm 以内。3.2.2 亚像素定位算法数字图像是以离散化的像素形式存在的，传统边缘检测算法的测量分辨率只能达到一个像素级，提取出的边缘由像素块构成，边缘定位精度不高，如图9（c）所示。亚像素定位算法是在像素级边缘检测的基础上逐渐发展而来的，首先需要经过像素级边缘检测粗定位，然后利用粗定位边缘点周围邻域内的像素数据进行边缘点的亚像素级精确定位，如图9（d）所示。图9 亚像素边缘处理亚像素定位算法主要有三类：矩方法、插值法和拟合法。1）矩方法矩方法计算简便，应用于齿轮边缘检测可以减小测量误差。相关文献提出一种利用前三阶灰度矩进行亚像素边缘定位的算法，这是文献中最早提出的矩方法。随后基于空间矩、Zernike 正交矩的方法也相继被提出。相关文献利用基于Zernike 矩的齿廓边缘检测算法，对齿顶圆直径为49. 751 mm、齿数为23 的齿轮测得的齿顶圆直径、齿根圆直径的相对误差在0. 02% 以内，齿距累积总偏差的相对误差约5. 15%。相关文献提出一种基于灰度矩的亚像素边缘检测算法，该算法以邻域窗口的灰度均方差积表示边缘强度，灰度重心所在的方向表示灰度变化的方向，在初始边缘的基础上按求取的灰度变化方向划分为八个区域，构建一维灰度矩模型解算亚像素边缘位置，对于噪声系数为0. 005 的模拟图像，该算法的绝对定位误差为0. 013 pixel。相关文献提出了一种复合亚像素边缘检测方法，该方法基于orthogonal Fourier-Mellin moment（OFMM），可为后续齿廓缺陷检测提供精确的齿廓形状。2）插值法插值法运算速度快，应用于齿轮在线检测设备能够满足生产节拍的要求。插值法的核心是对像素点的灰度值或灰度值的导数进行插值，以增加信息。德国MVtec 公司开发的著名机器视觉算法包Halcon 在工业领域应用广泛，其中的亚像素边缘检测算子采用的就是插值法。相关文献基于Halcon 算法包中的亚像素边缘检测算子，开发了一套齿轮测量应用程序，可以得到齿廓亚像素点集合，并设定条件剔除假边缘，最终得到齿顶圆直径等参数。3）拟合法拟合法对噪声不敏感，适用于噪声较多的齿轮图像，但求解速度较慢。拟合法是通过对像素坐标和灰度值进行理想边缘模型拟合来获得亚像素边缘的。相关文献提出一种基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法，可最大限度地消除噪声的影响，与原有高斯拟合算法相比，该算法通过坐标变换简化了曲面拟合问题，计算速度提高1 倍，可以满足五级精度的渐开线直齿圆柱齿轮的齿廓偏差测量要求。3.2.3 特征提取和模式识别算法缺陷检测算法一般由图像预处理、图像分割、特征提取和模式识别等步骤组成，其中特征提取和模式识别是缺陷检测的关键环节。特征提取的有效性对后续目标缺陷识别精度、计算复杂度、检测鲁棒性等均有重大影响。常用的特征提取算法可以分为三种，分别是基于纹理、颜色和形状的特征提取算法。提取完特征后，还需采用模式识别算法对缺陷进行区分。模式识别算法主要有匹配识别和分类识别两类。齿轮缺陷检测常用的匹配识别算法有FAST 和SIFT 算法等，常用的分类识别算法有基于人工神经网络或支持向量机的算法。相关文献提出了一种基于FAST-Unoriented-SIFT 提取算法和BoW（Bag-of-Words）模型的行星齿轮故障识别方法，该方法将原始振动信号转换为灰度图像后，通过FAST-Unoriented-SIFT 算法直接提取灰度图像中的特征。FAST-Unoriented-SIFT 算法结合了FAST 和SIFT 算法的优点，忽略了特征的方向。最后在提取的特征的基础上建立BoW 模型，该方法对齿轮故障的整体识别率达98. 67%。相关文献提出了一种改进的GA-PSO 算法，称为SHGAPSO算法，先经过图像分割算法提取齿轮的几何形状、纹理和颜色特征，再重建BP 神经网络，并使用SHGA-PSO 算法优化结构和权重。SHGA-PSO 算法对坏齿、划痕、磨损和裂纹4 种不同的齿轮缺陷样本的识别正确率在94% 以上。相关文献基于YOLO-v3 网络实现了对金属齿轮端面凸起、凹陷和划痕三种缺陷的快速检测和定位，对每幅图像的平均检测时间为77 ms，对三种缺陷的平均精确度（AP）和平均召回率（mean recall）分别为93% 和91%，检测效果如图10 所示。图10 齿轮缺陷特征提取与模式识别3.3 齿轮精度测量齿轮形状复杂，精度要求高。为保证齿轮产品质量，需要控制的齿轮精度指标有齿距偏差、齿廓偏差、螺旋线偏差、齿厚、齿圈跳动等，其中除螺旋线偏差外，其他精度指标都可以用齿轮端截面轮廓数据进行计算。齿轮精度测量主要有两个问题需要解决，一是通过图像处理获得被测齿轮的精确的端面轮廓信息，二是根据齿轮精度理论和相关齿轮精度标准计算齿轮各项偏差值并给出齿轮精度评定结果。通过齿轮精度等级，可以确定对视觉检测系统的测量精度要求。以齿数20、模数1 mm、5 级精度的直齿圆柱齿轮为例，其齿距累积总偏差为11 μm，齿廓总偏差为4. 6 μm。按测量仪器精度为被测指标允差的1/3~1/5 估算，测量5 级精度齿轮的测量仪的精度应优于1. 6 μm。这对视觉测量而言，是非常困难的。齿轮视觉测量精度依赖于测量系统的硬件和数据处理算法。由于所用相机、镜头等图像采集系统硬件和图像处理算法等软件的不同，以及被测对象齿轮的尺寸参数和精度要求不同，齿轮视觉检测系统的测量精度的差异很大，但在齿轮被测项目评定方面，都是根据齿轮精度相关标准进行的。相关文献依据齿轮精度标准ISO1328-1，给出了视觉测量齿距偏差和齿廓偏差的评定方法，对模数为0. 5 mm 的8 级精度直齿轮测得的齿距偏差、齿廓偏差与齿轮测量中心的测量结果差值最大为4 μm。相关文献采用视觉测量方法测量模数为2 mm、齿数为90的齿轮，齿廓总偏差5 次测量的标准差为0. 028 μm，取得了很好的测量重复性。相关文献提出了视觉测量齿轮的公法线长度的方法，其测量精度能够满足工程应用要求。齿轮精度视觉测量方面，国外研究进展与国内基本相当，研究内容类似。值得指出，Werth 公司推出的基于光纤测头的微小模数齿轮测量设备采用了接触式测量和视觉检测技术相结合的方法，该方法既具有视觉测量的特点，可借助视觉引导实现对微小齿槽的测量；又具有接触式测量的特点，需要用光纤测球扫描齿轮轮廓，测量精度较高但效率较低。由于仪器价格高，这种基于光纤测头的齿轮测量仪器实际应用较少。除了齿廓偏差、齿距偏差、齿厚等轮齿精度指标外，齿轮视觉测量技术还可以获得齿轮的形位误差。GB/T 1182—2018 规定齿轮图纸中通常要标注内孔圆度、端面跳动或垂直度、分度圆跳动等的形位公差，这些都可以通过视觉测量完成。此外，近年来出现了基于视觉方法的齿轮表面粗糙度测量研究。有文献提出一种基于卷积神经网络（CNN）建立粗糙度参数Ra 与处理后的齿轮感兴趣区域（ROI）图像之间关系的方法，该方法可以在无需人工参与的情况下自动检测齿轮表面粗糙度，平均测量时间约为0. 5 s，比使用接触探针测量齿面粗糙度的方法快40 倍。我国科技工作者在1970 年前后首创的齿轮整体误差测量技术可快速获取包含被测齿轮全部齿廓误差信息的双向截面整体误差曲线（SJZ），进而方便地分析出齿廓偏差、齿距偏差、齿厚变动量等齿轮误差项目，可以直观地对齿轮加工质量和使用性能进行分析和评价，具有测量效率高、信息全的优点。但由于作为测量元件的跳牙蜗杆制造困难、通用性不好，传统上齿轮整体误差测量技术通常只适用于大批量生产的齿轮产品。与齿轮整体误差测量技术类似，齿轮视觉测量技术也可以快速获得被测齿轮的全部齿廓信息，因此也可以使用齿轮整体误差曲线进行测量结果的表达、分析与处理。CVGM 视觉齿轮测量软件中就采用双向截面整体误差曲线作为全部齿廓测量结果的表达方式。图11 为CVGM 获取的SJZ 曲线，其中最外圈为左齿面整体误差曲线，其次为右齿面整体误差曲线，最内圈为齿轮内孔圆度误差曲线。图中可见被测齿轮具有中凸齿廓，整体几何精度较好，但在个别轮齿交替时（左齿面2-3 齿交替、3-4 齿交替）会产生较为明显的啮合冲击。其中，该被测齿轮作为被动齿轮在左齿面2 齿、3 齿啮入时会产生刚性冲击，作为主动齿轮在左齿面2 齿、3 齿啮出时会产生柔性冲击。从双向截面齿轮整体误差曲线还可以看出各轮齿齿距、齿厚的变化规律［9］。通过与齿轮视觉检测技术相结合，齿轮整体误差测量技术和齿轮整体误差理论又获得了新的发展机会。图11 CVGM 获取的双向截面整体误差曲线为提高测量精度，CVGM 创新性地提出了基于“ 虚拟样板”的齿轮测量软件精度标定方法。在CVGM 系统中，测量精度是分为两个环节进行保证‍‍‍的：首先通过测量标定片对图像采集系统的精度进行标定；其次使用虚拟齿轮样板对测量软件算法的精度进行标定。图12（a）为对标定片进行测量的结果，标定片上各个圆点的直径理论值为0. 5 mm，标定片的图形制造误差小于等于1 μm，CVGM 计算出的各个圆点的直径误差均在1 μm 以下。图12（b）为采用CAD 软件绘制的无误差的标准齿轮图像，图片像素大小与实际图像采集系统CVGM-12H 的像素大小相同，均为3. 668 μm。CVGM 对无误差齿轮图像进行测量时，由图像处理算法和齿轮精度评定算法引入的齿廓偏差小于等于2 μm，齿距偏差小于等于1 μm。试验中CVGM 系统测量重复性误差为±1μm，可以满足齿数为20、模数为1 mm、5 级精度的直齿圆柱齿轮的精度测量要求。此外，CVGM 软件还可以自动计算内孔圆度、齿圈跳动、公法线长度等误差项目。图12 CVGM 图像采集系统标定和“虚拟齿轮样板”图（a）标定片；（b）虚拟齿轮样板3.4 齿轮精度测量制造过程中由于材料、设备和工艺等问题，会产生齿轮缺陷。齿轮缺陷视觉检测技术的关键指标是缺陷识别的准确率和效率。图13 为齿轮的常见缺陷，包括毛刺（披锋）、缺料、裂纹、收缩、变形、穿孔、流纹、烧胶、凹痕、色差、坏齿、凸起、气泡和溢边等。齿轮视觉检测系统采集并处理齿轮表面图像，利用图像分割、特征提取和模式识别等算法获取缺陷的特征信息，实现对缺陷的定位、识别、分类和统计。图13 齿轮缺陷种类1）齿廓缺陷检测齿廓缺陷检测是齿轮缺陷检测研究中的重点，齿廓好坏与齿轮传动性能密切相关。齿廓具有固定的形状特征，一旦出现缺陷就意味着形状改变。因此，齿廓缺陷检测通常需要先用边缘检测算法提取齿廓边缘，再利用基于局部灰度特征统计或形状特征提取的方法对齿廓边缘的每个亚像素点进行几何特征分析来识别齿廓缺陷。相关文献通过连通域标记算法对每个连通域进行细分区域灰度值分析，对灰度值分析结果进行阈值判别从而提取齿轮缺角、缺齿缺陷。相关文献针对彩色塑料齿轮图像，采用基于决策树的局部阈值方法对图像进行分割来检测齿轮的缺齿情况。有文献提出“虚拟圆扫描法”，通过对一系列相关交点之间的距离比值与设定的比值系数进行比较，确定齿廓是否合格。当齿廓缺陷随机性较强时，可采用机器学习算法来提高识别的正确率。相关文献采用支持向量机来构造齿轮缺陷识别模型，模型识别齿廓缺陷的正确率达97. 8%。2）毛刺检测毛刺是齿轮在生产过程中出现的一些飞边、棱边、尖角等，是齿轮最为常见的缺陷。齿轮毛刺是齿轮制造工艺不当引起的，尺寸细小，肉眼难以发现，出现位置随机，较为频发，是齿轮缺陷检测中的必检项。由于毛刺常出现于齿轮轮廓边缘，因此通常需要进行边缘检测，再根据齿轮的几何特征来判别和定位毛刺。本团队针对注塑齿轮的中孔披锋（毛刺）缺陷，先采用亚像素定位算法精确定位中孔轮廓，再计算轮廓上各点到齿轮中心的径向距离，根据径向距离的异常值判定是否存在中孔披锋。3）表面异物检测齿轮的表面异物缺陷包括油污、黑点、材料中的杂质等。这类缺陷通常会构成图像上的连通域，通过图像分割、Blob 分析等方法可以得到连通域的质心坐标、面积、圆形度、凹凸度和惯量比等几何形状特征，从而获取表面异物的个数、位置和大小等信息。4）裂纹与流纹检测裂纹是金属齿轮的一种外观缺陷，与裂纹类似，流纹是注塑齿轮特有的一种外观缺陷。针对这两种缺陷的检测方法一般分为两个步骤：一是检测齿轮表面是否存在裂纹/流纹；二是提取裂纹/流纹。合格的齿轮产品表面较为光滑，灰度变化均匀；裂纹/流纹则与周围灰度值有明显差异，具有明显的纹理特征，因此常采用基于统计的灰度特征或阈值分割法进行提取。5）翘曲变形检测翘曲变形是注塑齿轮的常见缺陷类型，体现为塑料齿轮的几何形状与模具型腔的形状发生了偏离，超出了公差范围。通常可以通过测量塑料齿轮的特征尺寸（如齿距、齿厚）来识别。本团队选取斜齿轮齿厚标准差或直齿轮齿厚最小值作为特征值，利用支持向量机分类器进行翘曲变形缺陷判别，成功检测出200 个样品中的19 个存在翘曲变形缺陷的齿轮。6）多缺陷融合检测当齿轮表面缺陷特征较多时，通常要通过基于机器学习的目标分类算法来进行判别。如有文献提出一种改进的YOLO-v3 网络，用DenseNet 代替YOLOv3网络中的DarkNet-53 网络，对塑料齿轮的污痕和缺齿缺陷进行检测，误检率为1. 3%。相关文献采用基于CNN 的两种分类方法Naïve 法和fine-grained 法对齿轮的划痕、凸起、孔蚀、块状不对称缺陷进行识别，Naïve 法处理时间更少，平均时间为0. 09 s，准确率为92%，而fine-grained 方法在准确性方面更好，准确率为96. 5%，平均时间为0. 67 s。本团队研制的注塑齿轮在线检测分选系统能够实现对注塑齿轮材料杂质、黑点、油污、烧胶、毛刺、气泡、水口穿孔、缺齿、断齿、收缩、翘曲变形等多缺陷的融合检测，还可以测量齿轮几何尺寸和形位误差，特别是具有齿轮轴向测量功能，可实时分选出合格品和不合格品，具备报警功能，检测效率高、功能全，是目前注塑齿轮视觉在线检测专用设备。4 结束语特大齿轮(直径大于3000mm)测量和微小齿轮（直径小于2mm或模数小于0.1mm）测量属于“绝端测量”范畴。过去20年，对齿轮极端测量技术的研究取得了系列成果，有些已应用于实际齿轮测量中。随着齿轮视觉检测技术的发展，齿轮视觉检测仪器已经可以实现齿轮精度评价和齿轮缺陷检测，已在众多小模数齿轮生产企业得到应用，可以有效地管控产品质量、改进加工工艺、提高产能，取得了较好的使用效果。在齿轮视觉检测技术发展过程中，软件算法是技术壁垒和核心竞争力的集中体现。相对于齿轮精度测量，面向齿轮缺陷检测的技术较为成熟。目前，齿轮机器视觉测量仪器和技术的研究和应用主要集中在小模数齿轮领域的原因如下：在机器视觉测量中，测量精度和测量范围（视场范围）是一对矛盾，现有的机器视觉测量仪器难以同时满足中、大模数齿轮对视场范围和测量精度的要求；小模数齿轮的齿槽宽度小、轮齿刚性差，常规的接触式测量仪在测量小模数齿轮时效率低、测量困难，不能满足小模数齿轮的测量需求。但齿轮机器视觉测量技术也有不足。除了固有的测量精度相对较低的缺点外，由于轮齿遮挡问题，齿轮机器视觉测量技术目前不能实现对圆柱齿轮的螺旋线测量和对锥齿轮、斜齿内齿轮等特殊齿轮的测量，限制了齿轮机器视觉测量技术的推广和应用。在齿轮精度测量研究方面，提高视觉测量精度仍将是难点和着力重点；在齿轮缺陷检测研究方面，目前对齿轮缺陷检测的研究不够深入，可检的缺陷种类不全，提高缺陷识别准确率和效率是着力重点。随着人工成本的增加和产业升级需求的提升，在大规模齿轮生产过程中齿轮视觉在线检测设备的应用越来越多。齿轮视觉在线检测设备的特点有：耦合于生产线上，可高效测量批量齿轮的尺寸精度，实时监测齿轮质量，自动剔除不合格品，形成“生产-检测-分选”自动化流水线；对齿轮外观缺陷进行识别和分类，实现大批量齿轮的“应检尽检”，用“大数据”手段分析齿轮工艺问题，与生产管控系统互联，及时调整工艺参数，减少损失；实现齿轮质量长期监测，及时发现齿轮质量的异常变化；可实现网络化监管和远程监控，即使在千里之外也可以监控整个生产过程，把握生产动态。在未来，齿轮视觉检测技术必将纳入更多先进的科学技术，齿轮视觉检测仪器也将集成更多新技术，并充分发挥各项技术的优点，提升检测效率和精度。三维视觉检测技术、视觉检测设备的复合化、微型化和智能化将是齿轮视觉检测技术的发展趋势。未来每条齿轮产线的生产动态都可以集成到一个软件中进行分析，检测数据实时存储到云端，长期积累的庞大数据将为齿轮生产工艺带来巨大的变革。毫不夸张地说，视觉检测技术将会带来齿轮检测领域的革命，现在还仅仅处于入门口。（省略参考文献51篇）

&mdash 岛津与三菱电机共同开发回收塑料的高精度材料识别技术&mdash 三菱电机株式会社与株式会社岛津制作所共同开发出「回收塑料高精度材料识别技术」，该技术能够以99％以上的精度瞬间识别在废弃家电产品回收工程中分选回收的塑料种类。以往以手工作业的回收塑料的纯度检测实现了自动化。 塑料高精度材料识别装置全景 塑料高精度材料识别装置概念图 ＜开发特长＞ 1．高速・ 高精度识别回收塑料的种类・ 无论着色剂、添加剂的含量有多少，都可识别回收塑料的种类・ 基于识别算法，用时约1秒钟完成向传输板上的塑料片照射中红外光以及反射光解析，实 现99％以上的高精度识别2．自动传输・ 连续识别塑料片・ 可将尺寸各异的塑料片自动传输到识别位置上进行连续识别・ 按种类自动分选识别的塑料片 ＜今后工作＞ 三菱电机株式会社正基于本技术争取提高回收塑料的纯度检测效率，扩大高纯度自循环回收量。株式会社岛津制作所正推进塑料回收装置产品化，以应用于家电回收等中。※本技术开发获得经济产业省2011年度产业技术实用化开发事业费补助金[资源循环实证事业（塑料的高度材料识别技术及回收材料化技术）]并实施。 ＜开发背景＞ 三菱电机株式会社以降低地球环境负荷、有效利用资源为目的，不断致力于废弃家电产品的再资源化与再利用的「自循环回收」工作，已于株式会社HYPER CYCLE SYSTEMS实施了铁、铜、铝以及单一材料塑料的回收工作，并开发了难以分选的「混合破碎塑料」的回收技术，于2010年在株式会社Green Cycle Systems Corporation启动业界首家大规模塑料材料化工厂，扩大了家电产品的主要塑料(PP、PS、ABS)的回收量。为了提高以往手工作业的回收塑料纯度检测的效率和高精度化，接受经济产业省2011年度产业技术实用化开发事业费补助金，与日本著名分析仪器厂家株式会社岛津制作所共同开发了回收塑料的高精度识别技术。为基于纯度检测自动化的回收塑料纯度检测高速化与高精度化做出了贡献。 ＜特长详细内容＞ 1．高速・ 高精度地识别回收塑料的种类传统的近红外光塑料分选装置由于受到从废弃家电产品回收的「混合破碎塑料」所含着色剂的干扰，无法识别浓色塑料。此次开发出使用波长长于近红外光的中红外光，不受着色剂、添加剂影响，高速･ 高精度地识别包括浓色塑料在内的塑料种类的技术。采用不易受到塑料片形状差异影响的光学系统以及高灵敏度识别反射光的检测器，并应用根据1秒钟内多次测定同一塑料片内反射光而获得的数据综合识别塑料种类的算法，达到了99%以上的精度。2．自动传输・ 连续识别塑料片倾斜开孔的圆盘状传输板，利用自重将每一塑料片逐一吸附在开孔上，然后自动传输到识别位置上，实现连续识别。使用空气枪自动分选已识别的塑料片，实现了塑料纯度检测的自动化。在株式会社Green Cycle Systems Corporation，将试制装置应用于分选回收的破碎塑料的纯度检测，结果可知，获得了与传统的手工检测同等的精度。关于岛津 岛津企业管理（中国）有限公司是（株）岛津制作所为扩大中国事业的规模，于1999年100%出资，在中国设立的现地法人公司。 目前，岛津企业管理（中国）有限公司在中国全境拥有13个分公司，事业规模正在不断扩大。其下设有北京、上海、广州、沈阳、成都分析中心；覆盖全国30个省的销售代理商网络；60多个技术服务站，构筑起为广大用户提供良好服务的完整体系。 岛津作为全球化的生产基地，已构筑起了不仅面向中国客户，同时也面向全世界的产品生产、供应体系，并力图构建起一个符合中国市场要求的产品生产体制。 以&ldquo 为了人类和地球的健康&rdquo 为目标，岛津人将始终致力于为用户提供更加先进的产品和更加满意的服务。 更多信息请关注岛津公司网站www.shimadzu.com.cn/an/ 。

2023年2月24日，思看科技（SCANTECH）正式发布AM-CELL C200自动化光学三坐标系统。AM-CELL C200是专为中型零件量身定制的全新三坐标测量系统。采用灵活柔性的模块化设计，轻松部署多种测量方案；配备主动安全防护系统，无需特殊安全防护外框。在生产车间、科研实验室、教学中心等复杂的交互场景中都能游刃有余；为企业精益化、自动化、智能化的业务演变与升级，提供产品全生命周期的质量管控解决方案。轻量标品 极简操控标准化产品，设备重量仅为原来的30%，安装、调试周期缩短至2天，效率较原来提升2倍以上。一键启动即可实现100%无人化全自动测量，调试中可拖拽机器人进行示教，实现快速自动路径规划，极大降低操作人员对自动化设备的使用门槛。模块设计 柔性部署按功能性模块化结构设计，布局紧凑、占地面积小，可基于不同生产条件轻松部署多种测量方案（L型、I型、T型、分离型）。使用标准工业外扩接口，能够灵活接入多种系统，无缝融合生产线，赋能生产智造企业打造智慧工厂。多变位机协同工作，换件不停机，真正实现设备无呆滞时间，大幅度提高检测效率。主动防护系统 安全时刻相随机器人和变位机均搭载力反馈伺服控制系统，支持10级碰撞检测，无需特殊安全防护外框。尤其适合在需要人机交互的测量场景，充分保障操作人员和设备本身的安全。自动化光学测量 展现计量硬功底适配全域TrackScan系列不贴点光学跟踪式三维测量系统，在长时间的自动化测量过程中运行更稳定，测量数值更准确，可以24小时不间断地完成每天数百个零部件的批量检测。激光测量系统无损演绎手持情况下2,600,000次/秒超高测量速率、0.025 mm计量级测量精度；同时还支持全新灰度值边界检测功能，自动提取孔特征，轻松获取冲压件或机加件的圆孔、圆槽、方孔等封闭类特征的高精度三维数据。信息化质量控制，助力工业4.0支持工业4.0全套的前端及后端工业质量自动化软件和各种MES系统，可实现一键启动，自动调用、计算、生成检测报告，并按需生成结果统计分析，实现更精准的质量控制，为生产制造保驾护航。产品研发：检测效率大幅提升，测量效率较传统三坐标提高5倍以上，加快研发转化周期，为新产品快速投放市场提供有力的保障。生产制造：具备多种质量控制方法，对批量检测结果进行单件、多件、批量趋势分析并出具报告，快速识别生产中的变化，预判零件质量趋势，减少废品率，确保生产过程稳定可靠。全场景融入 释放强悍实力可测量Φ1500 mm、200KG以内中型零件，接入220V市电即可正常运行，全面融入多种测量场景。生产车间：设备抗干扰性强，不受环境光源、温度变化的影响，在复杂车间环境下仍能保持高精度三维测量。尺寸测量室：无需特殊的环境控制，可以根据实际情况选择是否加装防护外框。实现安全稳定、用户友好的实验室测量。教学实训：支持多种编程，无需专业技能即可高效完成测量任务，致力于以产学研融合的方式，助力人才培养生态建设。关于思看思看科技（杭州）股份有限公司是全球最早研发生产手持式三维视觉测量产品的高科技型企业之一，产品辐射60多个国家和地区，服务企业5000家以上，经销商及国际化的销售与技术支持团队遍布全球，为COMAC、宝马、大众、通用、苹果、西门子、JCB、三一重工等知名企业及研究机构提供行业前沿的三维测量技术解决方案。

随着中国IVD市场的发展成熟，核酸质谱作为临床检测中逐步兴起的前沿技术,相比于其他检测技术具有灵敏度高、高通量等优点，近年来在产前诊断、新生儿筛查、肿瘤个体化诊断、药物基因组学、传染病和心血管等领域有着广泛的应用。然而在实验过程中，数以万次的加样过程会导致严重的人为因素影响，难以保证实验准确性和高负荷的应用和开展。睿科集团结合移液工作平台，自主研发了多款仪器，助力核酸质谱检测自动化。Vitae 100核酸提取/PCR体系构建系统：可用于样品获取后的自动化核酸提取和PCR体系配置。Vitae SPOTTER生物芯片点样系统：可用于核酸质谱芯片自动化点样，能够实现纳升级液体控制，高效完成大批量的样品点样需求，通过电脑程序控制下完成样品的均匀分配，避免手工操作引起的体积误差和可能的外来污染。睿科核酸质谱检测前处理自动化操作流程产品介绍01Vitae 100全自动核酸纯化系统采用磁珠分离技术，可以快速提取1-96个样本，具有紫外灭菌及HEPA过滤系统，防止样本交叉污染，保护操作人员的安全。02Vitae 全自动PCR体系构建系统代替手工PCR反应体系配置中重复移液步骤，实现自动化高效精准移液，避免了人为重复操作带来的误差以及污染；可实现384孔PCR板的分装；移液精度可以达到CV2%；兼容国内外任意品牌核酸提取的耗材和PCR板。03Vitae SPOTTER生物芯片点样系统一款高通量的微阵列芯片点样系统，以阵列方式在玻片或薄膜上点样，制备生物样品微阵列芯片，为生物样品的TOF-MS分析提供了自动化制备手段。

p　　BCEIA 2019细胞自动化检测技术及应用论坛/pp　　时间：2019.10.25 08:45-12:00/pp　　地点：国家会议中心 展览会议区 E232A/pp　　主办：陆军军医大学基础医学院生物医学分析测试中心/pp　　会议简介：/pp　　近年来，细胞生物学研究日益交叉化、工程化、组学化，需要海量的分析数据作为支撑，对细胞的表型检测提出了更高的通量要求。细胞自动化检测技术正是在这样的背景下应运而生。该技术领域以样本制备、样本检测、数据分析与表型判读的全流程自动化为努力方向，使大规模的表型鉴定及筛选成为可能，从而实现全基因组功能分析、药物/分子筛选等工程化研究 也能与临床诊断无缝融合，快速提供精准诊断结果，支撑精准医疗的发展。/pp　　为促进细胞自动化检测技术的开发与应用，增进地区间技术合作交流，借第十八届北京分析测试学术报告会暨展览会(BCEIA2019)大会召开之机，陆军军医大学生物医学分析测试中心举办“细胞自动化检测技术及应用”专题论坛，届时将邀请屈晨雪、徐晓雪、万瑛等多名业内知名专家，重点围绕流式细胞技术、细胞自动化检测、多色流式检测等热点应用及前沿进展开展学术交流。我们期望本次论坛为增进细胞自动化检测技术领域研究者与应用者的互相了解提供机会，并为促进本领域及相关交叉学科的信息交流与科研合作搭建良好的平台。/pp　　欢迎广大科研工作者届时莅临交流指导!/ptable border="0" cellspacing="0" cellpadding="0" width="605" style=""tbodytr style=" height:31px" class="firstRow"td width="89" nowrap="" colspan="2" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "日span /span期/span/p/tdtd width="103" nowrap="" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "时span /span间/span/p/tdtd width="336" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "内span /span容/span/p/tdtd width="76" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "主持人/span/p/td/trtr style=" height:31px"td width="52" rowspan="9" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "10/spanspan style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "月span25/span日/span/p/tdtd width="37" rowspan="8" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "上午/span/p/tdtd width="103" nowrap="" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "8:45 – 9:00/span/p/tdtd width="336" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "欢迎致辞/span/pp style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "万瑛（陆军军医大学生物医学分析测试中心）/span/p/tdtd width="76" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "万瑛/span/p/td/trtr style=" height:31px"td width="515" nowrap="" colspan="3" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "会议特邀报告/span/p/td/trtr style=" height:31px"td width="103" nowrap="" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "9:00 – 9:30/span/p/tdtd width="336" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "流式细胞术在临床检测中的应用/span/pp style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "屈晨雪（北京大学第一医院）/span/p/tdtd width="76" rowspan="2" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "万瑛/span/p/td/trtr style=" height:31px"td width="103" nowrap="" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "9:30 – 10:00/span/p/tdtd width="336" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "流式多色分析技术标准化初探/span/pp style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "徐晓雪（首都医科大学医学实验与测试中心）/span/p/td/trtr style=" height:31px"td width="103" nowrap="" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "10:00 – 10:30/span/p/tdtd width="336" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "自动化多色流式染色进展/span/pp style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "万瑛（陆军军医大学生物医学分析测试中心）/span/p/tdtd width="76" rowspan="4" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "徐晓雪/span/p/td/trtr style=" height:31px"td width="103" nowrap="" style="background: rgb(222, 234, 246) border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "10:30 – 11:00/span/p/tdtd width="336" style="background: rgb(222, 234, 246) border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "茶歇/span/p/td/trtr style=" height:31px"td width="103" nowrap="" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "11:00 – 11:30/span/p/tdtd width="336" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="31"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "BD Single Cell Muti-omics/span/pp style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "高佳（spanBD/span公司）/span/p/td/trtr style=" height:41px"td width="103" nowrap="" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="41"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "11:30 – 12:00/span/p/tdtd width="336" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="41"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "多色流式细胞术助力科研之路/span/pp style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "徐荔（spanBD/span公司）/span/p/td/trtr style=" height:5px"td width="553" colspan="4" style="border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " height="5"p style="line-height:17px"span style="font-size:11px font-family:' 微软雅黑' ,' sans-serif' "会议结束/span/p/td/tr/tbody/tablep style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 161px height: 161px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201910/uepic/0d86e228-39eb-4087-b700-af7c40a26b7e.jpg" title="bceia-仪器信息网报名渠道.png" alt="bceia-仪器信息网报名渠道.png" width="161" height="161"//pp style="text-align: center "扫码报名/p

京华时报消息，北京市卫生监督所应急中心主任魏向东日前透露，市民有望定期了解生活用自来水的卫生安全状况。　　魏向东说，水质情况目前主要靠实验室检验，“往往是今天采样，过段时间才出结果，实时公布有困难，但可以定期公布。”卫生部门计划实现水质卫生监测自动化管理，建自动化水质监测点，届时就能像空气质量报告一样公布水质情况。

p　　strong仪器信息网讯 /strong康达检测已经成立十年了，十年来经历了三次实验室搬迁，每一次的搬迁都见证了公司坚实的发展足迹。康达刚刚启用的新实验室及办公区域面积已达20000平米，仅色谱、质谱、光谱和质谱联用仪等就有近200台套，其中岛津的气相色谱和气质联用仪就有68台，可见康达检测业务发展之快，以及在投入方面的决心之大。br//pp　　日前，仪器信息网编辑采访了康达检测技术总监李冠华，就公司的未来发展等问题进行了交流。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201912/uepic/c6038343-aaff-4077-8bad-5cc0a9764063.jpg" title="康达检测.jpg" alt="康达检测.jpg"//pp style="text-align: center "strong康达检测技术总监 李冠华/strong/pp　　strong土壤和固废检测增长较快/strong/pp　　康达检测的主要业务范围包括水和废水检测、空气和废气检测、土壤与地下水检测、环境损害司法鉴定、固废检测与危险废物鉴别检测、生活饮用水检测、职业卫生检测与评价等服务，通常说的环境检测领域的水、土、气、固废检测等都已经囊括在内。“我们公司2009年刚成立的时候是以职业卫生评价和检测为主，从2011年左右开始以环境检测为主要发展方向。目前，相比职业卫生评价和检测，环境检测业务占更大份额。”李冠华介绍到。/pp　　康达检测2016年在新三板上市，当年的营收和利润增长就超过了50%。近几年公司的营收和利润增长率也一直在50%以上。谈到如此快速发展的原因时，李冠华觉得主要有两点原因，“一是公司领导制定的战略方向比较正确 另外一方面是正好赶上了利好政策机会，第三方检测特别是环境第三方检测近年来发展比较快。”国家对环境的重视程度越来越高，相关的监管越来越规范、越来越严格，检测市场需求也越来越大。/pp　　目前单说环境检测业务，康达检测的业绩规模能排到业内前三。今年公司营业收入近两个亿，其中环境检测业务占到80%以上。“最近两年，康达检测在其特色领域土壤检测和固废检测方面表现优秀。”李冠华说到，“土壤检测需求未来会持续一段时间。我们参与的土壤检测项目比较多，经验也比较丰富，不但有江苏地区也有国内其他地区的。因为与水样、空气样品相比，土壤样品的时效比较长，所以实验室覆盖的地域范围更大。最近我们也入围了两个土壤详查项目的检测实验室名录。”/pp　　当谈及另一项特色业务即固废检测时，李冠华自信地表示：康达在固废检测领域是非常有竞争力的!原来社会上对固废污染特别是危险废弃物污染并不是太关注，但现在已经越来越重视 而且固废管理方面的相关政策法规也会越来越完善。康达检测的固废检测业务虽然2014年才开始起步，但是在固废“大热”之前，康达检测就已经提前做了战略规划，包括人员、技术储备和设备投入，所以抓住了机会，业务增长非常快，目前已经服务了全国近30个省市和地区，在近年来多起热点环境案件中都有康达固废与废物鉴别检测的身影。/pp　　在康达检测的业务架构中，还有一项极具特色的环境损害司法鉴定业务。康达检测是江苏省第一批拿到环境损害司法鉴定资质的机构之一。并且，去年康达检测与司法鉴定科学研究院合作成立了环境损害司法鉴定联合研发中心。“最近几年环境损害司法鉴定的需求比较多，特别是一些环境污染案件发生的较多、社会关注度也很高，如长江垃圾倾倒、太湖垃圾倾倒、湖州市病死猪掩埋事件等。”李冠华说。/pp　　2019年，康达检测在苏州工业园区公司新址新建成了二噁英检测实验室。李冠华介绍到，“二噁英检测对分析仪器和实验室环境要求比较高，实验室建设和运行的投入比较大。近年来二噁英检测的需求越来越大，但是具备二噁英检测能力的实验室并不多。康达检测在这个领域顺势而为，未雨绸缪，对此早已做好了充分的准备。”/pp　　strong信息化、自动化、规范化是方向/strong/pp　　“我认为‘技术’和‘质量’是康达检测未来的核心竞争力和快速发展的基础。如果想要长久发展，必须要关注技术研发和质量控制，要不然是没办法领先竞争对手的!”李冠华说到。经过几年的发展，康达检测的研发中心已经取得了一系列成果。其中，最显著的是已经投入运行的样品智能化管理系统和实验室信息化管理系统。/pp　　信息化、自动化、规范化是第三方检测行业的未来发展方向。谈到康达检测为什么要开发样品智能化管理系统时，李冠华介绍到，对于第三方检测公司来说，特别是规模比较大的第三方检测公司，样品管理需要投入大量的人力物力，存在效率低，易出错，不规范等问题。实验室必须对样品的接收、清点、存放、流转、处置等各个环节实施有效的控制，所以急需借助信息化、自动化的手段来实现样品的高效管理。/pp　　康达检测的样品智能化管理系统通过物料运送AGV(自动导引运输车)、仓储AGV实现了样品的自动入库、出库、借用、归还、运送等任务，既提高了样品管理效率，也减少了错误出现几率。“项目启动之初，调研寻找合作方以及与合作方商讨确定技术方案比较困难，因为大部分自动化技术企业没有接触过我们这个行业，他们不太了解我们行业的特殊要求，所以一开始的相互沟通花了很多的时间精力。”李冠华说到，“这个项目从开始有这个想法，到最后能够完全的正常运行，经历了大半年时间，期间发生了很多波折。在调试和试运行阶段，就遇到了各种各样的意想不到情况。比如，物料运送AGV运行线路单一，繁忙时会出现多辆AGV排队等待的情况，需要调整优化路线 使用过程中发生过物料运送AGV和样品交接平台掉线情况，导致样品运送任务失败等等。 经常需要我们双方坐下来一起研究解决办法、并进行大量的测试验证。”/pp　　为了开发样品智能化管理系统，康达检测投入了大量资金。“项目投入前期不会有明显的经济效益，但是从长远来看肯定会有的。”李冠华介绍，目前康达还只是在样品管理方面做了一些尝试，未来会考虑逐步在更多的领域和工段实现自动化。如样品瓶的准备，试剂和保存剂的添加，还可以把实验室检测工作拆分成一些简单的步骤，尝试用自动化的设备逐步去取代人工，如样品称量、土壤样品制备、取液、移液等环节，康达检测也会逐一尝试实现自动化。“随着康达业务发展越来越快，人员成本也越来越高，对智能化、自动化的需求非常急迫。”/pp　　康达检测与软件公司合作研发了一套自主知识版权的实验室信息化管理系统(LIMS)——康达检测智慧运营管控平台，并于2019年年初开始使用。“现在市场上有很多成品的LIMS系统，但是每个检测公司有自己的工作流程、有自己的检测记录和报告格式，成品LIMS系统不可能适合所有公司，导致很多购买LIMS成品的实验室最后没有真正把它使用起来。”所以，2018年康达检测决定自己开发康达检测智慧运营管控平台。该系统已于2019年1月1号正式开始使用，至今已经运行了快一年的时间。现在康达检测大部分业务环节都通过康达检测智慧运营管控平台完成。“我们的平台是真正的‘量身定制’，如一些原始数据的记录格式，都是按照我们的需求进行设计的，整个业务流程也是按照康达检测的流程进行设计的。这个平台目前覆盖了从销售、采样、检测到电子报告、审核签发等业务全流程，在仪器管理、各种技术记录、质量记录、质控数据等方面做到了自动化、透明化、规范化，保证结果溯源，提高工作效率，属于内业领先开创。”/pp　　接下来，李冠华介绍到，康达检测智慧运营管控平台还将与岛津公司的网络版工作站进行深度对接和融合。“网络版工作站的溯源性、公正性更高，对实验室的要求也更高。而网络版工作站在药物检测领域是必须使用的，在环境检测等领域却几乎没有应用。康达检测应该是环境检测领域最先开始使用网络版工作站的第三方检测公司。使用网络版工作站也是为了更严格地管理我们的数据，提高我们的数据质量。”李冠华谈到，“现在很多实验室分析仪器的数据只能人工录入到LIMS系统，这其实是一个很大的工作量。如果我们和岛津公司的网络版工作站对接，岛津仪器的检测数据和谱图会直接上传到康达检测智慧运营管控平台，就省掉了这个环节，不仅可以节约人力也将大大减少出错几率。”/pp style="text-align: right "　　采访编辑：刘丰秋/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　strong　后记/strong/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　2019年11月22日，康达检测与岛津公司正式签署了战略合作协议，成立“康达-岛津环境科学合作实验室”。其实，在此之前，康达检测与岛津公司就已经开展了多项合作，如二噁英检测、开发PPCPs的检测方法等。“为此，我们还专门采购了一台岛津比较先进的液相色谱质谱联用仪。”李冠华说到，“今后双方的合作将会越来越多，如双方马上要开始合作研发117种挥发性有机物的同时检测方法(采用Twinline MS系统)等。”/span/p

引 言时间过得飞快，继BCEIA 2019北京之旅后，小自在上海分析中心每天忙忙碌碌，日子平淡而充实。直到主人换上了2020年新台历，他才意识到自己又长了一岁。如今的小自越来越受欢迎，也更加“成熟稳重”，随着自动化的普及，小自的兄弟们陆续进入知名企业的实验室。下面，小编就带您了解驻扎在苏州一家全球知名跨国公司的小自兄弟，是如何助力该企业迈入实验室检测自动化时代的。图1 迈入2020鼠年的小自 小自兄弟驻扎在苏州这家全球知名的跨国公司近一年了，在这儿，因为品质管理严格、规范，抽样率为行业内最高，小自兄弟每天有源源不断的“待测品”要上给他的两位EDX兄弟品鉴把关，忙得都停不下来。称得上是刚扎上营就投入了紧张的战斗。小自兄弟的“勤劳踏实”和“全年无休”赢得了客户的一致好评。图2. 客户处的EDX自动化系统作业中 来到小自兄弟的房间，迎面看到的就是小自兄弟的“菜盘”，一盘90个样品位，整整九大盘可容纳810个样品，分成三批，每批三盘，一批“配菜中”，一批“配菜完毕”在一边待命，最后一批已经上到系统中正在挨个儿给两位EDX“上菜“。这儿的EDX都是方正的”二兄弟“——EDX-LE Plus. 这就是小自的优点，不管是哪位EDX兄弟，他都能兼容。 客户声音 该企业负责人告诉我们，在导入岛津2in1 EDX自动化系统后，主要使用者缩减为2~3位，就能完成以前需要五套EDX-720才能完成的工作。使用者们得以从仪器测试工作中解放出来，更为集中到拆解和数据分析上。测试效率提升后，与现在的产线入料节奏相匹配，能轻松完成每天的测试任务，保证了生产效率且大大降低了企业成本。目前这套EDX自动化系统运行稳定，集团内多地的分公司都来参观这套系统，在公司宣传片中也有出镜，大大提升了公司的生产效率和科技感。 谈话的间隙，小自兄弟一直在稳稳地取样、上样，节奏虽快却一丝不乱。几位使用者坐在一旁的工作台上制样，动作娴熟而自然，样品摆放规范而整齐。整个检测室俨然一条小型生产线，与房间外的大产线浑然一体。小自兄弟已经完全融入企业的智能化生产，与企业共同开启智能检测新时代。 图3. 客户处待检的批量样品 告别忙碌的小自兄弟，走在园区整洁的路面上，这里各大企业鳞次栉比，高端制造业密集，却仍是草木青秀、鸟语花香。最优化的工艺设计、智能化的生产设备在保证高效的生产同时，也能够对人员和环境更友好，这也是岛津研发EDX自动化系统的初衷，期待小自兄弟在这里一切顺利，岛津与各行各业的合作碰撞出更多彩的火花。 撰稿人：张敏

近日，赛默飞在美国面向全球正式发布上市Ion TorrentTM GenexusTM纯化系统。Genexus纯化系统的上市，使得高通量测序行业诞生第一个从样本到报告全流程实现自动化的NGS一体化系统——Ion TorrentTM GenexusTM高通量测序系统，真正实现样本进报告出的无缝衔接。 Genexus系统是一个真正落地实现 “All in One, One for All” 理念的分子检测和研究转化机构普及型高通量测序 (NGS)系统。该系统将高精密工业制造与高科技生命科学完美结合，拥有极致的一体化集成，极高的自动化程度，极简的手动操作，极快的检测速度，极高的结果准确性，将NGS行业推向更精准、更简单、更智能、更先进的新高度！Genexus 纯化系统隆重上市 Genexus纯化系统体积小巧，功能强大。采用MagMAX技术，预装试剂耗材简单易用，只需一步手动操作，即可实现对多种样本类型DNA和RNA的自动提取、纯化和定量，速度快，通量灵活，全自动化流程更易质控，核酸终产物质量高，结果一致性好，兼容性强。十余年创新发展，厚积薄发 众所周知，高通量测序(NGS)技术非常强大，但被普遍认为是 “四太”产品：太难、太贵、太费时、太复杂。NGS对人员专业要求高，操作复杂，流程漫长，耗时费力，数据解读难度大，需要长期的专业学习和不断的培训，开展的综合成本很高，这些现实问题是制约NGS技术广泛应用和惠及大众的最大障碍。 面对这些问题，赛默飞Ion Torrent平台迎难而上，将极具挑战性的诸多不可能化为可能。回顾Ion Torrent技术平台，自Ion PGMTM系统发布以来，历经Ion ProtonTM，Ion GeneStudioTM S5系列系统的迭代升级，其检测通量不断提升，自动化程度不断提高，解决方案不断完善，适用场景不断拓展，应用经验和数据不断积累增长。久久为功，厚积薄发，十多年来持续进步和不懈创新的最新成果——Genexus系统应运而生，是针对上述NGS行业普遍问题的最新解决方案。行业新标杆，NGS新纪元 Genexus系统由Genexus纯化系统、Genexus一体化测序仪和Genexus软件组成，极具创新性地将NGS全部湿实验和干实验，及全流程硬件系统和软件系统实现一体化。自动化程度高只需两台仪器，即可将整个流程从样本核酸提取、纯化、定量、稀释，到文库构建、模板制备、测序，再到数据质控、分析、变异查找、注释、报告出具的诸多步骤实现自动化操作。全程仅需2步人工操作，极大程度减少了人工干预。一体化程度高创新性地将核酸提取设备、纯化设备、定量设备、移液设备、视觉监控设备、温控设备、文库构建设备、模板制备设备、二代测序主机、基础分析软件、数据和报告服务器，众多硬件设备和软件集成一体，引领行业发展。可及性强简单易用的系统，全流程只需2步、15分钟的手动操作和设置。所有试剂预装且耗材配有条形码，即拆即用，机载智能化视觉追踪反馈系统实时监控耗材情况，具有防错保护功能。全程由一个操作简便的软件控制，只需快速的4步设定。1~32个样本通量，最快一天完成NGS全流程，灵活高效。Genexus系统兼具“智慧大脑” 和“发达四肢”，即便是没有NGS经验的人员，也能迅速开展NGS项目。拓展性强广泛的应用范围，可用于肿瘤、微生物与感染性疾病、生殖遗传领域相关检测，以及更多领域的转化研究应用。借助Ion AmpliSeqTM核心技术，可为人类和其他各物种自由灵活定制各种基因检测Panel，提供一站式解决方案。兼容性强兼容丰富的样本类型，包括FFPE、全血、血浆、新鲜组织、冷冻组织、外周血白细胞等。周转时间快检测速度快，最快只需一天即可获得最终变异检测报告。准确性高目前，采用Ion Torrent技术已发表的原创研究文献已超过10,000多篇，国内外诸多研究和实践均证明Ion Torrent技术和Ion AmpliSeq方法的准确性和可靠性。 Genexus系统让NGS用户更省时、省心、省力、省钱、省人手、省场地，让NGS精准医学检测技术在更多分子检测和转化研究机构普及，进行本地化检测，应用到更广泛更深入的领域。在华为华，赛默飞始终坚持秉承 “携手客户，让世界更健康，更清洁，更安全” 的企业使命，用更智能的工具在更短的时间得到更精准的检测结果，加速诊疗方案的快速制定，为生命聚力加码！点击链接，了解更多Genexus系统信息！

2013 Tecan最新自动化检测技术专题讲座- 福州站火热进行中！专题巡讲会简介瑞士Tecan是全球领先的生命科学与生物制药、法医和临床诊断领域仪器及解决方案供应商。公司总部位于瑞士，分别在瑞士、北美和奥地利设有研发及生产基地，销售服务网络遍布世界52个国家，客户覆盖制药企业、生物技术公司、科研院所、法医、医院、血站系统和疾病控制中心（CDC）等。作为将四光栅技术引入酶标仪的发明者，Tecan四光栅产品辉煌走过了十二年。在此，Tecan诚邀您参加我们为您准备的新产品及应用技术讲座，无论您是从事基础科研，还是从事药物研发和筛选工作，我们都致力于为您提供更多的科研思路、学术方法和实验解决方案。热诚期待您的光临！日程安排时间：2013年3月26日（周二） 08:30-12:00地点：福州华庭大酒店（二楼）华福厅讲座内容：1多功能酶标仪在生命科学研究中的应用2高通量实验技术与自动化液体处理工作站请您立即将以下注册信息发邮件至infotecancn@tecan.com，我们向您发送会议具体信息，并为您预留座位与资料。参加讲座者免费获赠一份精美礼物，并有机会参与抽奖活动，更多好礼等您拿！ 姓名：职务：联系电话：E-mail：研究方向：工作单位：通讯地址： 更多详情，欢迎您联系：帝肯（上海）贸易有限公司Libby ZhuTel: 021 2206 3206 / 010 8511 7823Fax:021 2206 5260 / 010 8511 8461infotecancn@tecan.comwww.tecan.com www.tecan.cn

机器视觉技术属于人工智能的一项分支，用机器来代替人眼进行测量和判断。FLIR是红外热像仪设计与制造的世界领先企业，其红外热像仪广泛应用于商业、工业及政府的各个领域。FLIR知道机器视觉环境是完全不同于任何其他使用红外热像仪的环境，为此，FLIR专门为此类应用设计开发了该产品系列，可用于自动化应用。 在自动化应用中，FLIR 目前的红外热像仪系列，可在自动化检查、加工过程控制、状态监测、火灾预防和监测，以及连续光学气体成像等五种应用中发挥无可替代的作用。自动化检查对于许多应用，例如汽车或电子行业的零部件生产，热数据至关重要。虽然机器视觉软件可以发现生产问题，但它无法检测热异常现象。热图像可为生产专业人员和决策者提供更多的信息。事实上，在非接触式精确测温方面，没有任何产品可与热像仪媲美，它为机器视觉增添了一个新的维度，是非接触式精确测温和无损检测等应用的完美解决方案。食品生产线质量控制。汽车挡风玻璃除霜检验。红外热像仪检测有缺陷的电阻。热图像显示瓶子装得过满或未装满。加工过程控制加工过程控制主要与生产线上特定产品的温度测量和或外观检查息息相关，将所获得的参数用于控制和改进工艺，以便产品温度或外观符合技术参数要求。如确保质量控制、确定产品是否100％检验等。红外热像仪还可以实现更多，生产工程师可以利用生产过程的有价值的数据来提高整个生产过程的效率。热图像显示感应加热工作。黑色塑料上的黑色胶。纸张水分表征。控制自动化焊机中管道的定位。状态监测状态监测是指在故障出现之前识别出潜在的问题，以防止意外停产，付出昂贵的成本代价。可监控的典型设备包括高低电压设备、涡轮机、压缩机等机电设备。有时候还需要监测整个生产过程，因为任何异常都可能引起险情。火炬热图像。高压设备的热检验。钢包上的热点显示可能存在故障。保险丝过载。火灾预防/探测火灾可以在极短的时间内销毁整个场所和存储区域，毁坏的货物价值巨大，生命成本更是无法计算。尽管仓库和储存区通常配有火灾报警系统和消防系统，但是这些系统只会在火灾引发后才开始发挥作用。 热像仪可在火灾发生前检测热点，以便相关人员采取必要措施。持续监测仓库。木屑堆中的热点。探测废料仓中的火灾风险。变压器温度过高。连续光学气体成像(OGI)光学气体成像热像仪能够可视化并精确定位气体泄漏点，连续扫描位于远距离区域或难以进入区域的设备。连续监测意味着当危险或昂贵气体泄漏时，你会立即得到通知，以便及时采取应对措施。全天候监测石化设备确保安全。发现生产地点现场有气体泄漏。热图像上清晰可见气体泄漏。压力表发生泄漏。菲力尔活跃在所有的红外热像仪市场，响应大多数应用领域的需求，全面的红外热像仪产品系列是专门为满足用户需求而设计开发。点击进入“菲力尔中国”展位了解更多信息。

微流控自动化有哪些优势？微流控自动化是目前市场上最简单的自动化形式。它在一个极易设置、使用和维护的平台上简化了内毒素检测。微流控自动化带来了高通量、快速的检测设置、极少的手动时间和简单的培训。Sievers Eclipse月食细菌内毒素检测仪在占地面积、尺寸和基本功能方面采用标准的台式分析仪，与Eclipse微孔板配对，实现了检测设置自动化。通过利用微流体处理和嵌入式的内毒素标准和阳性产品对照（PPC），QC分析员可以在9分钟内轻松快速地开始进行完全合规的内毒素检测，只需27个移液步骤，最多可处理21个样品。微流控自动化的另一个好处与移液有关。移液是导致内毒素检测市场出现误差和重新检测的最主要原因之一，因此通过把移液步骤减少到30个以下，Eclipse降低了代价昂贵的重新检测的风险，减少了出现误差的机会。此外，微流体处理为最终用户精确测量所有液体。这意味着通过Eclipse微流控微孔板的精确设计，消除了通常在移液物理动作中需要的精度。微流控自动化使实验室能够实现他们想要的高通量和简单的检测设置，而不必担心占地面积、复杂的验证或合规性问题。Eclipse内毒素检测仪由哪些部件组成？Eclipse内毒素检测仪由三部分组成：（1）分析仪一种多孔板式分光光度计，就像其他用于动力学内毒素检测的仪器一样。（2）微孔板通过微流体处理、预嵌入的内毒素标准品和PPC来自动进行测定。（3）企业级软件具有便捷的协议设置和数据库，完全可定制的权限，当然也完全符合21 CFR PART 11和数据可靠性准则。微流控自动化如何工作？在Eclipse微孔板内，微流体处理有助于准确和快速地分散试剂和样品，并大幅减少样品和鲎试剂的用量。这是利用微流控通道、计量室和微孔板旋转时的离心力实现的，以控制和自动化所有液体测量、流动和混合，为分析做准备。预嵌入的标准品和PPC被用来实现标准曲线和阳性产品对照回收率的自动化。此外，封闭的微流控系统能防止环境污染，并精确地提供1:1的样品与鲎试剂比例。有了微流控自动化，药典中的内毒素检测可以毫不费力地进行，并且减少重复检测。标准曲线是否自动化？传统上，为了保持内毒素检测的合规性，最终用户：01必须使用同一内毒素储液瓶中的两个平行标样，绘制出至少3点的标准曲线。02必须有两个平行的阴性对照样品。03并且必须有两个平行的样品测试和两个平行的PPC测试。然而，由于Eclipse使用预嵌入的内毒素标准品和PPC自动完成这些步骤，最终用户只需将内毒素检测用水和样品装到孔板上，无需额外的准备工作。能在9分钟内完成检测设置，而其它平台需要60分钟以上。有了Eclipse，实验室技术人员对检测的设置如此简单和快速而感到非常满意！是否合规？是的。Eclipse使用了商业化供应的、FDA许可的制造商所生产的鲎试剂，满足全球药典：《美国药典》USP 85、《欧洲药典》EP 2.6.14、《中国药典》ChP四部1143和《日本药典》JP 4.01的所有相关要求。关于数据管理和完整性，Eclipse软件的设计首先遵循了ALCOA +原则，以提供具有21 CFR PART 11和数据可靠性合规性功能的、高度可定制的企业级解决方案。简而言之，Eclipse包括：使用标准内毒素两个平行样，绘制最少3点的标准曲线样品和PPC两个平行样阴性对照样一式两份三个平行样用于分析人员和鲎试剂批次确认使用FDA许可的鲎试剂符合21 CFR PART 11和数据可靠性准则需要多少鲎试剂？只需1 mL试剂，就能在Eclipse平台上运行21个样品。通过最高减少90%鲎试剂使用量，Eclipse降低了对这种宝贵的自然资源的需求，在提供完全合规的内毒素检测方法的同时又能保护全球鲎物种的数量。培训困难吗？由于Eclipse消除了复杂的检测设置，所以培训和分析员认证都非常简单明了。一旦系统得到充分验证，分析员可在一天内使用软件中的模板完成培训和认证。这一功能使实验室管理人员能够方便地跟踪分析人员中谁是合格的、不合格的或应重新确认的。关于方法转移和验证是否有独特的考虑？不管内毒素检测的当前状态如何，使用Eclipse可以非常简单地过渡到高效的自动化平台——方法转移、验证以及所有功能。Sievers为客户提供实施Eclipse的专家指导，包括方法适用性测试、产品验证和系统验证。这些必要的步骤可以在现场进行，也可以在Sievers分析仪位于美国科罗拉多州博尔德的实验室中进行。此外，Eclipse从本质上简化了培训、分析人员和鲎试剂确认、系统验证和产品验证。我们提供完整的IQ/OQ/PQ文件，同时Sievers提供的服务以进一步简化这种创新的内毒素检测解决方案的实施。如何使用Eclipse审核数据并做签发？在当今的环境中，数据审查过程必须确保安全性和效率。QC实验室希望始终以安全的方式随时查看并签发数据和批量放行信息，以便放行产品或工艺中的物料以继续其生产过程。因此，像Eclipse这样的企业级软件解决方案，可以从任何位置进行安全访问，这对于具有多个现场或远程工作人员的生命科学企业来说非常有价值。Eclipse软件具有用于数据审核的有用功能，包括能够为每个用户设置权限。如果审阅者需要区分最终产品、生产过程中的原材料、或者也许需要进行水质测试，则可以在软件中完成。如有必要，还可以单独查看具体样品的报告。根据合规性要求，所有的报告都可在系统内安全地进行跟踪，并对具体检测进行审计追踪。作为一种企业级的解决方案，Eclipse软件可对数据审查和电子签名进行简单便捷的远程访问，这使QC实验室使用起来方便而高效。从分析员到质量管理人员和质量保证人员，所有软件用户都受益于这些安全、灵活的选项，以审核和放行样品。◆ ◆ ◆联系我们，了解更多！