国产视觉检测设备崛起,以AI机器视觉及自研算法破解智造难题

news2024/11/22 22:07:08

机器视觉作为人工智能的前沿分支之一,被称为智能制造的“智慧之眼”,在工业领域中,能够代替人工完成识别、测量、定位、检测等工作,以实现对设备精密控制及产线智能化、自动化升级。

同时,深度学习和3D视觉的技术升级,实现了对传统机器视觉算法进一步优化并提供了丰富维度的信息。深眸科技整合相关技术,创新研发AI驱动的2D/3D视觉解决方案,赋能制造业实现数智化转型。

国产机器视觉崛起,持续拓展工业场景应用

长期以来,工业视觉检测市场一直被国外厂商垄断,相比于国外完整且成熟的产业链,国内机器视觉在工业领域的技术应用起步较晚。

1995-1999年,我国机器视觉行业依靠引进和吸收国外的设备和技术进入萌芽期;

2000-2008年,在应用与算法的双驱动下,我国机器视觉行业迈入了起步期;

2009-2015年,工业制造业对高精度需求加大,机器代替人工迫切,国内机器视觉行业逐步进入快速发展期;

2016年之后, AI算法的发展,再次为我国机器视觉行业注入新一轮的发展活力。

随着国内机器视觉行业蓬勃发展,机器视觉技术已经成为当前国内工艺迭代、产品质量提升、满足多样化定制要求等场景中不可缺少的一部分,越来越多的国产企业开始自研核心算法,从软件算法和硬件设备入手,在多个领域开发出可配置视觉系统和智能视觉装备。

伴随着国内AI机器视觉技术能力的提升,以及定制化解决方案和较为完善的服务链出现,国产机器视觉检测设备受到更多客户的青睐,广泛应用于工业自动化领域,为企业实现生产线智能化改造,加速推进我国智能制造与工业人工智能领域的发展。

持续攻关核心技术,推出在线视觉检测设备

受限于工业制造现场光照环境、空间结构等一系列影响,视觉检测设备落地部署难度大。为此,深眸科技深入实地调研,以各工业场景的实际情况与需求为导向,推出定制化解决方案,整合从技术到市场的全方位资源,加快视觉检测设备的应用部署。

除此之外,深眸科技还致力于攻克视觉检测难题,如:在复杂背景下,利用AI视觉技术进行前景、背景分割;在多种缺陷类型下,采用多尺度特征融合学习算法与对抗重建模型;在光学不均匀使局部检测特征弱的情况下,采取区域特征图提取、微弱特征增强与特征图像分解等关键算法……

深眸科技深度融合AI机器视觉技术和多种自研算法,针对不同行业的实际应用需求,创新推出在线视觉抽检、在线视觉检测、在线板材优选、盒装包装视觉分拣、半导体视觉检测、电子制造视觉检测、燃料电池视觉在线检测等设备,形成完善的技术及产品体系。

这些视觉检测设备具有高稳定性、强适应性和高精度检测优势,具备较强的智能分析和判断能力,能够快速准确地发现产品中的各种缺陷问题,避免了传统的人工检测所需的大量时间和人力成本,从而大幅提高生产效率。

破解智能制造难题,视觉检测设备提升效率

“我们在实验室中探索以深度学习技术为主的差异化优势,致力于解决该技术从学术界到工业界落地难的问题,并深入参与视觉检测设备的研发过程,持续挖掘更多的应用场景,赋能视觉检测设备的市场化应用,实现工业制造的智慧生产。”深眸科技技术总监说。

半导体基板瑕疵检测案例

随着市场对芯片需求的不断增大,芯片缺陷检测压力也越来越大。芯片产品在生产制造过程中,需要经历数道工序,每个生产环节的材料、环境、工艺参数等都有可能造成产品缺陷。而深眸科技电子制造视觉检测设备,能够实现:

· 精密机械控制,芯片能够自动翻面,实现正反面全检;

· 机械自动踢料+补料,出料料盒均为满盒,便于下一道工序的生产操作。

深眸科技能够通过算法对数据进行分析判断,对缺陷进行稳定检测,实现超过99%的缺陷检出率,0.02mm的缺陷精度,不超过1s/pcs的检测速度,以及20*20mm的最大兼容尺寸,并实现了检测的数字化和稳定性,大幅提升生产的自动化程度。

目前,深眸科技以AI+机器视觉技术,已经实现高性能视觉检测设备的多领域覆盖,并将持续开拓更广阔的应用领域,助力制造行业各生产线的智能化升级进程加速。

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