瑞利光学-工业相机

行业初探】机器视觉行业的神秘之处2019年5月27日，上交所科创板发出公告，将于6月5日召开2019年一次上市会议，审议深圳微芯生物科技股份有限公司、安集微电子科技（上海）股份有限公司、苏州天准科技股份有限公司等3家企业发行上市申请。具体审核结果，大家拭目以待，本人在阅读苏州天准科技股份有限公司招股书（上会稿）时，学习到机器视觉行业的一些知识，希望与大家分享。

一、机器视觉是人工智能范畴*分支之一

机器视觉，是通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受和处理一个真实物体地图像，以获得所需信息用于控制机器人运动的装置。机器视觉技术主要采用适合被测物体的多角度光源及传感器获取检测对象地图像，通过计算机从图像中提取信息，进行分析、处理，工业相机，较终用于实际检测和控制。机器视觉是一门涉及机械、电子、光学、自动控制、人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域的交叉学科。

人工智能的应用技术主要包括语音类技术、视觉类技术、自然语言处理类技术和基础硬件等。其中，机器视觉作为一种基础功能性技术，是机器人自主行动的前提，能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能，工业相机厂商，对于人工智能的发展具有较其重要的作用，是人工智能范畴的*分支之一。

二、机器视觉相较人工视觉有优势

机器视觉相较人工视觉有许多优势，主要特点对比如下：

三、工业是机器视觉技术应用领域之一

机器视觉在工业领域主要有三类应用，包括尺寸与缺陷检测、智能制造以及自主导航等。

A.机器视觉的主要应用之一：尺寸与缺陷检测

机器视觉在工业领域的重要应用之一是尺寸与缺陷检测，这一应用领域主要包括高精度定量检测（例如工业零部件的尺寸检测）和定性检测（例如产品的外观检查、缺陷性检测与装配完全性检测）。在一些人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可高效地替代人工视觉；同时，在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不足，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产自动化程度。

B.机器视觉的主要应用之二：智能制造

智能制造是机器视觉技术目前应用较广的技术方向之一。机器视觉系统可用于指引工业机器人在大范围内的操作和行动，工业相机品牌，如从杂乱的零件堆中捡取零部件并按一定的方位放在传输带或装配到其他设备上。还可以融合多传感器技术引导工业机器人在小范围内的操作和行动。将机器视觉技术应用于智能制造中的制造与装配领域，可以实现对工业机器人的视觉引导、视觉定位，实现智能化的生产、装配和分拣，可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

C.机器视觉的主要应用之三：导航等其他应用

机器视觉在导航领域可以模拟人眼来识别环境，通过大脑分析，来指导行走。机器视觉技术用摄像头摄取场景图像，通过算法进行图像分析和识别，找出与已设置路径的相对位置，从而引导装置行走的一种导航方法。例如：装备**器视觉自动导引装置的无人物流车，能够自主行驶，具有安全保护等功能。

针对医学图像分析与处理，如何系统的深入机器学习，深度学习以及计算机视觉领域并将其应用?推荐一本周少华(kevin zhou)老师的书。周老师之前是西门子算法的别科学家，对整个领域的工业和学术届都有着很深的理解

这本书对传统图像的任务挑战及当时state of the art有着很详细的介绍，一些西门子研究院参与编写章节的算法更是运用到了实际产品中。

虽然有些任务已被当下深度学习替代，工业相机，但比起堆数据调参数，传统方法有着更好的解释性和对数据的鲁棒性，想必未来深度学习在医学领域突破绕不开把传统方法等与深度学习结合，做出适应本身领域的工作，而不是把自然图像方法拿来即用。

外观缺陷检测

简介：

随着产业的转型，对品控的要求越来越高。各类产品在生产过程中都需要对其划痕

、凹坑、毛刺、砂眼、色差、裂痕等各项指标进行检测。精度要求越来越高，而检测的难度也越来越大。

瑞利光学专门针对各类外观检测要求，研发了整套检测系统。的打光方式、深度的软件优化、科学的硬件搭建，非常适合检测各类高精度、高速、大幅面的缺陷检测。

行业应用：

FPD

行业：检测浅划痕、压痕、坏点、异物、发光不均、色块等手机行业：外壳划痕、LOGO

浅划痕、配装偏差、印刷偏差等电子玻璃：隐裂、压痕、指纹、气泡、显微划痕等

电子行业：导电玻璃 ITO 检测、LCD 检测、PCB

印刷检测、等印刷行业：套印不准、色差、多印、残缺、漏印

、污点等包装应用：药品封装、瓶体检测、液位检测等

l FDP 行业描述

1 检测平板表面浅划痕、压痕、脏污等

2 检测 LCD 显示缺陷，如坏点、暗点等

3 检测背光模块发光不均、水纹、色块等

4 检测POL 各类缺陷

l 手机行业检测内容

1 检测反光面划痕

2 检测手机外壳划痕

3 检测手机屏幕划痕

4 手机装配与定位

……

案例：iphone logo 划痕检测

难点：logo 有镜面反射，一般的光源达不到要求划痕很浅，一般光源很难提取缺陷

模拟人工检测需要多角度侧面检测

人工检测时间慢，需要 10s 一个，易疲劳

优点：专门转对反光面浅划痕开发的光源

能提取各个角度的划痕缺陷

可靠性高，检测速度快，检测速度 0.1s 以内检出率高，可达到 99.5%以上

检测精度高，可达μ级精度。

同轴光源照明图片

无法提取浅划痕

定制划痕检测光源

提取划痕，并且排除背景干扰

检测界面

l 电子玻璃行业

检测内容：

1 检测玻璃盖板划痕

2 检测玻璃盖板砂眼、气泡、凹坑、凸点

3、检测玻璃盖板隐裂、指纹等

案例：iphone 玻璃面板划痕检测

难点：1 检测幅面大，一次性检测整个玻璃盖盖板

2 检测精度高，要求到μ级精度

3 划痕浅，人工检测需要多角度检测

4 人工检测速度慢，强度高，稳定性差视觉检测优点:

1 采用 16K 扫描相机，单幅图像 5 亿像素

2 采用定制多角度线扫光源，检测μ级划痕

3 检测速度快，稳定性高，整幅检测小于 2s

4 可检测出各类划痕、凹坑、气泡等表面缺陷

**多角度线扫光源——模拟人眼多角度检测各类表面缺陷

16K 线扫描相机，5 亿像素，一次检查整个玻璃盖板细微划痕