同時這一方案也能有效地提高檢測的魯棒性，令識別率高達，克服了傳統(tǒng)視覺檢測過于依賴圖像質(zhì)量的問題。**光學AI視覺系統(tǒng)特點1.技術-采用國際前沿的深度學習算法-支持多種缺陷類型，適應多種產(chǎn)品-自學習性，可不斷迭代改善-小樣本訓練及模型的裁剪2.優(yōu)勢-無需編程，降低集成難度-快速部署，極大縮短時間-適應性強，快速遷移能力3.特點-高效協(xié)同（GPU+CPU）-缺陷定位、缺陷分割、缺陷分類、缺陷檢測-無序分揀、拆垛碼垛-多維數(shù)據(jù)實戰(zhàn)應用能力**光學技術優(yōu)勢1.安全可靠從設備到云內(nèi)置的可信、多層安全性2.技術資源設計和構建物聯(lián)網(wǎng)工具和支持3.生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)的可互操作物聯(lián)網(wǎng)解決方案客戶收益采用**光學解決方案，瑕疵準確率達到，項目部署周期縮短56%，物料成本減少30%，人工成本減少70%。1.預測性維護、精確定時通過在裝配線上使用聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器，智能制造可以跟蹤設備磨損的關鍵指標，如振動和溫度。可在網(wǎng)絡邊緣提供實時數(shù)據(jù)分析，準確提示需要維護時間，盡可能減少停機時間及降低成本。2.更嚴格的質(zhì)量管理檢測產(chǎn)品異常，避免影響產(chǎn)品質(zhì)量。通過計算機視覺查看微小的缺陷。加強質(zhì)量控制，在整個生產(chǎn)過程中。檢測點數(shù)多、檢測度高、面型要求高，檢測可達納米級精度的工業(yè)品檢測設備。馬鞍山平坦度檢測設備供應商家

結構方法的核是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結構有不同的基元串(或稱字符串)，通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨二分量分析；還有關子支持向量機，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設計等都在不斷延展。3、深度學習帶來的突破傳統(tǒng)的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等)來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應用上，例如自動ROI區(qū)域分割；標點定位(通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學習的機器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應科院等)，深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。4、3d視覺的發(fā)展3D視覺還處于起步階段，許多應用程序都在使用3D表面重構，包括導航、工業(yè)檢測、逆向工程、測繪、物體識別、測量與分級等。江蘇玻璃面檢測設備采購車載空調(diào)檢漏儀，靈敏探測冷媒泄漏點，為制冷系統(tǒng)保駕護航。

那么工業(yè)、傳感器、還有AI系統(tǒng)來控制這些設備，讓其他機器也變的有思維能力。再通過5G信息傳輸?shù)轿覀兊拇髷?shù)據(jù)服務器，然后由服務器統(tǒng)一控制整個工廠的自動化。五.AI系統(tǒng)糾錯功能AI人工智能系統(tǒng)也可學習自動糾正錯誤的問題，有時人工做的一些事情可能會出錯，或者自動化控制那些有問題，這些都可以讓AI人工智能系統(tǒng)來糾正，避免發(fā)生不必要的損失，也可以在人遇到危險時系統(tǒng)自動幫助人避開危險。六.AI自動化檢測設備的配置檢測設備主要是通過工業(yè)相機來拍照采集圖像然后在系統(tǒng)進行信息處理，設備拍照主要用到的相機有：CCD工業(yè)相機、CMOS工業(yè)相機、激光檢測相機、目前主要分為這三種，CCD工業(yè)相機主要應用于動態(tài)拍照，CMOS工業(yè)相機主要用于靜態(tài)拍照，激光主要用于檢測產(chǎn)品的尺寸，還有檢測產(chǎn)品的平面度和深度。每個相機都有不同的功能。工業(yè)相機鏡頭，所有的相機都需要鏡頭，鏡頭主要的作用就是幫助工業(yè)相機放大或者縮小拍照視野。伺服電機，因為大多數(shù)設備都是動態(tài)拍照的，這樣的檢測方式速度會非?？?，所以需要一臺運轉速度非常穩(wěn)定的伺服電機來帶動。伺服電動帶動的平臺是一塊光學玻璃，為什么要叫光學玻璃呢因為玻璃的透光度可達95%以上。電腦主機。

大幅度地提高了產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。譬如，企業(yè)中用于檢測輸血袋編號。在血袋生產(chǎn)過程中，血袋上的字符編號的正確和是必不可少的檢測信息。依靠工人的肉眼逐條檢測帶狀轉印薄膜上的字符串，來追蹤血袋編號是否錯印，勞動強度大，效率低，不能從根本上保證檢測質(zhì)量。一旦血袋編號出現(xiàn)重印、錯印將會發(fā)生嚴重醫(yī)療事故，因此一種基于機器視覺技術的血袋編號字符的提取、識別與錯誤反饋于一體的檢測系統(tǒng)就適時、必要的誕生了，用以提高一次性血袋出廠編號的檢測精度和自動化水平，保證產(chǎn)品質(zhì)量，解決生產(chǎn)實際問題。字符在線識別系統(tǒng)組成為達到識別目的，識別系統(tǒng)由硬件和軟件構成。硬件系統(tǒng)主要有血袋編號檢測臺機械結構、LED陣列照明系統(tǒng)、血袋編號圖像采集系統(tǒng)、攝像機和計算機等。軟件部分是系統(tǒng)的，主要由圖像預處理、字符定位、字符傾斜校正、字符分割、字符識別等部分組成。識別系統(tǒng)的實現(xiàn)系統(tǒng)基于labVIEW編程、圖像處理、微型計算機接口技術等實現(xiàn)輸血袋的文字在線識別。使用圖像灰度化技術、平滑、校正、直方圖均衡化等技術進行圖像預處理。使用投影定位法等對字符進行定位。使用投影法、模版匹配等進行傾斜角度調(diào)整。使用垂直投影法對字符進行分割。汽車噪聲振動檢測儀，多維度分析 NVH 數(shù)據(jù)，優(yōu)化駕乘靜音體驗。

機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈情況1、上游部件級市場主要包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等提供商，近幾年智能相機、工業(yè)相機、光源和板卡都保持了不低于20%的增速。根據(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(CMVU)調(diào)查統(tǒng)計，現(xiàn)在已進入中國的國際機器視覺品牌已近200多家(如康耐視、達爾薩、堡盟等為DAI表的核部件制造商，以基恩士、歐姆龍、松下、邦納、NI等為DAI表的則同時涉足機器視覺核部件和系統(tǒng)集成)，中國自有的機器視覺品牌也已有100多家(如海康、華睿、盟拓光電、神州視覺、深圳燦銳、上海方誠、上海波創(chuàng)電氣等)，機器視覺各類產(chǎn)品代理商超過300家(如深圳鴻富視覺、微視新紀元、三寶興業(yè)、凌云光、陽光視覺等)。很多國內(nèi)機器視覺的部件市場都是從代理國外品牌開始，很多企業(yè)均與國外的同行有較好的合作，且這種合作具有一定的排他性，這給潛在進入者帶來了一定的門檻，因此質(zhì)量產(chǎn)品的代理商也都有不錯的市場競爭力和利潤表現(xiàn)。同時，以?？?、華睿為DAI表的國產(chǎn)工業(yè)視覺核部件正在快速崛起。2、中游系統(tǒng)集成和整機裝備市場國內(nèi)中游的系統(tǒng)集成和整機裝備商有100多家，他們可以給各行業(yè)自動化公司提供綜合的機器視覺方案。便攜式汽車示波器，實時監(jiān)測電路波形，快速定位電子元件故障。寧波平坦度檢測設備

冷卻液冰點測試儀，快速檢測防凍液濃度，預防冬季結冰與夏季沸騰。馬鞍山平坦度檢測設備供應商家

隨著無線充電技術的推廣和5G商用的到來，3D曲面玻璃因其舒適的手感、完美貼合柔性屏以及自身良好的物理特性等優(yōu)勢在手機中應用越來越***，預計到2019年，3D曲面智能手機將占智能手機市場的80%，市場前景廣闊。面對如此巨大的“蛋糕”，各大廠商紛紛投入對其的研發(fā)和完善，伯恩、藍思、星星科技、比亞迪等企業(yè)在3D曲面玻璃加工設備及技術的持續(xù)投入，為3D玻璃相關設備及材料企業(yè)帶來5到10年的黃金發(fā)展期。然而目前阻礙3D玻璃產(chǎn)品良率的很大一部分原因在于手機3D玻璃檢測環(huán)節(jié)。首先，玻璃本身透明性好，反射率低、帶有弧度；其次，3D玻璃需要檢測弧度、平整度、輪廓度、R角等復雜參數(shù)。對于曲面屏的很多參數(shù)，現(xiàn)有檢測手段是難以完成的。3D玻璃需檢測參數(shù)及步驟（1）長、寬、高、R角等（2）通孔內(nèi)直徑（長、寬、孔徑等）（3）弧面輪廓度、孔輪廓度等（4）平面度、平行度、位置度（5）平面處厚度、弧面處厚度（6）home鍵（盲孔）長、寬、輪廓度等（7）絲印處等一般來說，3D玻璃檢測的流程分為以下四步：手機3D玻璃檢測在整個加工工藝環(huán)節(jié)中需經(jīng)歷多次，較平面玻璃檢測難度要大，且量產(chǎn)問題一直是在行業(yè)普遍存在的問題。為保證產(chǎn)品的品質(zhì)，提升3D智能手機的良率。馬鞍山平坦度檢測設備供應商家