攻克了針對自由曲面的反/透射相位偏折重建模型，在算法和

硬件框架上創(chuàng)新了基于條紋結(jié)構(gòu)光的PMP相位輪廓成像系統(tǒng)與

PMD相位偏折成像系統(tǒng)的統(tǒng)一，解決了對鏡面和透明材質(zhì)的兼容

成像問題。

創(chuàng)新點(diǎn)3 構(gòu)建云端的工業(yè)視覺解決方案

華漢偉業(yè)通過自研的2D視覺、3D視覺、AI質(zhì)檢一體化工業(yè)

視覺算法平臺，融合傳統(tǒng)圖像處理和深度學(xué)習(xí)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)測

量、定位、識別、視覺引導(dǎo)、表面質(zhì)量分析等面向多場景的低代

碼開發(fā)平臺與應(yīng)用系統(tǒng)的國產(chǎn)替代。

基于指令集、并行算法優(yōu)化技術(shù)，華漢偉業(yè)對測量、定位、

表面質(zhì)量分析和識別等300多個(gè)傳統(tǒng)圖像處理算法的數(shù)學(xué)進(jìn)行建模

和分析，實(shí)現(xiàn)對工業(yè)圖像的高速、高精度、魯棒性分析。從而在

面對工業(yè)場景樣本匱乏、紋理缺失、低對比度等場景，能夠側(cè)重

解決稀缺場景小數(shù)據(jù)、圖像遮擋拉伸等特殊場景下目標(biāo)檢測、語

義分割、分類、字符識別、多圖像融合深度學(xué)習(xí)等難題，創(chuàng)新了

基于組態(tài)、流程配置的零代碼視覺軟件平臺和面向開發(fā)者的圖像

算法開發(fā)環(huán)境。

創(chuàng)新點(diǎn)4 構(gòu)建機(jī)器人協(xié)同感知與智能決策視覺伺服系統(tǒng)

針對新能源汽車電池工藝制造、傳統(tǒng)機(jī)器人缺乏自主感知、

異形VR眼鏡點(diǎn)膠等薄弱環(huán)節(jié)，圍繞機(jī)器人力覺、視覺等信息融合

場景，華漢偉業(yè)創(chuàng)新了機(jī)器人動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)分析、多源信息感

知與影像融合、視覺增強(qiáng)引導(dǎo)與人機(jī)協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)，攻克了機(jī)器

人導(dǎo)航定位、目標(biāo)檢測跟蹤、交互決策、參數(shù)標(biāo)定及位姿誤差補(bǔ)

償?shù)汝P(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建機(jī)器人協(xié)同感知與智能決策視覺伺服系統(tǒng)。

三、關(guān)鍵技術(shù)突破，做機(jī)器視覺交付專家

華漢偉業(yè)在關(guān)鍵技術(shù)上取得多項(xiàng)自主知識產(chǎn)權(quán)成果，申請專

利超百項(xiàng)，已授權(quán)近五十項(xiàng)，軟著證書五十六余項(xiàng)，服務(wù)于3C電

子及新能源領(lǐng)域頭部客戶，廣受好評。在缺陷檢測過程中，業(yè)界

工業(yè)最難突破的幾個(gè)難點(diǎn)，公司通過在關(guān)鍵技術(shù)上的不斷突破取

得了階段性的勝利。

在推廣上，已完成圖像算法、視覺軟件開發(fā)布局，現(xiàn)聚焦于

標(biāo)準(zhǔn)硬件及AOI檢測設(shè)備，正由技術(shù)驅(qū)動(dòng)向技術(shù)產(chǎn)品+市場驅(qū)動(dòng)模

式轉(zhuǎn)變。從AI+機(jī)器視覺應(yīng)用減少樣本采集時(shí)間，到行業(yè)大模型建

立實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線的快速部署換型，再到7*24小時(shí)全國服務(wù)響應(yīng)，華漢

偉業(yè)在算法創(chuàng)新、應(yīng)用開發(fā)、解決方案到設(shè)備制造四層面，全力

塑造“3D+AI機(jī)器視覺交付專家”形象。

See You in 2025

2025年3月26-28日

Mar. 26-28,2025

Shanghai New International Expo Centre

(SNIEC)

China（Shanghai）Machine

Vision Exhibition And

Machine Vision Technology

& Application Conference

上海新國際博覽中心（上海）

中國（上海）機(jī)器視覺展暨機(jī)器視覺技術(shù)

及工業(yè)應(yīng)用研討會

上海

ShangHai

與您相約

ShangHai 2025

51

MACHINE VISION 2024/10

一、背景

隨著半導(dǎo)體和制造業(yè)領(lǐng)域飛速發(fā)展，對于工業(yè)相

機(jī)智能檢測、定位、測量、識別等核心工業(yè)環(huán)節(jié)應(yīng)用

越發(fā)重視。針對市場多樣性定制需求，以及多復(fù)雜性

應(yīng)用場景，要求產(chǎn)品具備多功能，工業(yè)相機(jī)核心處理

平臺FPGA需要高性能平臺。基于即要求高性能圖像

處理FPGA平臺可集成行業(yè)內(nèi)應(yīng)用功能，又需要保持

工業(yè)相機(jī)較低功耗，功耗降低30%以上，保障輸出圖

像高清和穩(wěn)定。通過選擇高性能工業(yè)相機(jī)FPAG核心

芯片，定義產(chǎn)品四面鎖附結(jié)構(gòu)以適應(yīng)多面固定復(fù)雜場

景，以及設(shè)計(jì)規(guī)劃AA六軸調(diào)節(jié)，解決sensor平整度

行業(yè)難點(diǎn)，可保障圖像OC中心偏移誤差在15像素

內(nèi)，可成功應(yīng)用于精密半導(dǎo)體行業(yè)晶圓貼合定位高精

度應(yīng)用，并獲得封裝頭部企業(yè)新益昌、凱格等固晶機(jī)

客戶高度認(rèn)可。集成降噪、銳化、FFC、Enhanced

Binning、CCM、Sequencer、超級調(diào)色盤、對比度

以及多功能插值等ISP算法全功能基線。可極大的適

應(yīng)市場多樣的功能需求。

二、自適應(yīng)圖像噪聲抑制技術(shù)

華睿科技A Pro系列面陣

?全功能低功耗開拓工業(yè)視覺新紀(jì)元

華?？萍?竇同偉

工業(yè)相機(jī)電源電路中自身固定模式噪聲

（FPN）、光響應(yīng)非均勻性（PRNU）噪聲等模式

噪聲和光電探測器的散粒噪聲，像素復(fù)位晶體

管、源極跟隨器、行選通晶體管的熱、散粒、1/f

噪聲和列放大器的熱等隨圖像幀變化而變化的隨

機(jī)噪聲。

華?？萍坚槍ο嚓P(guān)噪聲干擾源，從源頭上電路

結(jié)構(gòu)和單元設(shè)計(jì)，減少或者消除噪聲，電路單元設(shè)

計(jì)功耗降低30%以上，電路結(jié)構(gòu)根源上抑制圖像隨

機(jī)噪聲和模式噪聲。采用自適應(yīng)濾波降噪算法，在

高性能FPGA平臺，脈沖噪聲、椒鹽噪聲、伽馬噪

聲、指數(shù)噪聲和混合噪聲等采用空間域幀內(nèi)中值/均

值濾波降噪、空間域幀間運(yùn)動(dòng)自適應(yīng)降噪進(jìn)行自適

應(yīng)選擇濾波器，可有效抑制圖像噪聲，保障圖像邊

緣輪廓質(zhì)量。

通過自適應(yīng)白平衡、壞點(diǎn)校正、色彩插值補(bǔ)

充、CCM色調(diào)校正、超級調(diào)色盤色彩空間轉(zhuǎn)換，多

功能插值邊緣銳化去鋸齒和錯(cuò)誤色彩抑制去偽彩

等，形成最佳系統(tǒng)化解決圖像噪聲干擾行業(yè)難題。

2.1多功能矩陣插值技術(shù)

面陣相機(jī)成像后，彩色圖像由于Bayer插值算

法和白平衡校正后往往會導(dǎo)致圖像邊緣鋸齒現(xiàn)象，

華?？萍疾捎枚喙δ芫仃嚥逯邓惴?，通過該插值算

法在已成像識別的圖像邊緣分量值，進(jìn)行R、G、B

彩色圖像分量共同分解出樣本梯度值，圖像分量計(jì)

算首先需要進(jìn)行彩色圖像綠色分量G插值，再恢復(fù)

紅色分量R和藍(lán)色分量B，詳細(xì)計(jì)算如下： 圖2.1 相機(jī)圖像處理流程示意圖

52

PRODUCT&TEK 產(chǎn)品與技術(shù)

式2.5

在RGGB彩色圖像陣列中G32處插值，其相鄰的

R分量計(jì)算：

式2.6

在RGGB彩色圖像陣列中B33處插值，其相鄰的

R分量分別在對角線方向，兩個(gè)斜線計(jì)算：

式2.7

當(dāng)?EN＜?WN時(shí)

式2.8

當(dāng)?EN=?WN時(shí)

式2.9

當(dāng)?EN＞?WN時(shí)

式2.10

該自適應(yīng)插值算法，可更加精準(zhǔn)定位圖像邊

緣，有利于降低圖像邊緣鋸齒模糊性以及色彩失真

偽彩現(xiàn)象，圖像過渡帶效果插值后較均勻。自適應(yīng)

插值算法搭載高性能FPGA平臺上，有效節(jié)省處理

資源，提升圖像質(zhì)量。

綠色分量G矩陣

在只包含R分量的濾波陣列處，在RGGB陣列中

計(jì)算R22,水平梯度?H和垂直方向梯度?V為

式2.1

G22的結(jié)果分為三類：當(dāng)?H<?V時(shí)：

式2.2

當(dāng)?H=?V時(shí)：

式2.3

當(dāng)?H＞?V時(shí)：

式2.4

在彩色圖像陣列中G分量計(jì)算后，再根據(jù)G分量

現(xiàn)有像素分別計(jì)算R分量和B分量

其中R分量的值分為：

在RGGB彩色圖像陣列中G21處插值，其相鄰的

R分量計(jì)算：

PseudoColor＝0 PseudoColor＝10

圖2.2 多功能插值處理

2.2自適應(yīng)白平衡技術(shù)

針對復(fù)雜的環(huán)境條件不能采用獨(dú)立算法還原真

實(shí)白色色彩，在過亮或者過暗的環(huán)境下，圖像全局

白平衡算法效果難以滿足真是色彩還原，而局部白

平衡所采集圖像計(jì)算的相關(guān)圖像數(shù)值又不真實(shí)，所

以需要首先考慮環(huán)境色溫影響，再根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境實(shí)

際色溫特征值通過查找表計(jì)算實(shí)際R和B校正因子增

益，最后再進(jìn)行色溫校正，調(diào)整通道增益，實(shí)現(xiàn)實(shí)

際白平衡白色色彩還原。

華?？萍歼x擇2700K、3000K、4000K、

4150K、6500K圖像色溫值，進(jìn)行白平衡色溫估

計(jì)。色溫定義圖像平均色差，當(dāng)R、G、B色彩分量

相等時(shí)，其色差為：0，表現(xiàn)為白色：1；我司采用

YCr Cb色彩模型進(jìn)行計(jì)算實(shí)際色差值。

式2.11

其中Y值表示圖像灰度值，即圖像實(shí)際亮度

Cr、Cb表示紅色和藍(lán)色分量，即圖像色差值。

增益計(jì)算通過圖像色溫估計(jì)色差，計(jì)算出的R

和B的通過增益，作為色溫校正因子。再通過迭代

法根據(jù)Cr、Cb的關(guān)聯(lián)，不斷迭代調(diào)整其關(guān)聯(lián)系數(shù)，

最終得到白平衡最真實(shí)效果。相對查找表，需要提

前記錄不同色溫對應(yīng)的通道增益，相對容量有限，

具備處理速度快的優(yōu)勢。

最后進(jìn)行藍(lán)色B和紅色R通道分量各自關(guān)聯(lián)通道

增益，達(dá)到調(diào)節(jié)R、G、B色彩比例的目的，從而實(shí)

現(xiàn)色溫校正，還原白平衡真是白色色彩圖像。

MACHINE VISION 2024/10

53

2.3低功耗設(shè)計(jì)

眾所周知，工業(yè)相機(jī)主要來源于FPGA芯片，

它所承載功能越多，資源占比越高，功耗相對越

高。隨著智能制造和生產(chǎn)工藝不斷迭代發(fā)

展，F(xiàn)PGA核心器件功耗來源主要分為靜態(tài)功耗和

靜態(tài)功耗。近年來，隨著大量成熟技術(shù)的應(yīng)用相應(yīng)

動(dòng)態(tài)功耗進(jìn)行不斷優(yōu)化，相關(guān)晶體管內(nèi)電容性節(jié)點(diǎn)

在充電過程產(chǎn)生的功耗。由靜態(tài)隨機(jī)儲存器

（SRAM）單元，相對占用較多空間資源，資源占

用較多使得布線長度連線增加，相對程度增加了電

容性負(fù)載；以及相關(guān)邏輯單元、時(shí)鐘單元、可編程

布線等模塊功耗問題，已被逐步優(yōu)化解決。然而靜

態(tài)功耗是相對較廣泛布局的晶體管電流泄露導(dǎo)致的

功耗，以及SRAM存儲單元、查找表模塊、多路選

擇器布線資源占用都是靜態(tài)功耗的主要因素。如何

降低SRAM單元數(shù)量以及布線資源中盡可能少多路

選擇器，是解決FPGA器件整體功耗的關(guān)鍵。

華?？萍疾捎玫凸募呻娐饭に嘑PGA平

臺，一方面承載行業(yè)各項(xiàng)功能，另一方面盡量約束

資源占用面積，從而達(dá)到降低功耗的目的。如何實(shí)

現(xiàn)有限的資源即承載各項(xiàng)功能又降低資源占用比，

重構(gòu)低功耗設(shè)計(jì)技術(shù)至關(guān)重要。重構(gòu)技術(shù)需要控制

盡可能少的邏輯驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)邏輯模塊動(dòng)態(tài)變換。該

技術(shù)可在有限的資源盡可能承載較大規(guī)模的功能邏

輯單元，提高了FPGA配置的加速裝置的效率，盡

可能充分利用了軟硬件資源的利用率。

靜態(tài)功耗降低華?？萍疾捎孟鄬に囍瞥梯^小

的芯片選型，核心實(shí)現(xiàn)電源電路門控技術(shù)，解決了

工業(yè)相機(jī)在待機(jī)狀態(tài)或者靜止?fàn)顟B(tài)，電路電流不斷

通過導(dǎo)致系統(tǒng)功率不間斷流失。在休眠晶體管被安

裝在電源和電路通路之間后，啟動(dòng)門控程序，通過

不同的脈沖信號來控制門控模塊，最終達(dá)到不同電

路模式電源切換中斷模式，極大的降低了靜態(tài)功

耗。在FPGA有限的資源內(nèi)配置多路選擇器，可有

效的配置邏輯模塊，又有效的控制相當(dāng)一部分晶體

管模塊隔處于隔離休息狀態(tài)，從而降低了泄露電流

導(dǎo)致的功率流失，進(jìn)一步降低FPGA平臺靜態(tài)功耗。

圖3.1 AA調(diào)節(jié)（a） 圖3.2 AA調(diào)節(jié)（b）

在工業(yè)相機(jī)中，AA主動(dòng)校準(zhǔn)通過Sensor板平整

度穩(wěn)定裝置來保持相機(jī)的采集穩(wěn)定，以確保獲取清

晰、準(zhǔn)確的圖像。首先進(jìn)行俯仰角（Pitch）Y軸上

下方向、偏航軸（Yaw）X軸上下方向、Z軸上下平

移方向、X軸平移、Y軸平移和翻轉(zhuǎn)軸（Roll）中心

旋轉(zhuǎn)進(jìn)行Sensor平整度調(diào)節(jié)，以滿足特定的采集定

位精度要求，從而保障OC中心偏移誤差，是指在光

學(xué)系統(tǒng)中光軸與物軸（物體主軸）不共線或不重合

的情況，從而導(dǎo)致光線中心偏離物理中心的誤差；

再進(jìn)行相機(jī)后焦調(diào)節(jié)，確保圖像清晰度和質(zhì)量。

四、應(yīng)用領(lǐng)域

隨著半導(dǎo)體行業(yè)蓬勃發(fā)展，機(jī)器視覺應(yīng)用越來越

成熟。通過工業(yè)相機(jī)視覺定位技術(shù)在半導(dǎo)體封裝工序

激光劃片晶圓高精度對齊定位，整套包含上片、對

位、切割、下片過程。如何實(shí)現(xiàn)激光刀具與晶圓切割對

齊和定位校準(zhǔn)，需要工業(yè)相機(jī)成像質(zhì)量更清晰，OC圖

像中心偏移誤差保持在相當(dāng)高的的范圍之內(nèi)。具備高

精度、低功耗、低噪聲的圖像處理和AA調(diào)節(jié)工業(yè)相機(jī)

必不可少，已在頭部企業(yè)廣泛應(yīng)用。

其他高精密缺陷檢測鋰電行業(yè)、光伏行業(yè)、3C

行業(yè)、汽車行業(yè)等AOI檢測工序應(yīng)用，對位精準(zhǔn)，

成像更清晰，圖像質(zhì)量更有保證。我們相信未來它

在工業(yè)視覺必將開啟智能檢測新紀(jì)元。

三、AA主動(dòng)校準(zhǔn)技術(shù)

主動(dòng)對準(zhǔn)(AA)華睿采用圖像傳感器PCB偏置調(diào)

整方法。通過分析周圍曲線的相位差,可以計(jì)算出透

鏡與傳感器之間的相對傾斜度。然后將計(jì)算結(jié)果反

饋給處理器,處理器通過一系列計(jì)算提供調(diào)整命令,完

成AA進(jìn)程的調(diào)整。

54

PRODUCT&TEK 產(chǎn)品與技術(shù)

一、研發(fā)背景

從ChatGPT的橫空出世，到SORA的刷新認(rèn)

知，人工智能一路狂飆，成為賦能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的

最強(qiáng)抓手。

在工業(yè)領(lǐng)域，隨著人工智能技術(shù)的不斷融入，

行業(yè)正經(jīng)歷一場深度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型變革，工業(yè)逐漸

成為了AI技術(shù)的重點(diǎn)探索方向，工業(yè)人工智能應(yīng)運(yùn)

而生。

工業(yè)人工智能，即利用人工智能技術(shù)來解決工

業(yè)領(lǐng)域各類問題的創(chuàng)新應(yīng)用，使得不同的人使用同

樣的工具可以得到近似的結(jié)果，從而提高工業(yè)生產(chǎn)

的標(biāo)準(zhǔn)化程度、提升生產(chǎn)效率和生產(chǎn)品質(zhì)。

Regem Marr研祥金碼作為工業(yè)人工智能的持

續(xù)開拓者，不斷拓寬技術(shù)創(chuàng)新邊界，最新推出

R-6000系列智能讀碼器，憑借AI深度學(xué)習(xí)，在多個(gè)

行業(yè)幫助企業(yè)降本增效。

二、200萬數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，引領(lǐng)讀碼技術(shù)革新

算力、模型和數(shù)據(jù)是人工智能的三大要素，其

中數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)也是關(guān)鍵。當(dāng)一個(gè)算法模型設(shè)計(jì)好

后，就需要大量標(biāo)注好的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練機(jī)器，從而使

得機(jī)器更加“智能”，得以在實(shí)際應(yīng)用場景中大展

拳腳。而若希望算法進(jìn)一步提升性能，亦需要更多

精細(xì)化的數(shù)據(jù)加以訓(xùn)練，不斷迭代。

Regem Marr研祥金碼以高質(zhì)量數(shù)據(jù)集引領(lǐng)技

術(shù)革新，領(lǐng)跑大模型時(shí)代。憑借多年的行業(yè)積累，

通過200萬數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，最大程度的消除了算法

研祥金碼R-6000系列讀碼器

?工業(yè)人工智能“專家”

文 / 深圳市研祥金碼科技有限公司

的可解釋性差的問題，實(shí)現(xiàn)讀碼和解碼的“標(biāo)準(zhǔn)

化”和“高可信度”，使R-6000智能讀碼器在識讀

低質(zhì)量碼時(shí)更佳準(zhǔn)確。

三、讀碼精準(zhǔn)，成像清晰度提高11%

通過AI深度學(xué)習(xí)與快速迭代，Regem Marr研

祥金碼R-6000系列智能讀碼器不斷實(shí)現(xiàn)技術(shù)的自我

進(jìn)化和自我升級，在識別精度上較上代提升達(dá)11%

，持續(xù)助力制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級，為企業(yè)提供堅(jiān)

實(shí)的數(shù)據(jù)采集保障。

面對損壞、模糊、扭曲的碼信息，Regem Marr

研祥金碼R-6000系列利用AI解碼算法的深度學(xué)習(xí)和

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識別，有效避免誤判和漏

讀，真正做到100%讀取率，提高生產(chǎn)線的穩(wěn)定性和

可靠性。

圖1 研祥金碼R-6000 系列智能讀碼器

MACHINE VISION 2024/10

55

強(qiáng)大的環(huán)境適應(yīng)能力也是AI解碼算法的特點(diǎn)，

面對環(huán)境過亮、過暗、反光、模糊或干擾嚴(yán)重時(shí)，

Regem Marr研祥金碼R-6000系列自研AI算法搭配

矩陣光源，能夠準(zhǔn)確、快速地讀取碼信息，確保生

產(chǎn)線的高效運(yùn)行。

同時(shí)，Regem Marr研祥金碼R-6000系列AI解

碼算法能夠根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景不斷優(yōu)化算法，隨著

時(shí)間的推移，讀碼器的性能將不斷提升，真正詮

釋“越用越好用”。

四、讀碼廣度，有效視野達(dá)98.6%

市面上廣泛存在讀碼器的視野邊緣無法定位條

碼的情況、這是由于鏡頭邊緣捕獲到的圖像時(shí)會發(fā)

生一些畸變導(dǎo)致條碼歪曲，又恰巧該條碼的刻印質(zhì)

量較低，此時(shí)就會發(fā)生讀碼器識讀無法識讀的現(xiàn)

象，其有效視野在92%-97%之間。

Regem Marr研祥金碼R-6000系列采用低曲率

定制鏡頭，降低邊緣畸變及暗角，達(dá)到98.6%的超大

有效視野，最大支持同時(shí)讀取100個(gè)碼。無論產(chǎn)品

以任何形式出現(xiàn)在視野邊緣時(shí)都可有效識讀，并且

在大批量、來料凌亂的場景下表現(xiàn)較佳。

五、解碼速度，僅需16ms

在工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展浪潮中，AI解碼算法成為

讀碼器解碼能力的核心發(fā)展方向。在滿足精準(zhǔn)讀碼

的基礎(chǔ)上，Regem Marr研祥金碼R-6000系列還進(jìn)

一步提升解碼效率。

R-6000系列憑借優(yōu)化的算法和處理器，使得解

碼過程更加迅速，解碼時(shí)間僅需16ms，可適應(yīng)5m/s

超快線體，大大減少了等待時(shí)間和提高了工作效率。

同時(shí)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，Regem Marr研祥

金碼R-6000系列能自動(dòng)區(qū)分條碼部件、字符和異

常，大幅減少條碼處理時(shí)間。產(chǎn)品提供的三種解碼

模式（速度、平衡、增強(qiáng)），能讓客戶可根據(jù)條碼

質(zhì)量、線體速度任意切換。

六、應(yīng)用行業(yè)，賦能千行百業(yè)智能升級

物流行業(yè)：兼容更大視野和景深，可以實(shí)現(xiàn)多

尺寸包裹條碼采集、6面無死角讀取。AI加持，使

得現(xiàn)場拒識率降低12%，大大提高掃碼入庫的效

率，降低物流中心的人工成本。

醫(yī)藥行業(yè)：無懼醫(yī)療容器條碼印刷質(zhì)量差、條

碼破損和多碼識讀的問題，依靠AI智能解碼算法，

不僅速度快，還能大大的提高效率。

包裝行業(yè)：Regem Marr研祥金碼R-6000系列

自動(dòng)調(diào)焦功能、視野范圍大、適用性廣的特性，適

用于產(chǎn)品更新迭代導(dǎo)致產(chǎn)品包裝形式變化，條碼位

置變化等場景。

鋰電行業(yè)：R-6000系列100%自研超高速解碼

算法，能實(shí)現(xiàn)毫秒級別輕松讀碼，經(jīng)過動(dòng)力電池行

業(yè)20萬次讀碼測試，最終以100%的讀碼率通過。

消費(fèi)電子行業(yè)：通過使用Regem Marr研祥金

碼R-6000系列讀碼器讀取屏幕模組裝配工位產(chǎn)品碼

信息，解碼成功率高達(dá)99%以上，杜絕漏掃條碼問

題發(fā)生。

人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)

略性技術(shù)，具有溢出帶動(dòng)性很強(qiáng)的“頭雁”效

應(yīng)。Regem Marr研祥金碼R-6000系列智能讀碼器，

在創(chuàng)新AI技術(shù)的應(yīng)用下，大幅提升讀碼與解碼的精準(zhǔn)

度、處理速度與應(yīng)用范圍，助力工業(yè)生產(chǎn)達(dá)到更高的

生產(chǎn)效率和質(zhì)量，賦能中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展！

56

PRODUCT&TEK 產(chǎn)品與技術(shù)

一、背景

隨著半導(dǎo)體行業(yè)大幅擴(kuò)張結(jié)合AI機(jī)器視覺軟件

的技術(shù)提升及廣泛普及應(yīng)用，外觀瑕疵檢測在視覺

項(xiàng)目中的占比越來越高，但隨著軟件技術(shù)的突破和

廣泛應(yīng)用，瑕疵檢測項(xiàng)目對整體的硬件的成像效

果，結(jié)構(gòu)空間，硬件成本等也要求逐漸苛刻。機(jī)器

視覺的發(fā)展，軟件與硬件相輔相成，軟件技術(shù)已有

大幅提升，相關(guān)成像硬件也在跟進(jìn)提升滿足多元化

場景的成像需求。

在視覺,檢測過程中對漏檢現(xiàn)象的容忍度越來越

小，針對高精度要求的檢測需求越來越高。鏡頭圖

像采集精度以及成像效果越來越受技術(shù)工程師重

視。鑒于行業(yè)發(fā)展需要結(jié)合公司研發(fā)多年經(jīng)驗(yàn)

WEETU威圖針對半導(dǎo)體外觀瑕疵應(yīng)用方面做出了

重點(diǎn)研發(fā)。

針對使用過程中出現(xiàn)的一些使用難點(diǎn)和技術(shù)升

級需求，WEETU威圖憑借對機(jī)器視覺行業(yè)16年的

技術(shù)經(jīng)驗(yàn)結(jié)合自身研發(fā)經(jīng)驗(yàn)針對性的開發(fā)了實(shí)現(xiàn)三

維立體5角度同時(shí)成像拍攝光學(xué)模組WT-3D5S瑕疵

檢測測量光學(xué)模組。

3D5S光學(xué)高清成像模組在

半導(dǎo)體檢測測量中如何體現(xiàn)核心價(jià)值 深圳市威圖科視科技有限公司 曹俊威

圖1 中小形物料

WEETU WT-3D5S光學(xué)模組主要針對半導(dǎo)體電

子元器件目前可兼容DFN, SOT, SOD,SOP, TO ,SM等系

列產(chǎn)品以及硅晶圓片、稀有金屬方料、IC電阻、電

感、LED等中小形物料進(jìn)行全方位檢測測量應(yīng)用。

WEETU WT-3D5S光學(xué)模組對于行業(yè)檢測應(yīng)用

中針對性的對以下方面進(jìn)行了著重優(yōu)化。

二、三維5面立體式成像

3D5S光學(xué)成像模組運(yùn)用光學(xué)反射原理，該光學(xué)

模組采用2組4片高反射鍍膜光學(xué)鏡片，分別以

4X90°為基準(zhǔn)對產(chǎn)品圓周4邊進(jìn)行光學(xué)反射，依照產(chǎn)

品實(shí)際L x W x H結(jié)合光路計(jì)算結(jié)合光學(xué)聚焦點(diǎn)，通

過擬合成整套光路聚焦點(diǎn)做十字焦點(diǎn)共軸聚焦，可

同時(shí)對正向圖像及側(cè)部四邊同時(shí)進(jìn)行光學(xué)聚焦。

WEETU WT-3D5S光學(xué)模組內(nèi)部光學(xué)材質(zhì)均采

用環(huán)保高透級光學(xué)玻璃，角度偏折鏡采用＞99.2高折

射率鍍膜鏡片，把光學(xué)折射對成像精度帶來的影響降

低到最小。寬波長光學(xué)成像設(shè)計(jì)滿足380-1100nm波

段清晰成像。定向性角度調(diào)?？纱蠓嵘龍D像銳度，

提升圖像對比度，對細(xì)微瑕疵體現(xiàn)更加明顯。

圖2 波長與折射率的關(guān)系

MACHINE VISION 2024/10

57

四、一體式包裹外觀

考慮到使用環(huán)境中會有雜質(zhì)異物及灰塵的出

現(xiàn)，為防止異物對成像造成干擾WEETU 3D5S采用

整體包裹式結(jié)構(gòu)，防止外界異物對成像造成干擾，

同時(shí)也可有效防止人為或其他外部裝置撞擊等帶來

的干擾，起到更好的保護(hù)作用。

圖4 WEETU WT-3D5S光學(xué)模組

三、緊湊輕量化抗震結(jié)構(gòu)

3D5S光學(xué)模組采用緊湊式一體化光學(xué)組件設(shè)

計(jì)，對光學(xué)擬合光路及光源照射角度進(jìn)行光路擬合，

一體化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使得外形結(jié)構(gòu)更加緊湊，大大縮小了

光學(xué)組件的體積，外觀更加小巧且增強(qiáng)了穩(wěn)定性，在

震動(dòng)平臺上使用時(shí)可保證長期有效的防止因震動(dòng)帶來

的成像干擾以及圖像因震動(dòng)帶來的像位偏移。

一體式緊湊結(jié)構(gòu)材料采用輕量化航空合成材料

技術(shù)，既保證了鏡頭所需加工精度及強(qiáng)度，又大大

降低了鏡頭自身重量。內(nèi)部固定采取環(huán)抱式雙牙孔

螺絲固定，更能保證整體結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性，且能保證

主光軸平行于安裝方向。外部安裝位結(jié)構(gòu)采用階梯

滑軌結(jié)構(gòu)+多孔位螺牙鎖緊方式。更能保證其安裝穩(wěn)

定及與起相關(guān)組件進(jìn)行一體式鏈接。

鏡頭內(nèi)部進(jìn)行光學(xué)級雜散光抑制涂層，對進(jìn)入

的無效雜散光可有效進(jìn)行吸收消除，提升圖像對比

度，增強(qiáng)圖像銳度，對瑕疵特征點(diǎn)體現(xiàn)更為明顯。

使其圖像采集更加穩(wěn)定圖像一致性更高。

五、滑軌式調(diào)節(jié)緊固結(jié)構(gòu)

內(nèi)部采用滑軌式調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)，更有利于在使用現(xiàn)

成進(jìn)行調(diào)節(jié)操作，有效的固定平行度，不會因調(diào)小

帶來圖像傾斜。方便調(diào)校更換產(chǎn)品時(shí)進(jìn)行調(diào)校成像

效果。雙腰孔+雙邊4牙孔同時(shí)固定，更能保證成像

調(diào)校后的穩(wěn)定性及準(zhǔn)直度。

環(huán)抱式安裝位置更便于調(diào)整相機(jī)帶來的角度偏

移差異，更大的調(diào)整余量及旋轉(zhuǎn)角度，且通過環(huán)抱

式鎖緊結(jié)構(gòu)使其在保證同心度的條件下且固定更加

穩(wěn)固。

六、平行光擬合成像

光學(xué)模組內(nèi)部采用高分辨率平行光光路擬合

成像，結(jié)合同軸光共軸原理，使得拍攝圖像對比

度更強(qiáng)，可適配2500W像素高解析度相機(jī)，對細(xì)

微瑕疵體現(xiàn)特征點(diǎn)更為明顯。對于瑕疵邊界更能

體現(xiàn)出銳度增強(qiáng)軟件識別特征，快速準(zhǔn)確的獲取

瑕疵信息。

結(jié)合遠(yuǎn)心鏡頭超低畸變以及整場視野高一致性

的特性可對產(chǎn)品進(jìn)行高精度細(xì)微瑕疵檢測，同時(shí)還

可對產(chǎn)品輪廓進(jìn)行高精度尺寸測量，測量精度可達(dá)

±3um。同時(shí)解決了在同一個(gè)工位同時(shí)完成高精度

檢測測量的雙項(xiàng)需求。

七、超高亮四維雙角度+擬合同軸照明

3D5S光學(xué)模組成像拍攝多用于超高速圖像采

集，WEETU 3D5S結(jié)合多方面使用需求，采用定制

化超高亮LED照明，通過高功率LED組合成雙路8光

外觀瑕疵 外觀缺陷 瑕疵+尺寸測量

圖5 成像圖

圖3 對細(xì)微瑕疵體現(xiàn)更加明顯

58

PRODUCT&TEK 產(chǎn)品與技術(shù)

辦刊宗旨

《機(jī)器視覺》是一本面向圖像領(lǐng)域的工程技術(shù)人員、產(chǎn)

業(yè)管理人員、專家學(xué)者以及在校大學(xué)生的專業(yè)刊物。該

刊主要致力于報(bào)道機(jī)器視覺及圖像處理領(lǐng)域的新產(chǎn)

品、新技術(shù)、新應(yīng)用以及市場等諸多方面的最新發(fā)展?fàn)?/p>

況將在VisionChina展會期間向業(yè)內(nèi)觀眾免費(fèi)發(fā)放。

主要欄目

行業(yè)新聞、專題報(bào)道、特別策劃、趨勢觀點(diǎn)、企業(yè)訪談、

產(chǎn)品技術(shù)、應(yīng)用案例、公司技術(shù)專欄等。

征稿對象

圖像技術(shù)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員、研發(fā)人員、管理者以及

全國各大院校師生、科研人員等。本刊歡迎關(guān)于新理

論、新技術(shù)、新科教技術(shù)應(yīng)用等方面的真知灼見。

稿件要求

1.《機(jī)器視覺》雜志投稿文章必須為原創(chuàng)首發(fā)；

2.投稿文章請?zhí)峁￤ord文檔；

3.圖片300dpi以上，單獨(dú)建立文件夾；

4.產(chǎn)品介紹不少于1000字，案例文章不少于1700字，

技術(shù)文章不少于3000字；

5.投稿文章請以“文章題目+公司名+作者名”命名；

6.投稿一經(jīng)錄用，編輯部將郵件告知；

7.版權(quán)糾紛，文責(zé)自負(fù)。

重要提示

為了推動(dòng)機(jī)器視覺技術(shù)的廣泛應(yīng)用和發(fā)展，鼓勵(lì)機(jī)器

視覺技術(shù)領(lǐng)域工程技術(shù)人員寫出好的文章或積極主動(dòng)

推薦相關(guān)的應(yīng)用案例，聯(lián)盟將在年會上頒發(fā)優(yōu)秀文章

獎(jiǎng)或者組織獎(jiǎng)

對于特約稿件，一經(jīng)采用，將會給予相應(yīng)稿酬。

發(fā)行方式

VisionChina展會、直郵等

聯(lián)系方式

編輯部負(fù)責(zé)人：徐曉丹

電話：010-62650592

郵箱：visionchina@china-image.cn

編輯部地址：北京市海淀區(qū)中關(guān)村南四街

紫金數(shù)碼園三號樓910室

郵編：100190

雜志征文通知

《機(jī)器視覺》雜志是一本反映中國機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展

狀況的科技刊物。配合三地VisionChina展覽會的召

開而出版的會員內(nèi)部交流刊物。

源結(jié)構(gòu)對產(chǎn)品表面進(jìn)行照射，使得產(chǎn)品表面瑕疵更

為突出。大功率超亮LED采用懸浮式立體散熱+整體

導(dǎo)熱擴(kuò)散結(jié)構(gòu)，在保證其高亮度的同時(shí)還更加的穩(wěn)

定，且使用壽命得到延長。

結(jié)合同軸擬合照明方式使得圖像更為清晰圖像

對比度更為明顯，高分辨率圖像下可對產(chǎn)品輪廓進(jìn)

行微米級高精度測量。

八、大幅節(jié)省圖像采集成本

WEETU WT-3D5S光學(xué)模組在抓拍圖像時(shí)可以

替代5組工業(yè)相機(jī)+5組鏡頭+5組光源。同時(shí)一體成

像技術(shù)也讓拍攝產(chǎn)品更直觀明了，節(jié)省拍攝相機(jī)工

位數(shù)量及各類工裝治具，節(jié)省拍攝空間提升檢測效

率節(jié)省硬件及軟件成本使軟件運(yùn)算速度更加快捷。

該鏡頭在技術(shù)延伸和創(chuàng)新方面做出了重大突

破，可根據(jù)不同類型不同材質(zhì)及尺寸的產(chǎn)品進(jìn)行非

標(biāo)定制，針對性的對產(chǎn)品方案進(jìn)行質(zhì)的提升，降低

成本 提升效率增強(qiáng)競爭力。

超高速影像采集已成為主流競爭力體現(xiàn)，當(dāng)軟

件處理效率在追求極致算法的同時(shí)硬件也是必不可

少的提升方向。光學(xué)成像硬件也在積極的運(yùn)用光學(xué)

特性為高速有效的成像采集工作做出有效且極致的

光學(xué)成像方案。我們將不斷的結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景持

續(xù)提供更多更有效的光學(xué)成像解決方案。在以遠(yuǎn)心

鏡頭為主的前提下不斷創(chuàng)新，不斷為市場輸出多元

化光學(xué)技術(shù)支持。有效的提升產(chǎn)品在市場競爭中的

核心優(yōu)勢及前瞻性創(chuàng)新光學(xué)技術(shù)。

59

MACHINE VISION 2024/10

MACHINE VISION 2024/0一、背景

機(jī)器視覺技術(shù)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化、安全監(jiān)

控、醫(yī)療診斷、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域，其實(shí)現(xiàn)依賴于

多個(gè)步驟，包括圖像獲取、預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)

檢測與識別、圖像分割和三維重建等，在這些步驟

中，機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)算法扮演了至關(guān)重要的

角色。由于需要大量的時(shí)間和財(cái)務(wù)資源投入，機(jī)器學(xué)

習(xí)模型（ML模型）的保護(hù)變得非常重要。

二、終端環(huán)境下模型被竊取

使用強(qiáng)大的許可平臺進(jìn)行授權(quán)。當(dāng)應(yīng)用程序被

部署在客戶終端環(huán)境中，存在被非法使用或盜用的

風(fēng)險(xiǎn)。其中一種常見的攻擊是軟件被復(fù)制并在未獲

得官方授權(quán)的情況下使用。這種風(fēng)險(xiǎn)不僅僅在于軟

件被復(fù)制，更重要的是軟件能夠在未經(jīng)許可的情況

下運(yùn)行，造成視覺廠商的收入流失。

另一種風(fēng)險(xiǎn)是，黑客可能從你的應(yīng)用程序中提

取機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并將其用于自己的應(yīng)用中。如果

這個(gè)應(yīng)用屬于直接的競爭對手，可能會對你的收入

造成嚴(yán)重?fù)p失。對使用機(jī)器學(xué)習(xí)的移動(dòng)應(yīng)用程序的

大規(guī)模分析表明，由于保護(hù)措施不足，ML模型被非

法復(fù)用的情況非常普遍。

以工廠自動(dòng)化場景為例。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)被集

成到機(jī)器人終端環(huán)境中，常用于導(dǎo)航與定位、質(zhì)量

檢測、組件組裝監(jiān)控等。如果不能有效地限制對模

型及其調(diào)整的訪問，競爭對手就可能提取并復(fù)制這

些模型，并對這些模型進(jìn)行細(xì)微調(diào)整，以滿足自己

的特定需求，并將其整合到自己的應(yīng)用程序中。

如何保護(hù)你的視覺模型不受侵害？

文 / 泰雷茲圣天諾

解決方法：建議機(jī)器視覺廠商使用強(qiáng)大的許可

平臺，以防止模型提取，并確保您和您的客戶都能

充分靈活地使用。

三、部署階段中模型被篡改

全程加密限制使用。確保模型能夠按照預(yù)期運(yùn)

行是至關(guān)重要的，如果缺乏適當(dāng)?shù)谋Ｗo(hù)措施，惡意

個(gè)體可能會破壞模型完整性，這種情況可能在模型

的任何部署階段發(fā)生，包括應(yīng)用程序的交付、模型

更新或安裝后。

在OWASP（全球性安全組織）列出的前10大

攻擊中，包括了模型投毒(Model Poisoning)和遷移

學(xué)習(xí)攻擊(Transfer Learning Attack)，這些攻擊通

過使用修改后的版本或完全不同的模型來替換真實(shí)

的模型。執(zhí)行這類攻擊的先決條件是需要了解ML模

型與其所在應(yīng)用程序之間的接口，這種了解往往是

通過逆向工程來實(shí)現(xiàn)的。一旦攻擊者理解了這些接

口的結(jié)構(gòu)，他們就能夠創(chuàng)建一個(gè)假模型，這個(gè)假模

型提供正確的接口以便替換原始模型。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中，如果發(fā)生這樣的模型投毒

攻擊，可能會導(dǎo)致其機(jī)器學(xué)習(xí)模型在特定的情況下

表現(xiàn)異常，造成嚴(yán)重后果。

解決方法：針對模型投毒和遷移學(xué)習(xí)攻擊，有

效策略是對模型實(shí)施保護(hù)，只讓授權(quán)的應(yīng)用程序能

解密和使用該模型。未經(jīng)授權(quán)，沒有通過驗(yàn)證的情

形下，受保護(hù)的模型對攻擊者來說是無法使用的。

結(jié)合加密和許可系統(tǒng)，可以提供更高的安全性和靈

活性，通過許可系統(tǒng)為每個(gè)授權(quán)的使用發(fā)行特定加

60

PRODUCT&TEK 產(chǎn)品與技術(shù)

6

07

密的模型，確立了許可和保護(hù)之間的安全聯(lián)系，有效防

止了非授權(quán)訪問和模型分析。

四、機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序被攻擊

使用先進(jìn)且安全的保護(hù)工具。除了直接攻擊模型

本身，針對應(yīng)用程序的攻擊也能影響模型的安全。機(jī)器

學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用通常包括在主CPU上運(yùn)行的代碼部分，

負(fù)責(zé)接收和整理數(shù)據(jù)以供模型輸入，或處理模型的輸

出。這些環(huán)節(jié)特別容易遭受到輸入操縱和輸出完整性攻

擊，這同樣也是OWASP列出的十大威脅之一。沒有經(jīng)

過逆向工程保護(hù)或修改保護(hù)的應(yīng)用程序更容易受到這類

威脅的攻擊。

解決方法：高級的軟件保護(hù)工具能夠加強(qiáng)應(yīng)用程

序抵御逆向工程和篡改的能力，從而有效防御這類威

脅。

五、模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集被竊取

采用嚴(yán)格的授權(quán)許可制度來監(jiān)測使用情況。訓(xùn)練

模型需要投入大量的時(shí)間和資金成本。這個(gè)過程不僅需

要收集到高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還要確保數(shù)據(jù)樣本被正確

標(biāo)注。有時(shí)，某些廠商可能會利用他人的模型為自己的

未標(biāo)注數(shù)據(jù)集打標(biāo)簽，從而節(jié)省大量標(biāo)注時(shí)間和精力。

這樣，他們就能快速建立一個(gè)與之相當(dāng)?shù)哪Ｐ?，從而?/p>

弱他人的市場競爭力。

解決方法：考慮到攻擊者需要通過應(yīng)用程序來處理

他們的數(shù)據(jù)集，廠商可以通過實(shí)施嚴(yán)格的授權(quán)許可制度

來控制應(yīng)用程序的使用。比如限定每個(gè)時(shí)間段內(nèi)可以進(jìn)

行的分類次數(shù)、限制總分類次數(shù)，并減少應(yīng)用程序同時(shí)

運(yùn)行的實(shí)例數(shù)等。通過增加自定義控制來監(jiān)測和限制不

正常使用，并進(jìn)行完整性保護(hù)。

六、結(jié)語

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在機(jī)器視覺領(lǐng)

域的應(yīng)用至關(guān)重要，對于基于這些模型或算法開發(fā)的商

業(yè)化產(chǎn)品，需要對其采取積極主動(dòng)的措施來保護(hù)模型的

完整性、保護(hù)廠商的投資和知識產(chǎn)權(quán)，并維持競爭優(yōu)

勢。泰雷茲圣天諾能夠根據(jù)軟件商的實(shí)際需求，提供有

效且具有前瞻性的解決方案，促進(jìn)軟件業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展。

See You in 2025

2025年6月19-20日

Jun. 19-20,2025

Beijing International Convention

Center

Beijing Machine Vision

Power Intelligent

Manufacturing Innovation &

Development Conference

北京國際會議中心

北京機(jī)器視覺助力智能制造創(chuàng)新

發(fā)展大會

北京

BeiJing

與您相約

BeiJing 2025

61

MACHINE VISION 2024/10

60

人工智能（AI）目前正獲得前所未有的普及。在工業(yè)領(lǐng)

域，深度學(xué)習(xí)尤為重要，它基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在機(jī)器視覺系統(tǒng)

中，深度學(xué)習(xí)往往能夠?qū)崿F(xiàn)更高的識別率。在深度學(xué)習(xí)算法的

發(fā)展方面，MVTec一直處于技術(shù)的前沿。2024年，將推出“

不確定性估計(jì)”和“持續(xù)學(xué)習(xí)”兩項(xiàng)新功能，以提高深度學(xué)習(xí)

的效用并增強(qiáng)對該技術(shù)的信任。

深度學(xué)習(xí)如今已成為工業(yè)圖像處理（機(jī)器視覺）中的重要

組成部分，并在越來越多的應(yīng)用中得到使用。訓(xùn)練和推理的硬

件性能不斷提高，同時(shí)專用的深度學(xué)習(xí)加速器也使得算法在嵌

入式設(shè)備上運(yùn)行速度更快。然而，在實(shí)際使用深度學(xué)習(xí)時(shí)，仍

需克服一些挑戰(zhàn)：例如，大量訓(xùn)練圖像的生成需要高昂的成本

和大量的精力。尤其是缺陷圖像（所謂的“壞圖”）往往數(shù)量

不足。此外，深度學(xué)習(xí)非常消耗資源，傳統(tǒng)CPU的性能通常不

足以應(yīng)對大數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練需求。

一、新技術(shù)促進(jìn)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展

為了進(jìn)一步發(fā)展深度學(xué)習(xí)，MVTec在2024年將推出兩項(xiàng)

新技術(shù)：首先，“不確定性估計(jì)”功能可以可靠地檢測變化。

例如，光照變化、新的缺陷類型、生產(chǎn)設(shè)備的磨損或檢查對象

的變化等。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在面對這些變化時(shí)往往難以應(yīng)

對，因?yàn)樗鼈冎荒茉谟?xùn)練時(shí)的框架內(nèi)理解世界。當(dāng)出現(xiàn)新情況

時(shí)，模型仍會按照已知標(biāo)準(zhǔn)評估圖像。如果出現(xiàn)一種新的、尚

未訓(xùn)練的缺陷類型或完全不同的對象，系統(tǒng)將面臨挑戰(zhàn)：它試

圖將新的情況歸入已知類別，但由于新標(biāo)準(zhǔn)尚未掌握，結(jié)果往

往失敗。不確定性估計(jì)可以解決這個(gè)問題：該技術(shù)作為分類的

額外審查機(jī)制，通過現(xiàn)實(shí)的估計(jì)驗(yàn)證不確定的決策。

關(guān)鍵在于新模型是否在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集的特征分布內(nèi)。如果

檢查的圖像與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集僅有細(xì)微差異，不確定性估計(jì)會將

其分類為“近分布”，需要手動(dòng)審查。但如果對象完全在特

征空間之外，則會被標(biāo)記為“分布外”。如果這種情況頻繁

深度學(xué)習(xí)新動(dòng)力

?如何通過新技術(shù)提高再訓(xùn)練效率

MVTec Software GmbH Christian Eckstein

圖 持續(xù)學(xué)習(xí)使用極少的圖像即可再訓(xùn)練

發(fā)生，則說明相應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集已不再適用于

當(dāng)前的檢查任務(wù)。

這時(shí)需要進(jìn)行再訓(xùn)練，但再訓(xùn)練通常耗時(shí)

且資源密集。為了減少對硬件和訓(xùn)練時(shí)間的要

求，再訓(xùn)練應(yīng)只需少量新圖像。然而，這帶來了

一個(gè)挑戰(zhàn)：系統(tǒng)會像人類一樣，傾向于過度重視

新信息。雖然新情況能夠成功分類，但模型可能

會忽視舊圖像，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤。

二、大幅減少再訓(xùn)練的工作量

針對這一問題，MVTec開發(fā)了新的技術(shù)功能“

持續(xù)學(xué)習(xí)”：它減少了再訓(xùn)練的工作量，同時(shí)確保了

穩(wěn)健的識別率。該技術(shù)使現(xiàn)有模型可以用極少的新

圖像進(jìn)行再訓(xùn)練。傳統(tǒng)CPU的性能完全足夠，訓(xùn)練

可以直接在設(shè)備上進(jìn)行。這樣既可以對現(xiàn)有圖像進(jìn)

行分類，也可以對新圖像進(jìn)行分類。

另一個(gè)優(yōu)勢是，根據(jù)圖像數(shù)量和可用計(jì)算能

力，訓(xùn)練只需幾秒鐘。只需將新實(shí)例添加到現(xiàn)有類

別或新類別中即可。這不需要深入的圖像處理知

識，機(jī)器操作員可以自行進(jìn)行再訓(xùn)練。結(jié)果是大大

減少了再訓(xùn)練的工作量，加快了整個(gè)過程并節(jié)省了

成本。這不僅增強(qiáng)了對深度學(xué)習(xí)的信任，還促進(jìn)了

人工智能技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用。

62

PRODUCT&TEK 產(chǎn)品與技術(shù)

以高性能計(jì)算平臺助力工業(yè)數(shù)智化未來

一、背景

隨著全球工業(yè)4.0和智能制造的浪潮席卷而

來，工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的變革。

在這場技術(shù)革命中，高性能、高可靠性的計(jì)算平

臺成為了推動(dòng)工業(yè)數(shù)智化升級的關(guān)鍵力量。作為

工業(yè)計(jì)算領(lǐng)域的佼佼者，德晟達(dá)科技憑借其ATX

系列主板和4U工控機(jī)解決方案，為連接智慧未來

提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

二、德晟達(dá)ATX系列主板，工業(yè)自動(dòng)化的

高性能引擎

在工業(yè)自動(dòng)化的進(jìn)程中，計(jì)算平臺的性能直

接關(guān)系到生產(chǎn)效率與質(zhì)量控制。德晟達(dá)ATX系列

主板，作為工業(yè)自動(dòng)化的高性能計(jì)算先鋒，憑借其

卓越的性能和穩(wěn)定性，贏得了市場的廣泛認(rèn)可。

該系列主板兼容英特爾?第8至14代酷睿?處

理器，涵蓋i9/i7/i5/i3以及奔騰?/賽揚(yáng)?系列，為

用戶提供了強(qiáng)勁的計(jì)算能力。無論是處理復(fù)雜的

工業(yè)控制任務(wù)，還是運(yùn)行高精度算法，ATX系列

主板都能游刃有余。同時(shí)，支持高達(dá)128GB的

DDR5內(nèi)存，確保了數(shù)據(jù)處理的高速度和高效

率，為工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

在擴(kuò)展性方面，ATX系列主板同樣表現(xiàn)出

色。配備多個(gè)PCIe插槽和M.2插槽，支持高速數(shù)

據(jù)傳輸和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)，兼容多種外設(shè)和模塊。

這種豐富的擴(kuò)展性，使得用戶可以根據(jù)實(shí)際需

求，靈活配置系統(tǒng)，提高生產(chǎn)效率和靈活性。

而高可靠性，則是ATX系列主板的另一大亮

點(diǎn)。支持英特爾?vPro技術(shù)、TPM2.0和看門狗功

能，確保系統(tǒng)在面對各種復(fù)雜工業(yè)環(huán)境時(shí)，都能

保持穩(wěn)定性和安全性。這些技術(shù)的應(yīng)用，大大降

低了系統(tǒng)的故障率，提高了生產(chǎn)效率，為用戶帶來

了更大的價(jià)值。

文 / 深圳市德晟達(dá)電子科技有限公司

三、德晟達(dá)4U工控機(jī)，ATX主板工業(yè)計(jì)算的黃金搭檔

如果說ATX系列主板是工業(yè)自動(dòng)化的高性能引擎，那么德晟達(dá)

4U工控機(jī)就是其黃金搭檔。這款專為工業(yè)應(yīng)用而設(shè)計(jì)的工控機(jī)，與

ATX系列主板完美結(jié)合，共同為工業(yè)計(jì)算提供了強(qiáng)大的支持。

4U工控機(jī)支持英特爾? 6th-13th Core i3/i5/i7系列處理器，

提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力。同時(shí)，支持多擴(kuò)展接口的H310C、Q170、

Q470、Q670系列，使得用戶可以輕松擴(kuò)展存儲和顯卡，滿足不同

應(yīng)用需求。這種靈活性，使得4U工控機(jī)能夠輕松應(yīng)對各種復(fù)雜的

工業(yè)計(jì)算任務(wù)。

在維護(hù)方面，4U工控機(jī)同樣表現(xiàn)出色。其超大機(jī)箱空間，方

便用戶進(jìn)行拆卸和升級，降低了維護(hù)成本。同時(shí)，4U工控機(jī)還具備

出色的適應(yīng)性，能夠適應(yīng)各種工業(yè)環(huán)境，滿足不同行業(yè)的應(yīng)用需

求。無論是機(jī)械制造、電子信息、還是能源化工等領(lǐng)域，4U工控機(jī)

都能發(fā)揮出其獨(dú)特的優(yōu)勢。

四、德晟達(dá)工業(yè)解決方案的廣泛應(yīng)用及未來展望

德晟達(dá)工業(yè)解決方案憑借其卓越的性能和穩(wěn)定性，廣泛應(yīng)用

于工業(yè)自動(dòng)化、機(jī)器視覺、人工智能、通信設(shè)備以及工業(yè)服務(wù)器等

領(lǐng)域。在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，德晟達(dá)提供的高性能計(jì)算平臺，支持復(fù)

雜工業(yè)控制應(yīng)用，提高了生產(chǎn)效率和質(zhì)量控制水平。在機(jī)器視覺領(lǐng)

域，德晟達(dá)的產(chǎn)品支持圖像處理和深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了智能檢測

和識別，為智能制造提供了有力的支持。

隨著工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展，德晟達(dá)ATX系列主板和4U

工控機(jī)將繼續(xù)引領(lǐng)工業(yè)計(jì)算領(lǐng)域的潮流，為智能制造領(lǐng)域做出更

大的貢獻(xiàn)。德晟達(dá)將繼續(xù)致力于研發(fā)高性能、高可靠的工業(yè)計(jì)算解

決方案，推動(dòng)工業(yè)數(shù)智化升級，連接智慧未來。

圖1 德晟達(dá)ATX系列主板 圖2 德晟達(dá)4U工控機(jī)

MACHINE VISION 2024/10

63

MEMS微鏡原理及其在3D視覺中的應(yīng)用

蘇州知芯傳感技術(shù)有限公司 張程浩 劉洪瓊 徐榮 陳巧

一、引言

傳統(tǒng)的二維成像系統(tǒng)利用圖像傳感器將三維物

體獲取為2D圖像，但物體深度信息的缺失會限制對

現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)感知。結(jié)構(gòu)光技術(shù)將空間光調(diào)制后

投射到物體表面，空間光在被測物體表面產(chǎn)生變

形，用相機(jī)對變形圖案拍照，即可計(jì)算出被測物的

3D信息。

MEMS微鏡是一種硅基光速調(diào)制結(jié)構(gòu)。使用

MEMS微鏡來調(diào)制空間光，具有結(jié)構(gòu)簡單、速度快

等優(yōu)點(diǎn)，有助于實(shí)現(xiàn)3D結(jié)構(gòu)光模組的小型化、低成

本和高集成，實(shí)現(xiàn)更豐富場景的落地應(yīng)用。

本文結(jié)合知芯傳感多年在MEMS微鏡領(lǐng)域的

開發(fā)實(shí)踐，對1D和2D MEMS微鏡原理進(jìn)行了系統(tǒng)

介紹，并對其在3D視覺中的應(yīng)用進(jìn)行了簡要闡述，

最后對MEMS微鏡未來發(fā)展進(jìn)行了展望。

二、1D MEMS微鏡

1D MEMS微鏡指微鏡的鏡面繞扭轉(zhuǎn)軸做反復(fù)運(yùn)

動(dòng)，通常的使用場景是將調(diào)制為平行于扭轉(zhuǎn)軸的線

段光束在垂直于扭轉(zhuǎn)軸的方向上展開，在通過控制

光束的開光、亮暗來產(chǎn)生條紋空間結(jié)構(gòu)光。

主流1D MEMS微鏡的驅(qū)動(dòng)原理為靜電和電磁

式。電磁MEMS微鏡具有雙行程使用、高光效利用

率、抗灰塵能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，但是同時(shí)又具有封裝復(fù)

雜、體積大、溫漂和功耗略高等缺點(diǎn)；靜電MEMS

微鏡具有功耗低、體積小等優(yōu)點(diǎn)，但是封裝潔凈度

高、光效利用率低。

在1D MEMS微鏡領(lǐng)域，知芯傳感同時(shí)開展了電

磁和靜電MEMS微鏡研究，其中靜電MEMS微鏡是

重點(diǎn)。同時(shí)開發(fā)出了尺寸為5x4.5mm、3x3mm、

3x4mm不同鏡面尺寸的1D靜電MEMS微鏡。

知芯傳感微鏡工作在1~2k Hz的諧振狀態(tài)下，投

射50~60°的光學(xué)角度。具有鏡面大、角度廣、功耗

低、體積小、可靠性強(qiáng)、重復(fù)度好等特點(diǎn)。表面鍍金

或鋁，對可見光與紅外光有較高的反射率。

圖1 1D MEMS微鏡產(chǎn)生

結(jié)構(gòu)光原理圖

圖2 知芯1D 靜電MEMS

微鏡圖

三、2D MEMS微鏡

2D MEMS微鏡連接鏡面處具有兩個(gè)扭轉(zhuǎn)軸，可

確保鏡面在兩個(gè)正交方向上均可以產(chǎn)生轉(zhuǎn)動(dòng)。雖然

1D MEMS微鏡可以通過線段激光來產(chǎn)生條紋空間結(jié)

構(gòu)光，但這種方案生成的結(jié)構(gòu)光圖案單一，只能是

多組相互平行的光線，對空間光的調(diào)制僅限于三個(gè)

參數(shù)，平行光線的寬度、間距、亮度，不能對投影

結(jié)構(gòu)光圖案的動(dòng)態(tài)調(diào)制。相比1D MEMS微鏡，2D

MEMS微鏡擁有更為簡單的光學(xué)，可以放棄復(fù)雜的

線激光產(chǎn)生透鏡組，可以用更簡單的聚焦光路來實(shí)

現(xiàn)更為緊湊的 MEMS 空間結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)。

MACHINE VISION 2024/10

65

通常2D MEMS微鏡有兩種使用方式，光柵式

掃描和李薩如掃描。光柵式掃描又可稱逐行掃描，

扭轉(zhuǎn)軸的工作狀態(tài)為一軸諧振+一軸準(zhǔn)靜態(tài)，諧振

軸高頻掃描提升點(diǎn)云和角度，準(zhǔn)靜態(tài)軸慢速掃描實(shí)

現(xiàn)幀對幀。此種掃描方式的微鏡多使用電磁和壓電

驅(qū)動(dòng)方式，其結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)多用于MEMS激光雷達(dá)、

投影成像領(lǐng)域，如intel realsense的L515系列使用

電磁微鏡的光柵掃描式的散斑TOF成像原理，具有

小體積、高精度、價(jià)格便宜等優(yōu)點(diǎn)。李薩如掃描的

扭轉(zhuǎn)軸工作在雙軸諧振狀態(tài)下，通過調(diào)節(jié)相位和雙

軸諧振頻率比來變動(dòng)掃描圖形。

知芯傳感開發(fā)出的電磁和壓電MEMS微鏡，根據(jù)

驅(qū)動(dòng)信號靈活實(shí)現(xiàn)光柵掃描和李薩如掃描。該系列2D

MEMS微鏡具有5x6mm、3x3mm、7x7mm不同鏡

面尺寸，工作在0.6~20kHz的諧振區(qū)間，快慢軸投射

FOV角度可達(dá)30x50°。具有鏡面大、角度廣、功耗

低、體積小、可靠性強(qiáng)、重復(fù)度好等優(yōu)點(diǎn)。

四、MEMS微鏡在3D視覺中的應(yīng)用

1.3D視覺方案

圖3 L515使用的2D電磁MEMS微鏡和結(jié)構(gòu)光散斑圖

圖4 知芯傳感研發(fā)的2D壓電MEMS微鏡圖

雙目 TOF 激光

三角法

傳統(tǒng)

結(jié)構(gòu)光

MEMS

結(jié)構(gòu)光

原理 雙攝像頭 反射

時(shí)間差

光學(xué)

三角法

投影條紋

編碼

投影條紋

編碼

適應(yīng)環(huán)境 弱 好 良好 良好 良好

深度精度 低 低 高 很高 較高

使用

距離

與攝像頭

相關(guān) 遠(yuǎn) 短 中 中

功耗 低 低 一般 高 低

成本 高 一般 一般 高 低

件以及表面反光物體情況下激光條紋較好，能得到

較好的三維恢復(fù)數(shù)據(jù)。

2.MEMS結(jié)構(gòu)光投射模組

知芯傳感基于自研MEMS微鏡，開發(fā)了適用于近

距離（小于1 米）的 M系列 MEMS 結(jié)構(gòu)光投射模

組：ZX-M020，ZX-M050，適用于遠(yuǎn)距離（0.5-3.5

米）的L系列MEMS結(jié)構(gòu)光投射模組：ZX-L090 ，ZXL250，這些模組與雙目鏡頭組成了MEMS結(jié)構(gòu)光

方案。

圖5 知芯傳感M系列MEMS結(jié)構(gòu)光投射模組

圖6 知芯傳感L系列MEMS結(jié)構(gòu)光投射模組

3D視覺發(fā)展至今已有多種方案，雙目、TOF、

激光三角法、雙目+傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)光、雙目+MEMS結(jié)構(gòu)

光三維視覺方案，各有優(yōu)缺點(diǎn)：

MEMS結(jié)構(gòu)光由于功耗低、體積小，鍍層可支

持紅外以及藍(lán)光、紅光激光等波段，在小體積低功

耗應(yīng)用場景使用較多。激光準(zhǔn)直性較好，在黑色工

66

CASE 應(yīng)用案例

五、展望

隨著MEMS微鏡技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，其在

3D結(jié)構(gòu)光領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊：

1.高分辨率與高速度結(jié)合：未來的MEMS微鏡

將趨向于實(shí)現(xiàn)更高的分辨率和更快的速度，以滿足

對于高精度、實(shí)時(shí)性要求更高的應(yīng)用場景。

2.多模式光調(diào)制：MEMS微鏡可能會向多模式

光調(diào)制方向發(fā)展，實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的光場調(diào)制和投

影，為虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域帶來更加豐富的

體驗(yàn)。

3 .智能化集成：MEMS微鏡可能會與人工智

能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)智能化集成，實(shí)現(xiàn)更智能、自

適應(yīng)的光學(xué)系統(tǒng)，為自動(dòng)化控制、智能感知等領(lǐng)域

提供更好的支持。

4.量產(chǎn)與商業(yè)化：隨著MEMS微鏡技術(shù)成熟度

的提升，未來有望實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)和商業(yè)化應(yīng)用，

推動(dòng)其在機(jī)器人協(xié)作、工業(yè)自動(dòng)化、智能物流、安

防監(jiān)控、醫(yī)療診斷和消費(fèi)級三維建模等領(lǐng)域的廣泛

應(yīng)用。

未來，知芯傳感將繼續(xù)專注于3D機(jī)器視覺核心

部件?MEMS微鏡及結(jié)構(gòu)光投射模組的研發(fā)、生

產(chǎn)和銷售，實(shí)現(xiàn)中高端MEMS器件的國產(chǎn)化替代。

圖7 知芯傳感MEMS結(jié)構(gòu)光投射模組條紋輸出

在 MEMS 高頻掃描過程中，知芯傳感系列

MEMS結(jié)構(gòu)光投射模組控制同步邏輯通過控制激光

器電流實(shí)現(xiàn)不同的條紋輸出。

3.MEMS微鏡在3D視覺中的典型應(yīng)用

實(shí)踐中，客戶基于知芯傳感M、L系列模組，

開發(fā)了應(yīng)用于不同場景的3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)，構(gòu)成了

MEMS微鏡在3D視覺中的典型應(yīng)用。

一方面，3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)可以應(yīng)用于機(jī)器人協(xié)

作、焊接導(dǎo)航、缺陷檢測、智能物流等，提供高

效、精準(zhǔn)的3D視覺方案，助力各行業(yè)自動(dòng)化作業(yè)。

另一方面，3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)也可應(yīng)用于物品/人

體等的三維掃描建模，助力消費(fèi)升級。

圖8 機(jī)器人協(xié)作 圖9 焊接導(dǎo)航

圖10 智能物流 圖11 缺陷檢測

圖12 物體三維

掃描建模

圖13 人體三維

掃描建模

MACHINE VISION 2024/10

67

翌視科技3D智能傳感器

在光伏領(lǐng)域的應(yīng)用

文 / 翌視科技

一、背景

隨著全球能源格局的深刻變革，能源行業(yè)的重

心正逐步由傳統(tǒng)的化石能源向可再生能源偏移。在

這一趨勢的引領(lǐng)下，大規(guī)模的光伏電站如雨后春筍

般在各地興建，這無疑對光伏組件的質(zhì)量和性能提

出了更高的要求，從而直接拉動(dòng)了對精準(zhǔn)、高效的

光伏檢測設(shè)備的迫切需求。

在高速、高精度檢測要求下，翌視科技針對光

伏行業(yè)客戶提供的3D相機(jī)產(chǎn)品，能滿足不同應(yīng)用場

景對更高效、智能、高精度的檢測需求。

二、硅片柵線尺寸檢測

在光伏電池的生產(chǎn)中，硅片柵線的尺寸確實(shí)起

著關(guān)鍵作用。較小的柵線寬度和高度可能會限制電

流的傳輸，從而降低硅片的導(dǎo)流能力；而過大的尺

寸則可能導(dǎo)致材料浪費(fèi)和不必要的電阻增加。利用

3D相機(jī)進(jìn)行檢測是一種先進(jìn)且有效的手段。它能夠

精確地獲取柵線的寬度和高度信息，為生產(chǎn)工藝的

調(diào)整提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

例如，如果檢測發(fā)現(xiàn)某一批次硅片的柵線寬度

普遍偏窄，生產(chǎn)工藝就可以進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化，增加

印刷柵線時(shí)的漿料量或者調(diào)整印刷參數(shù)，以達(dá)到理

想的寬度。

通過這種動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)工藝的方式，可以極大

程度地保證產(chǎn)品性能的一致性。避免了因柵線尺寸

差異過大而導(dǎo)致的部分硅片性能優(yōu)異，部分硅片性

能不佳的情況。

光伏硅片柵線尺寸檢測主要測量項(xiàng)目是光伏電池

硅片主柵線和副柵線的寬度和高度。這項(xiàng)應(yīng)用要求

3D相機(jī)檢測的重復(fù)精度≤1μM，相機(jī)X/Z分辨率5μM

以內(nèi)，節(jié)拍要求<15S，相機(jī)檢測中幀率可達(dá)10K FPS

以上。這項(xiàng)檢測有兩項(xiàng)任務(wù)，一是要求通過3D相機(jī)

檢測主柵線和副柵線的寬度和高度信息，二是通過

NPE圖像算法平臺，識別產(chǎn)品是否有缺陷。

針對上述檢測需求，翌視科技的LVM2510線激

光3D相機(jī)能夠勝任此項(xiàng)任務(wù)。LVM2510主要適用

于微小零件的高速3D檢測；能提供2500Hz全畫幅

采集速率，物理輪廓點(diǎn)數(shù)1920點(diǎn)，深度圖均勻間距

采樣最高4096點(diǎn)；采集速率最高可達(dá)56KHz，是高

速在線檢測系統(tǒng)的理想選擇；受光線影響小，能應(yīng)

對現(xiàn)場檢測環(huán)境中一定的光線干擾；支持Modbus

等輸出測量數(shù)據(jù)，支持與PLC通信。

1.3D相機(jī)安裝方式

LVM2510 3D相機(jī)通過夾具固定，料件不動(dòng)，通

過移動(dòng)相機(jī)，讓相機(jī)和料件形成相對運(yùn)動(dòng)，從而得到

料件的3D圖像，相機(jī)拍照距離27mm±1mm可調(diào)。

圖2-1 LVM2510線激光3D相機(jī)

68

CASE 應(yīng)用案例

2.測量方法

通過3D相機(jī)掃描，擬合柵線的邊沿直線和高度

平面，由此計(jì)算出柵線的寬度和高度信息。X方向

的重復(fù)精度可以達(dá)到2um，Z方向的重復(fù)精度可以

達(dá)到0.2um。

4.結(jié)論

翌視科技的3D相機(jī)搭配算法檢測，能滿足光伏

電池硅片主柵線和副柵線的寬度和高度尺寸檢測需

求，在保證圖像效果和檢測精度的前提下，其掃描

速度可達(dá) 10K 以上，有力地確保了產(chǎn)品性能的一致

性，契合了客戶對穩(wěn)定高效光伏電池的要求。同

時(shí)，這對客戶降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率大有助

益，極大地推動(dòng)了整個(gè)光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

三、硅片分選（測厚）

硅片分選（測厚）是硅片生產(chǎn)過程中的一個(gè)重

要環(huán)節(jié)。硅片的厚度是衡量其質(zhì)量和性能的關(guān)鍵指

標(biāo)之一。通過測厚，可以將硅片按照厚度的不同進(jìn)

行分類和篩選。

硅片分選（測厚）的目的在于確保同一批次的

硅片具有相近的厚度，從而滿足后續(xù)生產(chǎn)工藝的要

求。例如，在制造半導(dǎo)體器件時(shí)，厚度均勻的硅片

能夠提高器件的性能和成品率。如果一批硅片厚度

差異較大，在后續(xù)的光刻、蝕刻等工藝中，可能會

導(dǎo)致部分硅片的圖形不準(zhǔn)確，影響產(chǎn)品質(zhì)量。所以

硅片分選（測厚）對于保證硅片質(zhì)量、提高生產(chǎn)效

率以及降低成本都具有重要意義。硅片分選檢測項(xiàng)

目包括但不限于檢測平均厚度、總厚度變化

（TTV）、線痕、翹曲等。

在硅片分選檢測應(yīng)用中，該項(xiàng)應(yīng)用要求3D相機(jī)

檢測精度≤±0.02MM，單相機(jī)靜態(tài)數(shù)據(jù)≤0.2um，

動(dòng)態(tài)對射厚度重復(fù)性 ≤0.5um。

圖2-2 檢測實(shí)物圖

3.檢測效果

圖2-3 正面（沿主柵線方向）主柵線高度信息測量

（注：依次為主柵線高度1、高度2、高度3的深度圖）

圖2-4 正面（沿主柵線方向）主柵線寬度信息測量

（注：依次為主柵線寬度1、寬度2、寬度3的深度圖）

圖2-5正面（沿副柵線方向）主

柵線高度信息測量（注：圖為副

柵線高度1深度圖）

圖2-6 正面（沿副柵線方向）主

柵線寬度信息測量（注：圖為副

柵線寬度1深度圖）

正面

（沿主柵線

方向）

高度1 高度2 高度3 寬度1 寬度2 寬度3

主柵線

(um) 13 10 11 154 126 107

副柵線

(um) 28 24 27 48 54 52

正面（沿副

柵線方向） 高度1 高度2 高度3 寬度1 寬度2 寬度3

主柵線

(um) 30 27 29 152 162 108

副柵線

(um) 14 16 14 37 42 46

表2-1 測量結(jié)果

MACHINE VISION 2024/10

69

針對上述檢測需求，翌視科技的LVM2012線激

光3D相機(jī)能夠勝任此項(xiàng)任務(wù)。LVM2012專為光伏

行業(yè)定制；能提供340Hz全畫幅采集速率，物理輪

廓點(diǎn)數(shù)2048點(diǎn)，深度圖均勻間距采樣最高4096點(diǎn)；

采集速率最高可達(dá)10KHz；受光線影響小，能應(yīng)對

現(xiàn)場檢測環(huán)境中一定的光線干擾；支持Modbus等

輸出測量數(shù)據(jù)，支持與PLC通信。

4.測量結(jié)果

圖3-1 LVM2012線激光3D相機(jī)

1.厚度模組原理

一組激光傳感器垂直于硅片表面，掃描線重

合，它們的掃描輪廓分別對應(yīng)于硅片的上表面和下

表面。由單個(gè)掃描窗口中的上下兩個(gè)對應(yīng)的掃描點(diǎn)

可以得出硅片的單點(diǎn)厚度，一個(gè)硅片掃描的所有單

點(diǎn)厚度的平均值為該硅片的平均厚度。硅片的TTV

是3D傳感器掃描硅片得到的單點(diǎn)厚度的最大值與單

點(diǎn)厚度最小值之差。

2.3D相機(jī)安裝方式

LVM2012 3D相機(jī)通過夾具固定，上下相機(jī)兩

兩對射，分成3組，相機(jī)不動(dòng)，通過移動(dòng)料件，讓相

機(jī)和料件形成相對運(yùn)動(dòng)，從而得到料件的3D圖像，

相機(jī)拍照距離110mm±5mm可調(diào)。

3.測量方法

3組相機(jī)對射掃描，外部控制加編碼器觸發(fā)，

上下對射激光嚴(yán)格對齊，每組每個(gè)硅片掃描80條輪

廓，計(jì)算所有輪廓平均厚度。

圖3-2 測量模擬圖與實(shí)物圖

30 次測量數(shù)據(jù)靜態(tài)重復(fù)性精度

測量

次數(shù) 80 條輪廓線平均高度 單位

1 3.307966 3.307994 3.307979 3.308048 3.308134 mm

2 3.307959 3.307986 3.307992 3.308014 3.308182 mm

3 3.307954 3.307969 3.307997 3.308009 3.308127 mm

······

重復(fù)

性精

度

0.000092 0.000086 0.000047 0.000093 0.000094 mm

5.結(jié)論

翌視科技3D相機(jī)搭配算法檢測，可以準(zhǔn)確判斷

所測得的平均厚度是否在客戶預(yù)先設(shè)定的規(guī)格范圍

內(nèi)。這種技術(shù)的應(yīng)用能夠?yàn)楣杵a(chǎn)提供可靠的質(zhì)

量檢測保障，確保硅片的厚度符合客戶的特定要

求。靜態(tài)單機(jī)平均高度重復(fù)性 <0.1um，動(dòng)態(tài)平均厚

度20次測量為3σ值<0.4um，TTV達(dá)到 1.1~1.2um。

翌視科技為客戶省去人工操作環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)硅片檢測

的全自動(dòng)化，極大地提升了檢測結(jié)果的一致性和可

靠性，為客戶實(shí)現(xiàn)降本增效。

四、板載硅片缺陷檢測

板載硅片缺陷檢測行業(yè)是半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈中的重

要一環(huán)。隨著半導(dǎo)體技術(shù)的不斷發(fā)展，芯片的集成

度和制造工藝越來越復(fù)雜，對硅片的質(zhì)量要求也日

益提高，這使得板載硅片缺陷檢測變得愈發(fā)關(guān)鍵。

在半導(dǎo)體制造過程中，缺陷會影響芯片的最終良

率，增加廠商的生產(chǎn)成本。工藝節(jié)點(diǎn)每縮減一代，工

藝中產(chǎn)生的致命缺陷數(shù)量會增加，因此每一道工序的

良品率都需要保持在很高的水平，這就要求量檢測設(shè)

備貫穿制造全過程，以保證芯片的生產(chǎn)良率。

在物理式真空鍍膜（PVD）后的板載硅片缺陷

檢測中，可能會出現(xiàn)多種缺陷類型，其中缺料、破

損和搭邊是三種常見且重要的缺陷類型。這項(xiàng)應(yīng)用

要求3D相機(jī)檢測精度≤±0.2MM，相機(jī)X分辨率

25μM以內(nèi)，節(jié)拍要求<10S，相機(jī)檢測中幀率可達(dá)

4K FPS以上。這項(xiàng)檢測有三項(xiàng)任務(wù)，一是要求通過

3D相機(jī)檢測分辨出載具內(nèi)有料和無料；二是要求分

辨出載具內(nèi)硅片有無破損；三是要求分辨出硅片和

載具邊緣有無搭邊。

70

CASE 應(yīng)用案例

1.3D相機(jī)安裝方式

LVM2060 3D相機(jī)通過夾具固定，5臺相機(jī)等間

距安裝，相機(jī)不動(dòng)，通過移動(dòng)料件，讓相機(jī)和料件

形成相對運(yùn)動(dòng)，從而得到料件的3D圖像，相機(jī)拍照

距離700mm±5mm可調(diào)。

2.測量方法

5臺相機(jī)等間距安裝，分別測試對應(yīng)區(qū)域硅片，

外部控制加編碼器觸發(fā)，分時(shí)控制相機(jī)間激光無干

擾。

3.檢測效果

圖4-1 LVM2060線激光3D相機(jī)

圖4-2 板載硅片缺料

圖4-3 載具內(nèi)硅片破損 圖4-4 硅片和載具邊緣搭邊

常見的缺料、破損和搭邊等缺陷，它能夠準(zhǔn)確地識

別和判斷。其高精度的3D成像技術(shù)可以捕捉到硅片

表面和內(nèi)部細(xì)微的結(jié)構(gòu)變化，通過先進(jìn)的算法分

析，能夠從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確區(qū)分出正常與缺陷部

分。翌視科技的這一檢測方案為板載硅片的質(zhì)量控

制提供了高效、可靠的手段，有助于提高產(chǎn)品的良

率和生產(chǎn)效率，保障相關(guān)產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

五、爐前柵線印刷檢測

在光伏行業(yè)中，金屬化工藝是制作光伏電池電

極的關(guān)鍵步驟，而絲網(wǎng)印刷是目前最成熟且普遍的

金屬化工藝。柵線印刷的精度直接影響電池片的電

性能指標(biāo)，對保證電池組件的發(fā)電量有重要作用。

在實(shí)際生產(chǎn)中，為保證太陽能電池的質(zhì)量和性能，

需要嚴(yán)格檢測柵線印刷質(zhì)量，包括柵線的均勻性、

無漏漿現(xiàn)象、尺寸準(zhǔn)確性等。傳統(tǒng)上依靠人工檢

測，但這種方式效率低且容易出現(xiàn)誤差。近年來，

隨著機(jī)器視覺等技術(shù)的發(fā)展，利用機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)

行檢測的方式逐漸普及。該系統(tǒng)能夠快速采集和處

理大量數(shù)據(jù)，具有客觀、精度高、可靠性高的特

點(diǎn)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問題，如檢測網(wǎng)版完整

性、是否有斷柵現(xiàn)象以及大面積漏印等。

爐前柵線印刷檢測主要是測量是否漏漿、電極

缺失、Mark缺失、印刷偏移、套印偏移等。這項(xiàng)應(yīng)

用要求3D相機(jī)檢測精度這項(xiàng)應(yīng)用要求3D相機(jī)檢測精

度≤10um，相機(jī)X分辨率100μM以內(nèi)，節(jié)拍要求

<5S，相機(jī)檢測中幀率可達(dá)10K FPS以上。這項(xiàng)檢測

有一項(xiàng)任務(wù)，要求通過3D相機(jī)完成爐前柵線印刷檢

測主要是測量是否漏漿、電極缺失、Mark缺失、印

刷偏移、套印偏移等。

針對上述檢測需求，翌視科技的LVM2540線

激光3D相機(jī)能夠勝任此項(xiàng)任務(wù)。LVM2540能提供

2500Hz全畫幅采集速率，物理輪廓點(diǎn)數(shù)1920點(diǎn)，

深度圖均勻間距采樣最高4096點(diǎn)；采集速率最高

可達(dá)56KHz，是高速在線檢測系統(tǒng)的理想選擇；受

光線影響小，能應(yīng)對現(xiàn)場檢測環(huán)境中一定的光線干

擾；支持Modbus等輸出測量數(shù)據(jù)，支持與PLC通

信。

針對上述檢測需求，翌視科技的LVM2060線

激光3D相機(jī)能夠勝任此項(xiàng)任務(wù)。LVM2060高平面

度精度、高性價(jià)比；能提供340Hz全畫幅采集速

率，物理輪廓點(diǎn)數(shù)2048點(diǎn)，深度圖均勻間距采樣最

高4096點(diǎn)；采集速率最高可達(dá)10KHz；受光線影響

小，能應(yīng)對現(xiàn)場檢測環(huán)境中一定的光線干擾；支持

Modbus等輸出測量數(shù)據(jù)，支持與PLC通信。

4.結(jié)論

翌視科技的3D相機(jī)搭配其獨(dú)特的算法檢測，在

板載硅片缺陷檢測方面展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。對于

MACHINE VISION 2024/10

71

圖5-1 LVM2540線激光3D相機(jī)

圖5-2 爐前柵線印刷檢測實(shí)物圖

1.3D相機(jī)安裝方式

LVM2540 3D相機(jī)通過夾具固定，料件不動(dòng)，通

過移動(dòng)相機(jī)，讓相機(jī)和料件形成相對運(yùn)動(dòng)，從而得到

料件的3D圖像，相機(jī)拍照距離200mm±5mm可調(diào)。

2.測量方法

通過3D相機(jī)掃描，使用線激光的亮度圖功能替

代原有2D面陣相機(jī)，同時(shí)可以測得柵線是否漏漿、

電極缺失、Mark缺失、印刷偏移、套印偏移等；采

樣速度達(dá)到17Kfps @ 210mm/s。

3.檢測效果

圖5-3 漏漿

圖5-4 電極缺失 圖5-5 Mark缺失

圖5-6 印刷偏移

圖5-9 粗柵

圖5-7 套印偏移

圖5-10 細(xì)柵

圖5-8 斷柵

4.結(jié)論

翌視科技的3D相機(jī)性能穩(wěn)定，能夠在各種工業(yè)

環(huán)境中保持可靠的檢測性能。通過獨(dú)特的算法，可

應(yīng)對各種復(fù)雜的印刷情況和材料表面特性。這一檢

測方案為爐前柵線印刷檢測提供了高精度、高速

度、高穩(wěn)定性、全面的檢測能力以及適應(yīng)復(fù)雜場景

的優(yōu)勢。在某太陽能電池生產(chǎn)線上，采用翌視科技

的檢測方案后，成功將漏漿的誤檢率從之前的5%降

低到1%以內(nèi)，電極缺失的檢出率從90%提高到99%

以上，顯著提升了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

這種檢測方案不僅提高了檢測的準(zhǔn)確性和可靠

性，還降低了人工檢測的成本和誤差，為爐前柵線

印刷檢測領(lǐng)域帶來了創(chuàng)新和突破。

圖5-11 虛印

72

CASE 應(yīng)用案例

一、背景

在工業(yè)自動(dòng)化與智能制造領(lǐng)域，機(jī)器視覺作為關(guān)

鍵技術(shù)之一，正以前所未有的速度推動(dòng)行業(yè)變革。隨

著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用場景的拓寬，對機(jī)器視覺系統(tǒng)的

性能、效率和可靠性提出了更高要求。在此背景

下，iEi威強(qiáng)電推出的iVEC（IEI Virtualization Edge

Computer）邊緣虛擬化計(jì)算機(jī)，為工業(yè)應(yīng)用帶來了

革命性的變化。不僅為機(jī)器視覺帶來了前所未有的性

能飛躍，還彰顯了其在提升生產(chǎn)效率和優(yōu)化成本方面

的巨大優(yōu)勢。

二、iVEC重塑機(jī)器視覺邊緣計(jì)算的未來

iEi威強(qiáng)電的iVEC解決方案通過無縫集成虛擬

化技術(shù)與強(qiáng)大硬件，徹底革新了傳統(tǒng)機(jī)器視覺系統(tǒng)

的運(yùn)作模式。與以往依賴于單一物理機(jī)器運(yùn)行多個(gè)

工業(yè)應(yīng)用的舊式方案相比，iVEC實(shí)現(xiàn)了在一臺物理

機(jī)器上高效運(yùn)行多個(gè)虛擬機(jī)的壯舉，極大提升了設(shè)

備管理的便捷性和硬件資源的利用率。這種創(chuàng)新性

的虛擬化設(shè)計(jì)，不僅減少了硬件設(shè)備的數(shù)量，還通

過靈活的工作負(fù)載分配和動(dòng)態(tài)資源調(diào)整，進(jìn)一步增

強(qiáng)了機(jī)器視覺系統(tǒng)的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。

iEi威強(qiáng)電iVEC虛擬化解決方案

驅(qū)動(dòng)機(jī)器視覺新飛躍

上海威強(qiáng)電工業(yè)電腦有限公司 劉欣源

三、新舊產(chǎn)品對比，從硬件堆疊到高效整合

在傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)中，往往需要多臺獨(dú)立

的硬件設(shè)備來支撐復(fù)雜的圖像處理和數(shù)據(jù)分析任

務(wù)。這種“硬件堆疊”的方式不僅占用了大量空

間，還增加了設(shè)備管理和維護(hù)的難度。而iVEC通過

虛擬化技術(shù)，將多個(gè)虛擬機(jī)整合到一臺高性能的物

理計(jì)算機(jī)中，實(shí)現(xiàn)了資源的優(yōu)化配置和高效利用。

此外，iVEC還支持多種操作系統(tǒng)同時(shí)運(yùn)行，使得機(jī)

器視覺系統(tǒng)能夠兼容更多種類的軟件應(yīng)用，滿足了

多樣化的工業(yè)需求。

四、能源優(yōu)化與節(jié)能減排

能源消耗是工業(yè)生產(chǎn)中不可忽視的重要因素。

傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)由于采用多物理機(jī)器并行的方

式，其能耗往往較高。而iVEC解決方案通過搭載第

13代Intel?Core系列混合架構(gòu)CPU，利用動(dòng)態(tài)任務(wù)

分配技術(shù)，將計(jì)算任務(wù)合理分配到高效核心上，從

而在保證性能的同時(shí)，顯著降低了整體能耗。這一

優(yōu)勢在需要長時(shí)間運(yùn)行的機(jī)器視覺應(yīng)用中尤為顯

著，為企業(yè)節(jié)約了大量運(yùn)營成本。

圖1 操作技術(shù)（OT）在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn) 圖2 能源優(yōu)化與節(jié)能減排

MACHINE VISION 2024/10

73

五、邊緣AI加速與智能化升級

在機(jī)器視覺領(lǐng)域，AI技術(shù)的應(yīng)用正逐漸成為主

流趨勢。iVEC通過內(nèi)置AI加速引擎和NVIDIA圖形

卡支持，為邊緣AI提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力。與傳統(tǒng)

的邊緣計(jì)算方案相比，iVEC能夠更加高效地處理復(fù)

雜的圖像識別、物體檢測和實(shí)時(shí)分析等任務(wù)，使得

機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的工業(yè)環(huán)

境。同時(shí)，iVEC還支持靈活的工作負(fù)載分配和虛擬

機(jī)資源調(diào)整，進(jìn)一步提升了AI應(yīng)用的響應(yīng)速度和處

理效率。

六、遠(yuǎn)程管理與便捷維護(hù)

對于工業(yè)生產(chǎn)而言，設(shè)備的遠(yuǎn)程管理和維護(hù)是

提升運(yùn)營效率、降低停機(jī)時(shí)間的重要手段。iEi威強(qiáng)

電的iVEC解決方案內(nèi)置了Web-based遠(yuǎn)程管理控制

臺，允許OT專業(yè)人員從任何地點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)

行狀態(tài)和性能表現(xiàn)。這種便捷的遠(yuǎn)程管理方式不僅

圖3 iEi威強(qiáng)電的創(chuàng)新解決方案框架VS傳統(tǒng)設(shè)備管理

降低了運(yùn)維成本，還提高了設(shè)備管理的效率和精

度。此外，iVEC還支持災(zāi)難恢復(fù)、數(shù)據(jù)備份和虛擬

機(jī)遷移等功能，為企業(yè)構(gòu)建了一個(gè)安全可靠、彈性

可伸縮的工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施。

七、總結(jié)

iEi威強(qiáng)電的iVEC邊緣虛擬化計(jì)算機(jī)以其高

效、靈活、可靠的特點(diǎn)，在機(jī)器視覺領(lǐng)域展現(xiàn)了強(qiáng)

大的競爭力。通過與傳統(tǒng)方案的對比，我們不難發(fā)

現(xiàn)iVEC在提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源利用、降低能

耗和推動(dòng)智能化升級等方面的顯著優(yōu)勢。隨著機(jī)器

視覺技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的不斷拓

展，iVEC無疑將成為推動(dòng)工業(yè)自動(dòng)化和智能制造

進(jìn)程的重要力量。

74

CASE 應(yīng)用案例

在3C零部件行業(yè)，產(chǎn)品工藝的復(fù)雜性和消費(fèi)者

對品質(zhì)的高要求推動(dòng)了產(chǎn)品質(zhì)檢技術(shù)的智能化轉(zhuǎn)型。

五軸AI-AOI（AI-Automated Optical Inspection，人

工智能自動(dòng)光學(xué)檢測）外觀檢測設(shè)備（下文簡稱“五

軸AI-AOI設(shè)備”）憑借高效、精準(zhǔn)的視覺檢測性能

和創(chuàng)新技術(shù)，正在成為3C智能制造領(lǐng)域的關(guān)鍵應(yīng)用。

本文深入分析了五軸AI-AOI設(shè)備的技術(shù)、優(yōu)勢，并

探討了其在3C零部件行業(yè)檢測中的應(yīng)用及未來的發(fā)展

趨勢。

一、技術(shù)革新：五軸AI-AOI的突破

五軸AI-AOI設(shè)備是智能制造領(lǐng)域的一項(xiàng)重大突

破，它融合了尖端圖像處理技術(shù)和精密的五軸機(jī)械

設(shè)計(jì)，為3C產(chǎn)品的全方位、高精度外觀檢測提供了

解決方案。與傳統(tǒng)的AOI設(shè)備相比，五軸AI-AOI設(shè)

備融合了深度學(xué)習(xí)算法、行業(yè)大模型算法、輕量化

軟件、高分辨光學(xué)成像技術(shù)以及機(jī)械運(yùn)動(dòng)技術(shù)于一

體，滿足一站式的數(shù)據(jù)收集處理、模型訓(xùn)練、設(shè)備

上線等，實(shí)現(xiàn)了微米至納米級的精確定位和檢測，

顯著提高了工業(yè)檢測的質(zhì)量和效率。這款設(shè)備能更

高效且靈活地滿足多類3C零部件檢測場景，包括多

曲面產(chǎn)品、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的小零件、大面積部件等產(chǎn)

品，確保無遺漏地檢測出所有微小瑕疵。

五軸AI-AOI外觀檢測設(shè)備

在3C零部件行業(yè)檢測中的應(yīng)用

深圳思謀信息科技有限公司 馬婷艷

二、產(chǎn)品優(yōu)勢：3C零部件行業(yè)的質(zhì)檢新標(biāo)準(zhǔn)

1.高效自動(dòng)化設(shè)計(jì)，3C產(chǎn)品通用質(zhì)檢

基于五軸聯(lián)動(dòng)的柔性設(shè)計(jì)和通用或定制化光學(xué)

方案，可兼容不同材質(zhì)、不同尺寸的3C產(chǎn)品外觀的

6面全部檢測，過殺率≤5%，關(guān)鍵缺陷漏檢率0%。

設(shè)備支持快速更換夾具和光源，適應(yīng)2D/2.5D/3D多

種成像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)4-20穴位并行檢測，檢測速度最

快可達(dá)5000件/小時(shí)，行業(yè)領(lǐng)先。

圖3 能源優(yōu)化與節(jié)能減排

圖2 五軸AI-AOI設(shè)備專有機(jī)械和光學(xué)方案

2.內(nèi)嵌行業(yè)通用模型，多場景低門檻應(yīng)用

五軸AI-AOI設(shè)備內(nèi)置SMAP超級AI算法平臺、

工業(yè)AI檢測系統(tǒng)SMore ViMo以及工業(yè)大模型，擁有

豐富的3C行業(yè)算法模型，搭載超過1000個(gè)細(xì)分行業(yè)

場景的智能化生產(chǎn)模型，廣泛適用于3C領(lǐng)域的多細(xì)

分場景。例如，多曲面3C產(chǎn)品如耳機(jī)、耳機(jī)盒、鼠

標(biāo)、充電頭，結(jié)構(gòu)復(fù)雜小零件如攝像頭支架及模

圖3 超級AI算法平臺，滿足多類應(yīng)用需求

MACHINE VISION 2024/10

75

組、音量和電源按鍵、Type-C等，大面積部件如手

機(jī)中框、筆記本外殼等，甚至可以擴(kuò)展到新能源等

其他工業(yè)領(lǐng)域。

3.集成智能化技術(shù)一體，便捷用戶體驗(yàn)

集成自動(dòng)化數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)和AIGC技

術(shù)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，解決小樣本、零樣本問題。面

對產(chǎn)品的不同型號，通用理解大模型支持快速遷

移。采用輕量化壓縮，更適合工業(yè)實(shí)際應(yīng)用。

三、挑戰(zhàn)與應(yīng)對：產(chǎn)品與技術(shù)的迭代發(fā)展

1.技術(shù)集成：復(fù)雜中的簡潔

五軸AI-AOI檢測設(shè)備的精確度對檢測結(jié)果至關(guān)

重要。開發(fā)此類設(shè)備時(shí)，必須考慮“光、機(jī)、電、

算、軟”全棧技術(shù)，光學(xué)系統(tǒng)需適應(yīng)不同缺陷的檢

測，選擇合適的光源和鏡頭。集成AI算法至設(shè)備中

也是一個(gè)挑戰(zhàn)，需保證算法在工業(yè)環(huán)境中穩(wěn)定且與

設(shè)備其他組件協(xié)同工作。

思謀科技通過持續(xù)的研發(fā)投入和技術(shù)創(chuàng)新，不

斷優(yōu)化設(shè)備的全方位能力設(shè)計(jì)，提高了設(shè)備的穩(wěn)定

性和可靠性。

2.數(shù)據(jù)采集：海量中的精準(zhǔn)

數(shù)據(jù)采集是構(gòu)建高效AI模型的基礎(chǔ)。面對3C零

部件的多樣性和復(fù)雜性，收集全面、高質(zhì)量的圖像

數(shù)據(jù)頗具挑戰(zhàn)。要提升模型的泛化性，必須搜集包

括常見和罕見缺陷在內(nèi)的各種圖像，繁瑣且成本高

的標(biāo)注工作，也需要專業(yè)知識來精確分類和描述缺

陷。思謀科技面對這些挑戰(zhàn)，構(gòu)建了龐大的缺陷樣

本庫，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和AIGC技術(shù)，模型具備

良好的遷移學(xué)習(xí)能力，提升了檢測算法的精確度和

效率。

四、落地案例：五軸AI-AOI設(shè)備的實(shí)際應(yīng)

用成效

1.多曲面產(chǎn)品檢測：無線耳機(jī)檢測的突破

在耳機(jī)充電倉檢測項(xiàng)目中，通過思謀科技的五軸

AI-AOI設(shè)備，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵缺陷0漏檢，過殺率≤5%，檢

測出充電倉多面的塑料壓傷&碰傷、塑料亮印、塑料

臟污（黑點(diǎn)，臟污，異物）、口袋內(nèi)側(cè)塑料刮傷、膠

水內(nèi)纖維絲&臟污、端子刮傷&壓傷等超20種缺陷類

型，檢測精度與效率達(dá)到行業(yè)頂尖水準(zhǔn)，堪稱業(yè)界的

又一標(biāo)桿案例。此外，可以實(shí)現(xiàn)對耳機(jī)整機(jī)及零部件

的全方位外觀缺陷檢測，包括帽蓋&外殼、充電倉、

硅膠耳塞、無線充電線圈等。

2.精密結(jié)構(gòu)件檢測：攝像頭模組檢測的應(yīng)用

在手機(jī)攝像頭模組成品外觀檢測項(xiàng)目中，五軸

AI-AOI設(shè)備能夠兼容ABC三種不同類型產(chǎn)品的3大

款9小類并行檢測，UPH高達(dá)3500pcs/h，過殺率

≤5%，漏檢率≤0.1%，展現(xiàn)了其在多種類、高精度檢

測中的優(yōu)異性能。針對多種顏色模組，以及無支架

無馬達(dá)、有馬達(dá)、有馬達(dá)有支架等多類復(fù)雜結(jié)構(gòu)，

可在多區(qū)域?qū)崿F(xiàn)60+種缺陷類型的自動(dòng)化檢測。

3.大面積零部件檢測：手機(jī)中框的檢測應(yīng)用

手機(jī)中框、平板外殼等大面積部件的檢測是3C行

業(yè)的另一個(gè)挑戰(zhàn)。在手機(jī)中框PVD工藝后，需對中框

3D曲面做360度全檢，包括三傷，刀紋，異色等30+種

缺陷進(jìn)行檢測。通過思謀五軸AI-AOI檢測設(shè)備可兼容

多規(guī)格產(chǎn)品檢測，融合先進(jìn)打光方案設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)過殺

率≤5%，漏檢率≤0.05%，產(chǎn)能UPH超1200pcs/h，有

效解決多曲面和大面積產(chǎn)品檢測的行業(yè)難題。

五、結(jié)語：3C零部件領(lǐng)域的AI質(zhì)檢新質(zhì)生

產(chǎn)力

隨著3C行業(yè)的不斷發(fā)展，對零部件的質(zhì)量要求

也越來越高。五軸AI-AOI設(shè)備以其高精度、高效

率、高適應(yīng)性的特點(diǎn)，為3C零部件行業(yè)提供了一種

全新的AI質(zhì)檢解決方案。通過實(shí)際應(yīng)用案例的分

析，我們可以看到在曲面產(chǎn)品、精密結(jié)構(gòu)件及大面

積部件的檢測中，五軸AI-AOI設(shè)備都能夠提供出色

的檢測效果，幫助企業(yè)提質(zhì)增效降本，增強(qiáng)市場競

爭力。隨著技術(shù)的不斷完善和應(yīng)用的深入，五軸AIAOI設(shè)備未來將更加智能化、自動(dòng)化，成為3C零部

件檢測領(lǐng)域的新標(biāo)桿，引領(lǐng)行業(yè)向更高效、更智能

的生產(chǎn)方式邁進(jìn)。

思謀科技作為五軸AI-AOI設(shè)備的先行者，將繼

續(xù)致力于技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品優(yōu)化，為客戶提供更加完

善的檢測解決方案。我們相信，在不久的將來，五

軸AI-AOI設(shè)備將在3C零部件行業(yè)乃至更廣泛的制造

領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，成為塑造工業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)

力的重要利器。

76

CASE 應(yīng)用案例

一、國產(chǎn)碳化硅設(shè)備崛起，市場份額躍升

當(dāng)前中國的碳化硅產(chǎn)業(yè)鏈，已經(jīng)相當(dāng)完善，并

且涵蓋了從原材料到最終產(chǎn)品應(yīng)用的多個(gè)環(huán)節(jié)，在

碳化硅產(chǎn)業(yè)上所涉及的環(huán)節(jié)包括襯底、外延、設(shè)

計(jì)、制造、封測、器件、模組等環(huán)節(jié)。

SiC襯底：襯底是碳化硅產(chǎn)業(yè)中最重要的環(huán)節(jié)，

價(jià)值量占比接近50%。沒有SiC襯底，就造不出SiC

器件，所以襯底是最基本的材料基礎(chǔ)。

國產(chǎn)8英寸碳化硅商用加速

慕藤光方案助力缺陷檢測

江蘇慕藤光精密光學(xué)儀器有限公司 姚少華

性能。此外，8英寸碳化硅襯底的機(jī)械強(qiáng)度和熱導(dǎo)率

也優(yōu)于6英寸襯底，有利于提高器件的可靠性和散熱

性能。

SiC外延：外延環(huán)節(jié)，在SiC制備過程中的價(jià)值

量占比接近1/4，是從材料到SiC器件制備過程中不

可缺少的環(huán)節(jié)。

外延層的制備，主要是在SiC襯底基礎(chǔ)上生長出

一層單晶薄膜，再用以制造出所需的電力電子器

件。目前外延層的制造，最主流方法是化學(xué)氣相沉

積法（CVD法），利用氣態(tài)的先驅(qū)反應(yīng)物，通過原

子、分子間化學(xué)反應(yīng)的途徑生成固態(tài)薄膜的技術(shù)。8

英寸碳化硅襯底的制備技術(shù)難度較大，目前全球范

圍內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)量產(chǎn)的廠商仍然有限。2023年，全球

大約有12個(gè)與8英寸晶圓相關(guān)的擴(kuò)產(chǎn)項(xiàng)目，8英寸SiC

襯底和外延片已經(jīng)開始出貨，晶圓制造端的產(chǎn)能也

開始逐漸加速落地。

盡管8英寸碳化硅產(chǎn)線在整個(gè)市場中占比不

高，但其發(fā)展勢頭強(qiáng)勁，國產(chǎn)碳化硅外延設(shè)備市場

份額呈現(xiàn)穩(wěn)步上升態(tài)勢。

在2021年及之前，國際廠商的碳化硅外延設(shè)備

在國內(nèi)市場占據(jù)主導(dǎo)地位。然而，隨著國內(nèi)技術(shù)的

不斷突破與創(chuàng)新，至2022年，國產(chǎn)設(shè)備與國外設(shè)備

在市場占比上已實(shí)現(xiàn)平分秋色，展現(xiàn)出強(qiáng)勁的市場

競爭力。國內(nèi)首家開啟8英寸SiC制造的晶圓廠已宣

布8英寸SiC工程批順利下線，以外延環(huán)節(jié)為例，在

去年頭部企業(yè)瀚天天成就已對外宣布公司實(shí)現(xiàn)8英寸

外延技術(shù)的突破，已具備量產(chǎn)能力；東莞天域也在

圖1 碳化硅襯底生產(chǎn)流程

近年來，6英寸碳化硅（SiC）襯底產(chǎn)品在國內(nèi)

市場實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，據(jù)《中國6英寸SiC襯底市場研究報(bào)

告》顯示，截至2023年，中國6英寸SiC襯底的折合

銷量已超過100萬片，占全球產(chǎn)能的42%，預(yù)計(jì)到

2026年將達(dá)到50%左右。然而，隨著產(chǎn)能的迅速擴(kuò)

張，6英寸碳化硅襯底市場出現(xiàn)了價(jià)格競爭，國內(nèi)價(jià)

格與國際市場的差距擴(kuò)大至30%左右。

相較于6英寸碳化硅，8英寸碳化硅具有更高的

性能優(yōu)勢。首先，在材料利用率方面，8英寸晶圓的

面積是6英寸晶圓的1.78倍，這意味著在相同的原材

料消耗下，8英寸晶圓可以產(chǎn)出更多的器件，從而降

低了單位成本。其次，8英寸碳化硅襯底的載流子遷

移率更高，導(dǎo)電性能更好，有助于提高器件的整體

MACHINE VISION 2024/10

77

去年發(fā)布了8英寸的樣片，宣布2025年首條8英寸外

延產(chǎn)線投產(chǎn)。這一成績不僅驗(yàn)證了國產(chǎn)設(shè)備的技術(shù)

實(shí)力和市場認(rèn)可度，更為未來幾年第三代半導(dǎo)體商

用步伐提速奠定了堅(jiān)實(shí)的設(shè)備基礎(chǔ)，8英寸碳化硅時(shí)

代在望。

二、碳化硅晶圓加工過程中的缺陷檢測

1.碳化硅襯底缺陷檢測

碳化硅，以其高硬度和強(qiáng)化學(xué)惰性的特質(zhì)，給

自身襯底的加工過程（包含切片、減薄、研磨、拋

光與清洗等關(guān)鍵步驟）帶來了一系列挑戰(zhàn)。在制備

過程中，加工損耗、損傷頻繁出現(xiàn)、效率難以提升

等問題接踵而至，并且對后續(xù)外延層的質(zhì)量以及器

件的性能產(chǎn)生著深遠(yuǎn)而嚴(yán)峻的影響，因此，對碳化

硅襯底的缺陷識別與檢測意義重大，常見的缺陷

有：表面劃痕、凸起、凹坑等缺陷。

圖2 SiC襯底晶圓加工過程中裂紋的產(chǎn)生

2.碳化硅外延片缺陷檢測

在產(chǎn)業(yè)鏈中，碳化硅外延片處于碳化硅襯底和碳化

硅器件之間，主要通過化學(xué)氣相沉積法進(jìn)行生長。由于

碳化硅特殊性，其缺陷類型也不同于其他晶體，主要有

滴落物（downfall）缺陷、三角形（triangle）缺陷、胡蘿

卜（carrot）缺陷、長三角形（large triangle）缺陷、臺階

聚集（step bunching）缺陷等，這些缺陷都會對后端器

件的電學(xué)性能造成影響，比如使器件提前擊穿，產(chǎn)生較

大的漏電流等。

圖3 滴落物（downfall）缺陷

圖4 三角形（triangle）缺陷

圖5 胡蘿卜（carrot）缺陷

圖6 長三角（large triangle）缺陷

圖7 表面臺階聚集（step bunching）缺陷

三、慕藤光智能成像光學(xué)檢測的獨(dú)到解題思路

在碳化硅襯底與外延片檢測等相關(guān)領(lǐng)域的研究

中，慕藤光憑借自身專業(yè)領(lǐng)域的深厚積淀，創(chuàng)新性

地給出了別具一格的解題路徑。專業(yè)光學(xué)成像系統(tǒng)

78

CASE 應(yīng)用案例

解決方案貫穿于半導(dǎo)體制造的全流程，能夠依據(jù)自

動(dòng)對焦、自動(dòng)跟焦的技術(shù)及圖像算法，精確地獲取

圖像數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)無誤地識別并鎖定缺陷所在，大幅

提高了產(chǎn)品良率，為半導(dǎo)體制造領(lǐng)域的發(fā)展增添了

強(qiáng)勁的動(dòng)力。

SR超分辨率變倍系列，提供更高分辨率，最大

變倍比可達(dá)到192：1，對傳感器最大可兼容至Φ44，

最大NA值提升至0.32，兼容靶面更大，更大視野范

圍，提升鏡頭進(jìn)光量，成像效果更優(yōu)無論是視場的邊

緣區(qū)域還是中心區(qū)域，都能提供高質(zhì)量圖像，為定

位、識別、測量、檢測等項(xiàng)目上提供更精準(zhǔn)視覺成像

效果。

線激光對焦傳感器，是國內(nèi)首款高精度主動(dòng)對

焦和跟焦的線激光傳感器，可以實(shí)時(shí)對被測物體進(jìn)

行對焦清晰度監(jiān)測并反饋信息，實(shí)時(shí)跟焦，400ms

內(nèi)快速響應(yīng)調(diào)整焦距，且高速對焦下實(shí)時(shí)保持高對

焦清晰度，視野中心與焦點(diǎn)同軸無偏移。此外，還

可以分段測量，更大的焦點(diǎn)標(biāo)記范圍，解決以往單

點(diǎn)對焦過程中遇到坑洼狀況時(shí)不能對焦的場景。

圖8 慕藤光SR超分辨率變倍

圖10 慕藤光圖像對焦傳感器

圖9 慕藤光線激光對焦傳感器

圖像對焦傳感器MIAF-400目前已升級到第四

代，在原有的基礎(chǔ)上各性能都有所提升。是一款具

有高速對焦和高精度對焦能力的自動(dòng)光學(xué)檢測裝

置，對焦時(shí)間精確小于 0.2s ，對焦精度高達(dá)

±0.5μm（10X物鏡），對焦范圍可達(dá)300μm以

上，結(jié)合自研專利圖像算法，可自主調(diào)節(jié)對焦范

圍，精度與速度均顯著優(yōu)于同類型的傳感器。

以上三款產(chǎn)品在半導(dǎo)體領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛，慕

藤光專注AOI檢測，其功能還可覆蓋到例如外觀缺

陷、尺寸大小、間隔定位、識別校準(zhǔn)等方面。具體

包括晶圓分選機(jī)的視覺定位、高精密度晶圓探針臺

定位、Hybrid Bonding混合鍵合工藝中的視覺定

位、SMT產(chǎn)品的外觀檢測、晶圓表面檢測等。慕藤

光始終致力于通過先進(jìn)的光學(xué)成像技術(shù)，為半導(dǎo)體

行業(yè)提供卓越的檢測解決方案，助力客戶提升產(chǎn)品

質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

四、結(jié)語

半導(dǎo)體行業(yè)的道路并非坦途，從最初的代工模

仿，到如今的自主研發(fā)與創(chuàng)新，國產(chǎn)芯片行業(yè)在困

境中崛起，在挑戰(zhàn)中前行。這一過程中，既有企業(yè)

的興衰沉浮，也有國家政策的引導(dǎo)與支持，更有無

數(shù)科技工作者的辛勤付出與智慧結(jié)晶。一直以來，

慕藤光致力于踐行自己的使命：構(gòu)建微觀世界之

美，不斷深耕研發(fā)能力，汲取客戶需求與困難，助

力國產(chǎn)設(shè)備在激蕩的國際市場環(huán)境中競逐不敗之

地。未來，我們定能在微觀世界中創(chuàng)造更多奇跡，

讓國產(chǎn)半導(dǎo)體之光閃耀全球。

MACHINE VISION 2024/10

79

一、傳統(tǒng)鏡頭面臨的挑戰(zhàn)

隨著機(jī)器視覺應(yīng)用范圍越來越廣，用戶的需求也

更加多種多樣，其中相同就是客戶對于成像質(zhì)量的高

要求。但是傳統(tǒng)的鏡頭越來越難以滿足用戶的需求。

比如在尺寸測量領(lǐng)域，對于有高低落差的待測

物，普通的鏡頭成像表現(xiàn)出了“近大遠(yuǎn)小”的透視

誤差，這就導(dǎo)致針對不同的工作距需要不同的軟件

標(biāo)定才能得出準(zhǔn)確的尺寸。如圖1所示，夾具的頂端

尺寸和下端尺寸明顯與實(shí)際情況不合，并且鏡頭的

均勻度不佳，畸變率較高，這些問題都會影響測量

的準(zhǔn)確度和效率。

光虎遠(yuǎn)心鏡頭

?精密檢測中的光學(xué)利器

光虎光電科技（天津）有限公司 鄭靜宇

三、小視野檢測領(lǐng)域的問題及解決方案

而在小視野檢測領(lǐng)域，市面上很多鏡頭要么放

大倍率不滿足要求，要么成像過暗，要么工作距過

短，還有些畸變嚴(yán)重。

針對小視野檢測領(lǐng)域，光虎設(shè)計(jì)生產(chǎn)了物方遠(yuǎn)

心鏡頭系列。其中最具代表性的便是高倍率同軸物

方遠(yuǎn)心鏡頭OTL11.5-100-110CT，其十倍的高倍率

展現(xiàn)了卓越性能，物方分辨率3.221微米，景深0.02

毫米，工作距離設(shè)定為110毫米，搭配2/3”靶面相

機(jī)，最大視野僅為1.15毫米。

圖3便是OTL11.5-100-110CT檢測貼片電阻上的

數(shù)字標(biāo)號的效果展示，小字的高度在0.6mm左右，

肉眼看上去光滑平整的小字，在十倍的放大下也可

以看到表面的坑洼和邊緣的毛刺等。而且成像效果

好，肉眼可見的亮度均勻，邊緣銳利。

二、遠(yuǎn)心雙遠(yuǎn)心鏡頭的優(yōu)勢

針對這些問題，最好的選擇是選擇遠(yuǎn)心雙遠(yuǎn)心

鏡頭進(jìn)行檢測。其獨(dú)特之處便是可以抑制“近大遠(yuǎn)

小”的透視誤差。而衡量這項(xiàng)能力的指標(biāo)就是遠(yuǎn)心

度，遠(yuǎn)心度越小，抑制透視誤差的能力越強(qiáng)。光虎

的遠(yuǎn)心雙遠(yuǎn)心鏡頭可以做到在全視野全景深的遠(yuǎn)心

度均小于0.05°，再加上精妙的光學(xué)設(shè)計(jì)，使全視野

全景深的畸變率也小于0.05%，對于在景深范圍內(nèi)

的待測物幾乎做到了出圖即可讀數(shù)，這大大提升了

檢測的效率和檢測的準(zhǔn)確度。

圖1 普通鏡頭測量有高低落差的待測物

圖2 光虎雙遠(yuǎn)心鏡頭測量有高低落差的待測物

圖4 貼片電阻上的小字，其尺

寸在1mm以內(nèi)

圖3 光虎十倍物方遠(yuǎn)心鏡頭檢測

貼片電阻上的數(shù)字標(biāo)號

80

CASE 應(yīng)用案例

由于高倍率鏡頭通常較難打光，成像較暗，為

解決這個(gè)問題，光虎為其加入了同軸設(shè)計(jì)。在插入

一個(gè)點(diǎn)光源后，通過分光棱鏡將光線從鏡頭出射，

照明待測物表面后再返回鏡頭成像，可實(shí)現(xiàn)均勻度

90%以上的正向照明，輕松照亮待測物表面。從遠(yuǎn)

心鏡頭出射的同軸光準(zhǔn)直度更高，對于待測物表面

的形狀更加敏感，使得表面瑕疵檢測更加輕松。而

光虎通過扎實(shí)的光學(xué)設(shè)計(jì)和嚴(yán)格的生產(chǎn)加工要求，

并沒有讓同軸設(shè)計(jì)影響成像質(zhì)量，保證了視野中心

和四周邊緣的成像亮度一致，質(zhì)量一致，極大提升

了與之配套的機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的靈活性及簡潔度。針

對微細(xì)物體的表面及細(xì)微缺陷的檢驗(yàn)需

求，OTL11.5-100-110CT鏡頭憑借卓越的對比度與

分辨率以及便捷的同軸設(shè)計(jì)，成為理想選擇。

圖5 OTL11.5-100-110CT

除了這支很有特點(diǎn)的鏡頭外，該系列鏡頭還有

多種選擇倍率從0.5倍覆蓋到10倍，工作距離從65到

300毫米皆有選擇，有些型號也具有跟OTL11.5-

100-110CT一樣的同軸設(shè)計(jì)，無論是緊湊的測試空

間還是需要長工作距的情況都可以應(yīng)對。通過扎實(shí)

的光學(xué)設(shè)計(jì)，這些物方遠(yuǎn)心鏡頭都可以做到全景深

全視野畸變率小于0.05%，遠(yuǎn)心度小于0.05°，為用

戶提供高精度高準(zhǔn)確性的成像。

四、大視野雙遠(yuǎn)心鏡頭的應(yīng)用

在大視野雙遠(yuǎn)心鏡頭領(lǐng)域，光虎一樣精益求

精。下面展示的便是光虎鏡頭對小電感的檢測，小

電感的長度不到2mm，在上面纏繞的磁感線圈寬度

不到0.15mm。圖4展示的是使用光虎的OTL11.5-

20-110CT兩倍同軸物方遠(yuǎn)心鏡頭進(jìn)行檢測，對于這

支視野在5.7mm的鏡頭來說檢測起來非常輕松，甚

至表面的加工紋理都看得清清楚楚。

圖6 光虎鏡頭檢測小電感 圖7 光虎兩倍鏡頭檢測小電感

圖8 光虎雙遠(yuǎn)心鏡頭檢測

小電感

圖9 光虎雙遠(yuǎn)心鏡頭檢測小

電感放大

而圖8則展示了TTL18.5-105-160C對于小電感

進(jìn)行批量檢測的效果，這支鏡頭擁有著相對較大的

105mm的視野，其物方分辨率26.69μm，景深

18.08mm，倍率為0.176。在圖9中我們可以看到，

雖然待測物只占了實(shí)際視野的1/50都不到，但是

TTL18.5-105-160C依然可以做到清晰的成像，每一

條線圈都能清晰分辨，在上面的傷痕更是清晰可

見，并且在全視野都有一樣的成像質(zhì)量，大大提高

了檢測的效率。

圖10 TTL18.5-105-160C

而105毫米的視野在光虎的產(chǎn)品中只能算是中

等視野，光虎的雙遠(yuǎn)心系列鏡頭視野范圍從11.5mm

覆蓋到315mm，靶面大小從1/3”支持到全畫幅尺

寸。并且每一個(gè)型號都擁有實(shí)測值全景深全視野小

于0.05%的畸變率和小于0.05°的遠(yuǎn)心度。除去在光

學(xué)設(shè)計(jì)上的努力，光虎不放過任何一個(gè)小細(xì)節(jié)，鏡

頭均使用了陽極氧化發(fā)黑工藝，噴涂消光漆，內(nèi)置

消光螺紋等等方式減小雜散光的影響，保證鏡頭的

均勻度和檢測的可重復(fù)性。光虎還支持定制光圈，

可以根據(jù)需要平衡分辨率和景深。

MACHINE VISION 2024/10

81

一、前言

人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展掀起了新一輪

工業(yè)革命浪潮，通用大模型的出現(xiàn)讓AI技術(shù)從專用

化邁向了通用化，而機(jī)器視覺與圖像處理也正經(jīng)歷

著前所未有的變革。其應(yīng)用也正隨著技術(shù)進(jìn)步與成

本降低而不斷擴(kuò)展，成為推動(dòng)各個(gè)行業(yè)數(shù)字化、智

能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)之一。

作為連接虛擬世界與現(xiàn)實(shí)的橋梁，機(jī)器視覺賦

予機(jī)器“看見”的能力，通過圖像捕捉來代替人眼

進(jìn)行測量與判斷，技術(shù)涉及到圖像捕捉、圖像處

理、分析與理解，最終用于實(shí)現(xiàn)檢測、測量、識別

與控制等功能板塊。機(jī)器視覺也正不斷滲透在如工

業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療診斷、交通安全監(jiān)控等領(lǐng)域中。其

中，工業(yè)自動(dòng)化是機(jī)器視覺應(yīng)用最為廣泛和成熟的

領(lǐng)域之一。在這個(gè)領(lǐng)域中，機(jī)器視覺系統(tǒng)扮演著質(zhì)

量監(jiān)控、生產(chǎn)流程監(jiān)控、自動(dòng)化裝配、機(jī)器人引導(dǎo)

等關(guān)鍵角色。

隨著工業(yè)4.0的推進(jìn)，機(jī)器視覺在工業(yè)自動(dòng)化中

的作用越來越重要，而英特爾?也旨在不斷為此進(jìn)程

提供高性能計(jì)算平臺、先進(jìn)的處理器、以及豐富的軟

件工具與創(chuàng)新方案，通過持續(xù)努力的技術(shù)創(chuàng)新，使機(jī)

器視覺與圖像處理技術(shù)更高效、智能和易使用，幫助

更多企業(yè)與開發(fā)者解決實(shí)際問題，提高生產(chǎn)效率，創(chuàng)

造更多的商業(yè)價(jià)值。文章重點(diǎn)介紹英特爾?酷睿?

Ultra，至強(qiáng)?處理器等硬件產(chǎn)品、OpenVINO?軟件

平臺，及基于視覺大模型的零樣本或少樣本異常檢測

等創(chuàng)新方案。

英特爾?賦能機(jī)器視覺

?塑造工業(yè)自動(dòng)化新未來

英特爾 劉俊 張心宇 高暢

二、英特爾?技術(shù)方案

1.硬件

（1）英特爾?酷睿?Ultra處理器

英特爾?酷睿?Ultra處理器基于極紫外(EUV)光

刻技術(shù)的4制程工藝，集P-core、E-core、英特爾銳炫?

GPU及AI專用的內(nèi)置神經(jīng)處理單元 (NPU) 英特爾? AI

Boost于單個(gè)SoC內(nèi)。其GPU提供多達(dá)8個(gè)Xe內(nèi)核

（多達(dá)128個(gè)圖形執(zhí)行單元），硬件加速AV編碼、內(nèi)置

DisplayPort2.1(USB-C)和HDMI 2.1，以及全新圖形

系統(tǒng)控制器。與上一代相比，英特爾?酷睿?Ultra處理

器AI性能提升1.5倍，能效提升2.56倍，圖形處理能力

提升1.81倍。該產(chǎn)品采用高能效BGA封裝，以先進(jìn)的

AI和圖形處理性能，提供靈活性以滿足視覺和自動(dòng)化

需求，助力部署邊緣解決方案，是應(yīng)對邊緣嚴(yán)苛工作

負(fù)載的理想選擇。通過P-core、E-core、GPU及AI

Boost等計(jì)算引擎協(xié)同工作，減少了對獨(dú)立加速器的

需求，降低了系統(tǒng)復(fù)雜性和成本。同時(shí)，支持英特爾?

發(fā)行版OpenVINO?工具套件，簡化AI工作流程，并

為TensorFlow、PyTorch等主流AI框架提供支持和

優(yōu)化。

圖1 英特爾?

酷睿?Ultra處理器示意圖

82

CASE 應(yīng)用案例

（2）英特爾?至強(qiáng)?Max系列&英特爾?至強(qiáng)?6

性能核處理器

作為唯一一款基于x86的高帶寬內(nèi)存（HBM）

處理器，英特爾?至強(qiáng)?Max系列處理器可最大程度

提高帶寬。英特爾?Max系列CPU在架構(gòu)設(shè)計(jì)上大幅

增強(qiáng)采用HBM的英特爾?至強(qiáng)?平臺的性能，相較于

競品，其針對實(shí)際工作負(fù)載的性能提升了4.8倍，比

如建模、人工智能、深度學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算 (HPC)和

數(shù)據(jù)分析。英特爾?至強(qiáng)?Max系列處理器采用了新

的微架構(gòu)，并支持豐富的平臺增強(qiáng)功能，包括更多

的核心數(shù)量、先進(jìn)的I/O和內(nèi)存子系統(tǒng)，以及內(nèi)置加

速器。除此之外，英特爾至強(qiáng)Max系列處理器提供

了不同的內(nèi)存模式，可根據(jù)不同AI工作負(fù)載的需求

靈活配置。整個(gè)英特爾?至強(qiáng)?Max系列產(chǎn)品通過英

特爾?oneAPI統(tǒng)一，為一個(gè)共通的、開放的、基于標(biāo)

準(zhǔn)的編程模型，釋放生產(chǎn)力和性能。開發(fā)者可以使

用英特爾?oneAPI基礎(chǔ)工具包和英特爾?oneAPI高性

能計(jì)算工具包，更容易地構(gòu)建、分析、優(yōu)化和擴(kuò)展

通用計(jì)算、高性能計(jì)算和AI應(yīng)用程序，跨越多種類

型的架構(gòu)，并使用包括在向量化、多線程、多節(jié)點(diǎn)

并行化和內(nèi)存優(yōu)化方面的最先進(jìn)技術(shù)。使用英特爾?

至強(qiáng)?Max系列處理器和英特爾?oneAPI，開發(fā)者可

以輕松構(gòu)建高性能、多架構(gòu)軟件，為高性能計(jì)算做

好準(zhǔn)備。

通道和96個(gè)PCIe通道，滿足不同應(yīng)用需求。MCR

DIMM提供高達(dá)8,800MT/s的傳輸速度，降低總體擁

有成本，緩解內(nèi)存訪問限制。

（3）英特爾?銳炫?顯卡

英特爾?銳炫?顯卡是最新獨(dú)立顯卡產(chǎn)品線，為

網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用提供AI、圖形和媒體處理性

能。包括高端銳炫?7系列、中端銳炫?5系列和低端

銳炫?3系列，滿足不同級別的AI工作負(fù)載需求。采

用英特爾?Xe-HPG微架構(gòu)和Xe內(nèi)核，針對特定工作

負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化。每個(gè)X e內(nèi)核配備A I引擎，利用

XMX技術(shù)加速AI工作負(fù)載，計(jì)算能力較傳統(tǒng)GPU矢

量單元提高16倍。同時(shí)，提供開源OpenVINO?工

具包，加速和優(yōu)化AI工作負(fù)載在銳炫GPU上的性

能。英特爾?通過強(qiáng)大的ODM生態(tài)系統(tǒng)提供多種

GPU卡片，解決邊緣AI應(yīng)用復(fù)雜、多樣的需求。

圖2 英特爾?至強(qiáng)?最大限度提高帶寬

英特爾?至強(qiáng)?6性能核處理器的單核性能非常

出色，AI性能優(yōu)異，能應(yīng)對廣泛工作負(fù)載。無需

離散加速器即可運(yùn)行大型AI模型，為企業(yè)節(jié)省資

金和時(shí)間。通過提供高性能內(nèi)核、創(chuàng)新矩陣和向

量引擎以及高內(nèi)存和I/O帶寬，支持AI用例和高性

能計(jì)算工作負(fù)載。內(nèi)置矩陣引擎加速計(jì)算密集型

任務(wù)，支持int8、BF16和FP16數(shù)據(jù)類型，可助力

滿足多種AI模型的服務(wù)級別協(xié)議。同時(shí)，提供可

擴(kuò)展性，每個(gè)插槽可擴(kuò)展至128個(gè)內(nèi)核、12個(gè)內(nèi)存

圖3 英特爾?銳炫顯卡示意圖

2.軟件

（1）英特爾?OpenVINO?工具套件

英特爾?OpenVINO?是開源工具套件，用于優(yōu)

化和部署從云到邊緣的深度學(xué)習(xí)模型。支持

PyTorch?、TensorFlow?、ONNX等流行框架，

提供模型優(yōu)化和轉(zhuǎn)換工具，幫助開發(fā)者提高模型性

能。同時(shí)，支持將模型部署在各種環(huán)境上，如云

端、瀏覽器、本地設(shè)備、英特爾 ?或第三方硬

件、CPU、GPU、NPU或FPGA。最新版本增加了

針對AI大模型的新功能，包括擴(kuò)大對生成式AI和大

模型框架的覆蓋和支持、支持更廣泛的模型壓縮技

術(shù)、提高大模型的可移植性和性能等。

MACHINE VISION 2024/10

83

第二階段是任務(wù)理解和分解：有了上一階段的

提示詞輸入，大模型（目前在Qwen和Phi3上驗(yàn)

證）會將其拆解為一連串的子任務(wù)序列，子任務(wù)序

列和圖像視覺信息結(jié)合就構(gòu)成了更加準(zhǔn)確的執(zhí)行目

標(biāo)，例如一個(gè)子任務(wù)，移動(dòng)到紅色盤子上方，結(jié)合

視覺信息找到的紅色盤子，計(jì)算得出上方的坐標(biāo)信

息，經(jīng)過interpreter時(shí)也會做代碼級別的驗(yàn)證，之

后就可以給到MoveIt2路徑規(guī)劃，來規(guī)劃出中間的

一個(gè)一個(gè)路點(diǎn)。

第三階段就是執(zhí)行的階段：有了路點(diǎn)的信息后，

通過共享內(nèi)存機(jī)制，實(shí)時(shí)系統(tǒng)將會得到路點(diǎn)數(shù)據(jù)，通

過RTMotion運(yùn)動(dòng)控制功能塊，驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂上電機(jī)執(zhí)

行對應(yīng)的加減速控制，來完成最終機(jī)械臂的整體運(yùn)

動(dòng)，從而整體實(shí)現(xiàn)用過自然語言對機(jī)械臂的操控。

從系統(tǒng)的角度，這個(gè)架構(gòu)中英特爾?的軟硬件扮

演著非常重要的角色：

硬件層面，基于MTL-H的算力，其NPU和

iGPU在語言的解析和圖像/視頻的處理上起到了關(guān)

鍵作用，CPU中性能核和部分能效核用于計(jì)算非實(shí)

時(shí)域內(nèi)的部分負(fù)載，而少部分能效核被單獨(dú)隔離出

來執(zhí)行實(shí)時(shí)任務(wù)，配合專屬的 Intel 網(wǎng)卡運(yùn)行

EtherCAT或CANopen的總線協(xié)議，來達(dá)到機(jī)械臂

運(yùn)動(dòng)確定性的要求。

軟件層面，英特爾?工業(yè)邊緣軟件平臺（ECI）

毫無疑問充當(dāng)了整個(gè)系統(tǒng)的底座，實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)控制部

圖4 典型的機(jī)器視覺Pipeline示意圖

（2）英特爾?CVOI（工業(yè)機(jī)器視覺優(yōu)化參考實(shí)

現(xiàn)）

英特爾?CVOI是一站式資源庫，包括最佳實(shí)踐

方法、指導(dǎo)手冊和樣例代碼，專為優(yōu)化英特爾?平臺

上工業(yè)機(jī)器視覺的性能和穩(wěn)定性而設(shè)計(jì)。整合了英

特爾?的多種軟件技術(shù)，如OneAPI、OneVPL等，

以支持客戶在英特爾?產(chǎn)品上部署機(jī)器視覺解決方

案。CVOI基于典型的機(jī)器視覺Pipeline，提供了是

一套全面的指南和示例代碼，旨在優(yōu)化英特爾?平臺

上計(jì)算機(jī)視覺算子和整體系統(tǒng)Pipeline的性能。包

含適用于英特爾?第12/13代及以后平臺的性能優(yōu)化

最佳實(shí)踐方法、2D和3D領(lǐng)域的加速算子參考示例代

碼以及基于實(shí)際使用案例中機(jī)器視覺Pipeline的優(yōu)

化示例等。

三、創(chuàng)新技術(shù)方案

1.大語言模型賦能工業(yè)機(jī)械手臂

整體架構(gòu)從任務(wù)的角度整個(gè)任務(wù)可以分解成三

個(gè)階段：

第一階段是外部數(shù)據(jù)收集：這一階段主要依

賴兩個(gè)外部輸入，分別是人類的語音輸入和攝像

頭的圖像/視頻信息輸入，語音輸入通過A u d i o

Speech Recognition (ASR) ，基于FunASR運(yùn)算

框架，運(yùn)行中文分析模型分解匹配預(yù)先設(shè)置的提

示詞（prompts），視頻和圖像信息則是直接給

到后一階段。

84

CASE 應(yīng)用案例

分運(yùn)行在PreeemptRT/Xenomai環(huán)境下，而非實(shí)時(shí)

部分通過疊加OpenVINO?對大語言模型的推理提

供了加速，其中FastSAM起到分割圖像作用，而

CLIP滿足識別的功能，同時(shí)系統(tǒng)也對視頻和圖像處

理提供了效率上的提升。

目前大模型的方案相對于傳統(tǒng)機(jī)械臂編程方案有

以下兩點(diǎn)：任務(wù)拆解規(guī)劃能力，sub task體現(xiàn)出相對

于傳統(tǒng)機(jī)械臂靠人來分析拆解運(yùn)動(dòng)步驟的優(yōu)勢；視覺

模型均為Zero Shot，不需要巨大的ground truth數(shù)據(jù)

集支持， 模型的泛化能力更強(qiáng)。

2. 基于視覺大模型的零樣本或少樣本異常檢測

工業(yè)異常檢測是制造業(yè)中確保產(chǎn)品質(zhì)量和安全

的關(guān)鍵技術(shù)，通過計(jì)算機(jī)視覺來識別和定位工業(yè)產(chǎn)

品中的異常區(qū)域。傳統(tǒng)的人工檢查和簡單的自動(dòng)化

工具效率低下且容易出錯(cuò)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，

特別是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的異常檢測方

法，已經(jīng)使得自動(dòng)識別產(chǎn)品缺陷或異常成為可能。

然而，這些方法往往需要大量標(biāo)注樣本來訓(xùn)練模

型，尤其是需要大量正常樣本來學(xué)習(xí)正常情況下的

產(chǎn)品特性。但在實(shí)際應(yīng)用中，這種對大量樣本的依

賴不現(xiàn)實(shí)，從而限制了它們在實(shí)際中的應(yīng)用。

在這一情況下，零樣本或少樣本異常檢測

（ZSAD/FSAD）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它要求模型在沒

有或僅有極少量目標(biāo)類別樣本的情況下也能有效執(zhí)

行異常檢測任務(wù)。這要求模型具備一定的泛化能

力，能夠在沒有先驗(yàn)知識的情況下識別未知的異常

類型。多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型，結(jié)合視覺和語言信息，

通過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)豐富的跨模態(tài)表示，展現(xiàn)出

在視覺任務(wù)中模型的Zero-shot識別能力。

在工業(yè)異常檢測中，研究人員利用這些模型的

視覺語言理解能力，通過自然語言描述產(chǎn)品的正常

和異常特征，并結(jié)合圖像來訓(xùn)練模型。這種方法減

少了對標(biāo)注樣本的需求，提高了模型適應(yīng)新環(huán)境和

產(chǎn)品類型的能力。多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型的自然語言理

解能力還使得檢測任務(wù)通過語言指令進(jìn)行調(diào)整，增

強(qiáng)了模型的靈活性和易部署性。

一種基于CLIP模型的異常檢測方法適用于零樣

本和少樣本異常檢測場景。通過預(yù)訓(xùn)練的CLIP模

型，結(jié)合文本和圖像的理解能力，能夠生成異常得

分映射并識別異常區(qū)域。在零樣本檢測中，模型通

過文本提示模板生成文本嵌入，并與圖像嵌入進(jìn)行

相似度對比。而在少樣本檢測中，額外提供的參考

圖像通過圖像編碼器處理，與查詢圖像的特征進(jìn)行

比對，以提高檢測準(zhǔn)確度。

盡管零樣本檢測難以滿足工業(yè)場景中對準(zhǔn)確度的

高要求，少樣本檢測通過提供少量參考樣本顯著提升

了準(zhǔn)確度，更適合工業(yè)應(yīng)用。英特爾?OpenVINO?

工具包對CLIP模型進(jìn)行了深度優(yōu)化，顯著提升了在英

特爾?硬件平臺上的推理性能，使得該異常檢測方案

能夠靈活部署，滿足不同場景下的性能和成本需求。

3.3. 人形機(jī)器人

基礎(chǔ)人形機(jī)器人負(fù)載

以滿足需求的運(yùn)動(dòng)執(zhí)行能力為核心，任務(wù)相對

固定，以傳統(tǒng)運(yùn)控算法為主；

標(biāo)準(zhǔn)人形機(jī)器人負(fù)載

借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)執(zhí)行能力，借助本地及

云端大模型實(shí)現(xiàn)覆蓋場景需求的感知泛化能力與任

務(wù)生成能力；

旗艦人形機(jī)器人負(fù)載

在智能性，自主性層面增強(qiáng)，在技術(shù)路徑層面

通通過端到端模型代替分層決策模型，整體負(fù)載可

能收斂至以AI為主。

在人形機(jī)器人內(nèi)部，CPU、GPU和NPU（神經(jīng)

處理單元）各自承擔(dān)著不同的任務(wù)，它們的設(shè)計(jì)和

優(yōu)化針對的是不同類型的計(jì)算需求。以下是它們各

自的特點(diǎn)和處理任務(wù)的差異：

CPU 負(fù)責(zé)小腦：

· 負(fù)載：實(shí)時(shí)控制, 軌跡規(guī)劃，運(yùn)控算法，步態(tài)

算法，實(shí)時(shí)控制。

· CPU是通用處理器，設(shè)計(jì)用于處理各種類型的

MACHINE VISION 2024/10

85

計(jì)算任務(wù)。具有較少的核心，但每個(gè)核心的計(jì)算能

力較強(qiáng)，適合執(zhí)行順序性強(qiáng)的復(fù)雜任務(wù)。

· CPU通常負(fù)責(zé)機(jī)器人的高級決策邏輯、任務(wù)規(guī)

劃、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、傳感器數(shù)據(jù)的融合處理等。

· CPU也負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)其他處理器的工作，如分配任

務(wù)給GPU或NPU。

GPU/NPU 負(fù)責(zé)大腦：

· 負(fù)載：VSLAM，環(huán)境感知，任務(wù)編排，自主

規(guī)劃，模仿學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

· 在人形機(jī)器人中，GPU常用于視覺處理任務(wù)，

如圖像識別、視頻分析、3D建模和環(huán)境映射。

· 隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，GPU也被廣泛用于加速

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理過程。

· NPU是專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)

計(jì)的處理器。通常用于執(zhí)行機(jī)器人的感知任務(wù)，如

物體識別、語音識別、自然語言理解等。

在實(shí)際應(yīng)用中，這三種處理器可能會協(xié)同工

作，各自處理它們擅長的任務(wù)。例如，CPU可能會

處理傳感器數(shù)據(jù)融合和決策邏輯，GPU負(fù)責(zé)圖像處

理和深度學(xué)習(xí)模型的并行計(jì)算，而NPU則專注于快

速高效地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理任務(wù)。這種分工可以使

人形機(jī)器人在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)更加高效和智能。在

選擇處理器時(shí)，機(jī)器人的開發(fā)者需要考慮到機(jī)器人

的任務(wù)類型、實(shí)時(shí)性要求、能耗限制、散熱能力、

成本預(yù)算等因素。

利用英特爾?酷睿?Ultra處理器提升競爭優(yōu)勢，在

單個(gè)SOC中，P-core（性能核）、E-core（能效核）、英特

爾?銳炫?GPU ，英特爾?NPU以及英特爾?AI Boost等

眾多計(jì)算引擎協(xié)同加速邊緣AI推理。GPU支持2D視

覺，大模型運(yùn)算、2D/3D視覺其他并行計(jì)算，CPU支

持VLSAM計(jì)算。AV X 2，核數(shù)/線程提升，增強(qiáng)的

GPU, Intel?Math Kernal Library優(yōu)化CPU對傳統(tǒng)算

法運(yùn)算性能。以上功能在SOC實(shí)現(xiàn)，減少對獨(dú)立加速

器的需求，幫助降低系統(tǒng)復(fù)雜性和成本。

四、愿景與展望

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，機(jī)器視覺和圖像處理已

經(jīng)成為推動(dòng)工業(yè)自動(dòng)化、智能交通、醫(yī)療診斷等領(lǐng)

域創(chuàng)新的關(guān)鍵力量。英特爾?在這一進(jìn)程中扮演著至

關(guān)重要的角色，其高性能計(jì)算平臺、軟件工具的支

持及創(chuàng)新方案，為機(jī)器視覺系統(tǒng)提供了強(qiáng)大的“大

腦” 和 “神經(jīng)中樞” 。未來，隨著科技巨頭們的不

懈努力和對生態(tài)系統(tǒng)的持續(xù)投資，我們有理由相

信，機(jī)器視覺和圖像處理技術(shù)將更加深入地融入我

們的生產(chǎn)和生活，提高工作效率與生產(chǎn)質(zhì)量，為實(shí)

現(xiàn)智能制造和工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)有力的技術(shù)

支持。通過集成機(jī)器視覺系統(tǒng)，工廠能夠?qū)崿F(xiàn)更高

程度的自動(dòng)化，更好地適應(yīng)市場需求的變化，提高

生產(chǎn)的靈活性和經(jīng)濟(jì)效益，共同開啟智能化新篇

章，為人類社會帶來更加廣闊的發(fā)展前景。

注：

實(shí)際性能受使用情況、配置和其他因素的差異影響，結(jié)果可能不同。

86

CASE 應(yīng)用案例

一、前言

閃測儀是一種使用了光學(xué)、圖像學(xué)等技術(shù)手段

的測量工具?！伴W測”體現(xiàn)了其速度和效率方面的

優(yōu)勢，這是在投影測量、影像測量等眾多產(chǎn)品的基

礎(chǔ)上進(jìn)一步提升和改進(jìn)而來的。 測量作為質(zhì)量檢測

和評估過程中的重要環(huán)節(jié)，過程中所使用的測量工

具也應(yīng)保證可靠的結(jié)果輸出，也需具有便于使用的

屬性。

櫻田視覺專注于基于機(jī)器視覺的精密測量應(yīng)

用，結(jié)合承接過的各類在線與離線視覺測量項(xiàng)目經(jīng)

驗(yàn)，推出一款高精度的立臥兩用閃測儀。

櫻田立臥兩用閃測儀

?解決測量工作中的實(shí)際問題

天津櫻田智能科技有限公司 趙寧

二、保證核心性能與可用性

作為測量工具，櫻田閃測儀以保證測量精度和穩(wěn)

定性為根本，為了實(shí)現(xiàn)更大單次測量視野內(nèi)的精度提

升，櫻田閃測儀采用了2000萬像素圖像傳感器和經(jīng)

過優(yōu)化的定制雙遠(yuǎn)心鏡頭，使其在100mm內(nèi)的視野

中可達(dá)到±2μm的實(shí)測精度。除精度外，可測零件種

類的多少和是否能適應(yīng)不同測量場景的能力也尤為重

要。櫻田閃測儀可立臥兩用的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，使其不但能

應(yīng)對常規(guī)的平臺放置測量，還可以在臥式狀態(tài)下更方

便的測量軸、桿、螺栓等類型的零件。

圖1 櫻田閃測儀立式 圖3 軸類零件測量

圖2 櫻田閃測儀臥式

三、方便測量數(shù)據(jù)管理

閃測儀的測量原理主要應(yīng)用的是機(jī)器視覺中的圖

像測量技術(shù)，那么它有沒有繼承機(jī)器視覺的智能化特

性呢？在產(chǎn)品的質(zhì)量評估和把控過程中，產(chǎn)品信息的

全流程管理是十分必要的，實(shí)際的尺寸質(zhì)檢時(shí)，操作

者更希望產(chǎn)品ID與測量結(jié)果能夠自動(dòng)的結(jié)合起來，減

少時(shí)間成本和人工記錄帶來的疏漏。櫻田閃測儀可兼

MACHINE VISION 2024/10

87

容大多數(shù)常用掃碼槍，與同一主機(jī)連接時(shí)，執(zhí)行測量

可直接載入掃碼信息，測量結(jié)果與掃碼信息相匹配，

便于產(chǎn)品測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與整理。

較為復(fù)雜的零件可能需要對其不同位置，或者

正面、反面、側(cè)面等多次測量。那么為了更方便的

對應(yīng)零件ID信息，這些測量數(shù)據(jù)可以整合到同一模

版嗎？櫻田閃測儀具有多模版測量功能，使得分步

測量的尺寸數(shù)據(jù)也能一起顯示和記錄在同一個(gè)模版

編號下。

五、總結(jié)

櫻田閃測儀通過充分發(fā)揮視覺測量的快速與智

能化優(yōu)勢，適應(yīng)了當(dāng)下的高效化和多樣化的工業(yè)生

產(chǎn)模式。相對于人工模式與半自動(dòng)的測量工具，其

具有更好的結(jié)果穩(wěn)定性，對測量數(shù)據(jù)的提取、記錄

與上傳也更加方便。通過多項(xiàng)功能模塊與測量工具

的組合，即使遇到非穩(wěn)定的測量場景與復(fù)雜零件，

櫻田閃測儀也可準(zhǔn)確測量，是可以為使用者有效解

決實(shí)際測量問題的產(chǎn)品。

圖4 掃碼信息綁定

圖5 注冊模版與局部坐標(biāo)系

測量數(shù)據(jù)不但需要在終端設(shè)備上準(zhǔn)確記錄，往

往也需要進(jìn)行數(shù)據(jù)上載，以便對整個(gè)生產(chǎn)流程進(jìn)行

監(jiān)測和管理。櫻田閃測儀具有MES上傳功能，上傳

程序可被掃碼槍激活，使用通用的通訊協(xié)議，即可

將產(chǎn)品信息與測量數(shù)據(jù)上傳至生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)中。

四、解決“意外”的測量難題

進(jìn)行基于視覺圖像的測量工作，我們通常都會

默認(rèn)被測零件與標(biāo)準(zhǔn)品較為接近，只需測量相關(guān)尺

寸是否超差。然而在零件打樣或試生產(chǎn)階段，被測

零件的許多特征可能和標(biāo)準(zhǔn)模型有著不小的出入，

這樣為了便于批量測量的圖像模版就不再適用了。

櫻田閃測儀可在主體模版基礎(chǔ)上，根據(jù)局部小特征

點(diǎn)建立多個(gè)坐標(biāo)系。這樣即使有因?yàn)樯a(chǎn)工藝未定

型而導(dǎo)致的標(biāo)準(zhǔn)模版不匹配，我們依然可以依靠局

部坐標(biāo)系的定位，測量出該坐標(biāo)系下的關(guān)鍵尺寸。

圖6 多模版組合任務(wù)

88

CASE 應(yīng)用案例

一、案例背景

在消費(fèi)電子行業(yè)的制造過程中，AI視覺檢測技

術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。鑒于該行業(yè)的快速發(fā)展

和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，制造商面臨著生產(chǎn)流程和質(zhì)

量控制方面的多重挑戰(zhàn)。從零部件級到模塊級，直

至最終裝配，每一個(gè)生產(chǎn)階段都需要進(jìn)行嚴(yán)格的檢

測以保證產(chǎn)品質(zhì)量。此外，消費(fèi)電子產(chǎn)品中使用的

元器件種類繁多，缺陷形式多樣，出現(xiàn)的位置也不

固定，這使得在高良率生產(chǎn)線中收集缺陷樣本變得

較為困難。

為了克服這些難題，自動(dòng)化機(jī)器視覺檢測技術(shù)

被廣泛采用。它在零部件的精確檢測、高效組裝以

及成品外觀質(zhì)量的把控等方面，成功取代了傳統(tǒng)的

人工檢測方式，不僅極大地提高了生產(chǎn)效率，還顯

著提升了產(chǎn)品的合格率。這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用為消費(fèi)電

子行業(yè)的持續(xù)進(jìn)步注入了新的動(dòng)力，通過快速識別

和解決質(zhì)量問題，增強(qiáng)了產(chǎn)品的可靠性、用戶滿意

度以及市場競爭力。

阿丘科技基于AIDI工業(yè)AI視覺算法平臺，聚焦

消費(fèi)電子行業(yè)，闡述在該行業(yè)中的案例實(shí)踐。

二、FPC軟板外觀檢測

FPC是具有優(yōu)良導(dǎo)電性能的電路板，體積輕便，

在3C行業(yè)應(yīng)用廣泛。一片軟板通常由金面、柔板、連

接器、屏蔽膜等部件組成，檢測項(xiàng)多達(dá)60+，單個(gè)車

間需要配置20+名質(zhì)檢員。為節(jié)省人力成本，該工

廠引進(jìn)多家AOI檢測設(shè)備。

阿丘科技AI視覺檢測技術(shù)

?消費(fèi)電子行業(yè)案例實(shí)踐

文 / 阿丘科技

由于其檢測項(xiàng)多、難度大，一家設(shè)備商批量部

署了設(shè)備，但仍然存在嚴(yán)重缺陷的漏檢，部署一年

遲遲無法驗(yàn)收，產(chǎn)線也無法減員。如果舊設(shè)備無法

解決問題，設(shè)備商就難以爭取到后續(xù)的訂單。因此

設(shè)備商決定主動(dòng)引入AI供應(yīng)商，對舊設(shè)備進(jìn)行改造

升級。

阿丘科技基于AIDI的FPC軟板外觀視覺檢測系

統(tǒng)，分2個(gè)工位檢測正面、反面兩面，采用傳統(tǒng)算法

前處理與AI結(jié)合的方式：

1、使用AIDI監(jiān)督算法，應(yīng)對異物、臟污、劃

痕、壓傷、露銅等20+常見缺陷項(xiàng)，保證常見缺陷

零漏檢；

2、采用AI非監(jiān)督算法+AIDG，通過學(xué)習(xí)良品

和缺陷擴(kuò)充的方式，檢測異常區(qū)域，應(yīng)對裁切不

良、零件缺失、孔內(nèi)異物、焊盤劃傷、印刷不良等

40+不常見的嚴(yán)重缺陷檢測。

通過AI與傳統(tǒng)結(jié)合、有監(jiān)督與非監(jiān)督結(jié)合，綜

合解決60+檢測項(xiàng)，最終達(dá)到過檢率＜3%，漏檢率

＜0.5%的上線指標(biāo)。通過AIDG缺陷生成工具和非

監(jiān)督算法實(shí)現(xiàn)快速上線，2-3天完成批量部署。阿丘

科技助力該工廠完成設(shè)備升級改造任務(wù)，大幅節(jié)約

人力成本。

三、攝像頭圓孔內(nèi)壁移印面外觀檢測

攝像頭圓孔內(nèi)壁移印完成后，存在多種不良

缺陷，例如劃傷、擦傷、缺墨、透光等。這些缺

陷通過肉眼難以觀察，極易導(dǎo)致出現(xiàn)不良產(chǎn)品。

MACHINE VISION 2024/10

89

不良產(chǎn)品一旦流入下游產(chǎn)線，可能導(dǎo)致攝像頭成

像出現(xiàn)異常。

由于總體產(chǎn)能較大且對質(zhì)檢人員要求較高，人

工質(zhì)檢的成本在不斷攀升。為了控制成本，該廠商

引入多家AOI供應(yīng)商，但目前AOI廠商普遍采用傳

統(tǒng)算法，其檢測準(zhǔn)確度較低，過漏失比例較大。

阿丘科技基于AIDI的BG-AOI視覺檢測系統(tǒng)，

分6個(gè)工位檢測正面及其反面，三個(gè)不同孔位分別進(jìn)

行檢測：

1、通過AI與傳統(tǒng)算法結(jié)合的方式：利用傳統(tǒng)

算法精確定位移印區(qū)域，通過將圓展開等操作大幅

度提升檢測效率；

2、通過AI檢測如擦傷、油墨不均、劃傷等低

對比度缺陷，極大提升了檢測準(zhǔn)確率。

自動(dòng)化的移印檢測系統(tǒng)大幅度節(jié)約產(chǎn)線人力，

減少人工檢測的時(shí)間和成本，提升檢測準(zhǔn)確率。通

過該方案，解決了傳統(tǒng)視覺檢測方案難以實(shí)現(xiàn)而必

須靠大量人工目檢的問題。最終達(dá)到過檢率＜5%、

漏檢率0.2%的上線指標(biāo)，極大提升了生產(chǎn)效率和

產(chǎn)能。

四、鍵盤鍵帽字符質(zhì)量檢測

在鍵盤的精細(xì)制造流程中，往往面臨字符區(qū)域

出現(xiàn)錯(cuò)印、少印、漏印及鍵帽位置錯(cuò)亂等復(fù)雜的質(zhì)

量挑戰(zhàn)。生產(chǎn)過程中，多種型號的鍵帽會混合進(jìn)行

生產(chǎn)，其中不乏一些較為罕見的型號，這進(jìn)一步加

劇了缺陷產(chǎn)品辨識與收集的難度。因此，對缺陷品

的精準(zhǔn)檢測成為了一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

針對鍵盤規(guī)格型號多的特點(diǎn)，阿丘科技制定以

下非監(jiān)督缺陷檢測解決方案：

1、對鍵帽區(qū)域進(jìn)行粗定位，獲取待檢ROI；

2、使用AIDI非監(jiān)督分割工具，基于單個(gè)型號

的鍵盤進(jìn)行訓(xùn)練，即可直接檢測所有型號鍵帽中出

現(xiàn)的漏印、少印、多印等多種缺陷。

阿丘科技引入基于非監(jiān)督學(xué)習(xí)的AI算法，無需

缺陷樣品，降低數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和維護(hù)成本，有效提升檢

測效率和準(zhǔn)確性。該方案僅需收集部分常見良品圖

像進(jìn)行訓(xùn)練，簡化數(shù)據(jù)收集過程；同時(shí)采用單個(gè)模

型覆蓋多種型號鍵帽檢測，提高模型構(gòu)建效率；無

需多次切換模型，優(yōu)化硬件資源利用，降低設(shè)備運(yùn)

行成本。

五、總結(jié)

未來，阿丘科技將持續(xù)立足當(dāng)下工業(yè)質(zhì)檢現(xiàn)

狀，將AI與工業(yè)相結(jié)合，利用智能良品學(xué)習(xí)、智能

缺陷數(shù)據(jù)生成、工業(yè)視覺大模型三大關(guān)鍵技術(shù)，推

動(dòng)工業(yè)AI視覺平臺及行業(yè)基礎(chǔ)模型在工業(yè)視覺領(lǐng)域

的垂直應(yīng)用，降低企業(yè)AI落地成本和難度，助力AI

技術(shù)在企業(yè)各個(gè)分支工廠、不同場景的實(shí)際應(yīng)用。

圖 使用AIDI的檢測案例

90

CASE 應(yīng)用案例

一、背景

近年來，自動(dòng)駕駛研究取得了很大進(jìn)步，但全

自動(dòng)駕駛車輛的“道路安全”，尤其是在公共交通

領(lǐng)域，仍有一些難點(diǎn)需要克服。目前，自動(dòng)駕駛車

輛使用的許多功能都依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)來推斷場景中

的物體。推斷有兩種方式：目標(biāo)檢測和物體距離。

目標(biāo)檢測是通過檢測道路上的物體并對其進(jìn)行分

類，即可準(zhǔn)確地識別熟悉的物體。物體距離可確定

物體在場景中的距離。物體距離的推理可能是一個(gè)

較大的難點(diǎn)，因?yàn)檐囕v需要減速或加速，即使是幾

米的差距也可能導(dǎo)致碰撞。

2021 年 2 月初，總部位于加利福尼亞的科技公

司ADASTEC專門從事自動(dòng)駕駛軟件平臺的開發(fā)，

與土耳其一家領(lǐng)先的汽車制造商合作，推出了他們

共同開發(fā)的第一輛電動(dòng)四級自動(dòng)8.3米公交車。這輛

純電力驅(qū)動(dòng)的全自動(dòng)駕駛巴士被宣布可以在歐洲和

美國的高速公路和街道上行駛。成為該市場中第一

輛Level-4全尺寸自動(dòng)駕駛電動(dòng)巴士。

二、挑戰(zhàn)

Level-4自動(dòng)駕駛要求預(yù)先確定專用道路，解決

每一個(gè)瞬間的定位、感知、預(yù)測和路徑規(guī)劃問題以

及在道路上控制車輛。到目前為止，公共交通的

Level-4自動(dòng)駕駛解決方案僅在載客量有限、速度較

慢且不具備城市道路合法性的小型原型車輛上實(shí)

施。這些解決方案還沒有經(jīng)過優(yōu)化和整合，無法與

全尺寸的 OEM 公交車一起使用。

ADASTEC公司在巴士上使用不同的傳感器技

術(shù)：激光雷達(dá)、雷達(dá)、RGB和熱像儀，可在不同光

照和天氣條件下感知和預(yù)測車輛及附近物體的位置

高動(dòng)態(tài)相機(jī)Tri054S-CC助力

全球首輛Level-4自動(dòng)駕駛電動(dòng)巴士

文 / Lucid Vision Labs

和狀態(tài)。這些傳感器必須可靠，并在設(shè)計(jì)的特定參

數(shù)下運(yùn)行，以保證自動(dòng)駕駛平臺的安全和成功。

三、解決方案

ADASTEC的自動(dòng)運(yùn)輸平臺flowride.ai為全尺

寸商用車輛提供 Level-4自動(dòng)平臺。flowride.ai專為

在公共道路上沿預(yù)定路線進(jìn)行大規(guī)模公共運(yùn)輸而設(shè)

計(jì)。該平臺允許原始設(shè)備制造商構(gòu)建最佳的自動(dòng)駕

駛巴士配置，以滿足運(yùn)營商的需求。

LUCID的5.4M Triton高動(dòng)態(tài)相機(jī)被用作感知傳

感器，三個(gè)相機(jī)被安裝在巴士的前儀表板上。

Triton TRI054S相機(jī)采用索尼 IMX490（BSI）背照

式CMOS傳感器，具有120dB的動(dòng)態(tài)范圍，且可有效

抑制LED閃爍。相機(jī)具有5.4M的高分辨率，幀速為

23.1fps，能夠在白天和夜間為先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)

(ADAS)和自主駕駛提供廣角視野和高精度識別。

Triton的目標(biāo)亮度可動(dòng)態(tài)計(jì)算增益和曝光，從而

使相機(jī)成像不受時(shí)間和照明條件的影響。ADASTEC

使用相機(jī)的精確時(shí)間協(xié)議(PTP)同步每臺攝像機(jī)的時(shí)

鐘，可自動(dòng)同步便于3D視圖的計(jì)算?！癆DASTEC首席

技術(shù)官Kerem PAR說：\"Triton相機(jī)使我們能夠捕捉

到更大的視角，相機(jī)能夠識別交通狀況和障礙物、標(biāo)

志和交 通信號等 物 體 ?！按?外，在 整個(gè)集 成 過程

中，LUCID就會提供實(shí)用的解決方案，為客戶提供出

色的支持?！?/p>

四、結(jié)論

Lucid具有120dB的動(dòng)態(tài)范圍5.4M相機(jī)，能有

效抑制LED閃爍，能夠識別交通狀況和障礙物、標(biāo)

志和交通信號等物體，為自動(dòng)駕駛提供眼睛。

MACHINE VISION 2024/10

91

映美精高分辨率工業(yè)相機(jī)

讓跳水運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)技術(shù)突破

文 / The Imaging Source

使其成為體育比賽中動(dòng)作捕捉和分析的理想選擇，

尤其是在像跳水這樣需要高度技術(shù)的項(xiàng)目中。

三、The Imaging Source映美精相機(jī)38G系

列工業(yè)技術(shù)特性

The Imaging Source 38G系列工業(yè)相機(jī)因其優(yōu)

越的技術(shù)特性，具備在跳水比賽中應(yīng)用的潛力。這

些相機(jī)的關(guān)鍵特點(diǎn)如下：

1.高分辨率38G系列相機(jī)配備了4,096×3,000

像素（12.3MP）的高分辨率傳感器，能夠提供清晰

且細(xì)膩的圖像。這在跳水比賽中尤為重要，因?yàn)檫\(yùn)

動(dòng)員的每一個(gè)動(dòng)作都需要被精確地捕捉下來，以便

后續(xù)的技術(shù)分析和評估。

2.全局快門技術(shù)相較于傳統(tǒng)的卷簾快門，全局快

門技術(shù)能夠避免圖像失真，尤其是在捕捉高速運(yùn)動(dòng)

時(shí)。跳水運(yùn)動(dòng)員在空中進(jìn)行復(fù)雜的動(dòng)作，從起跳到入

水僅需短短幾秒鐘，全局快門可以確保在這樣的高速

運(yùn)動(dòng)中，每一幀畫面都能準(zhǔn)確無誤地被記錄。

3.GigE接口這款相機(jī)的GigE接口支持高速數(shù)據(jù)

傳輸，確保在拍攝過程中，圖像數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)傳輸

至分析系統(tǒng)中。這對于實(shí)時(shí)監(jiān)控和比賽實(shí)時(shí)分析至

關(guān)重要，使教練團(tuán)隊(duì)能夠迅速獲取運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作數(shù)

據(jù)并做出相應(yīng)的反應(yīng)。

4.小巧設(shè)計(jì)與靈活安裝相機(jī)的緊湊設(shè)計(jì)使其能夠

靈活安裝在不同的場地，無論是跳水臺的邊緣還是比

賽場地的隱蔽位置，都可以輕松安裝。這樣的靈活性

保證了相機(jī)能夠從最佳的角度捕捉到運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作。

四、跳水比賽中的影像需求

跳水比賽是一項(xiàng)極具技術(shù)性和美感的運(yùn)動(dòng)，運(yùn)

動(dòng)員需要在空中完成一系列精確且優(yōu)美的動(dòng)作，并

一、引言

2024年奧運(yùn)會再次見證了中國跳水隊(duì)的輝煌表

現(xiàn)。中國運(yùn)動(dòng)員以其卓越的技術(shù)和穩(wěn)定的發(fā)揮，贏

得了多枚金牌，成為全球矚目的焦點(diǎn)。這些優(yōu)秀的

成績背后，除了運(yùn)動(dòng)員自身的努力，還得益于科技

的支持。精密的技術(shù)監(jiān)測和分析工具在訓(xùn)練和比賽

中發(fā)揮了重要作用，其中，工業(yè)相機(jī)作為技術(shù)分析

的重要組成部分，正越來越多地被應(yīng)用于跳水等高

難度的運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目中。

隨著科技的不斷進(jìn)步，工業(yè)相機(jī)已經(jīng)從傳統(tǒng)的農(nóng)

業(yè)、工業(yè)場景中擴(kuò)展至各種應(yīng)用領(lǐng)域。本文將探討

The Imaging Source映美精38G系列工業(yè)相機(jī)在跳水

比賽中的潛在應(yīng)用，分析其技術(shù)特性如何幫助提升運(yùn)

動(dòng)表現(xiàn)，并探討其未來在體育領(lǐng)域中的應(yīng)用前景。

二、工業(yè)相機(jī)與體育比賽

在高水平的體育比賽中，精確的動(dòng)作捕捉和技

術(shù)分析已成為教練和技術(shù)團(tuán)隊(duì)提升運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)的關(guān)

鍵工具。傳統(tǒng)消費(fèi)型相機(jī)的局限性，尤其是在分辨

率、幀率和快門速度方面，促使越來越多的專業(yè)領(lǐng)

域開始關(guān)注工業(yè)相機(jī)的應(yīng)用。

工業(yè)相機(jī)的優(yōu)勢在于其高分辨率、全局快門技

術(shù)和高速數(shù)據(jù)傳輸能力，使其能夠在不妥協(xié)畫質(zhì)的

前提下，精確捕捉運(yùn)動(dòng)中的每一個(gè)細(xì)節(jié)。這些特性

92

CASE 應(yīng)用案例

在入水時(shí)減少水花的飛濺。這些動(dòng)作的每一個(gè)細(xì)

節(jié)，從起跳時(shí)的爆發(fā)力到空中翻騰的穩(wěn)定性，再到

入水時(shí)的角度，都需要被精確捕捉并進(jìn)行分析。

高速動(dòng)作捕捉的必要性跳水運(yùn)動(dòng)的瞬間性要求攝

影設(shè)備能夠以高速幀率進(jìn)行拍攝，以捕捉運(yùn)動(dòng)員在空

中的每一個(gè)細(xì)微動(dòng)作。盡管38G系列相機(jī)的幀率可能

不如專門設(shè)計(jì)的高速攝影機(jī)，但其高分辨率和全局快

門技術(shù)使其在捕捉精確畫面方面具有極大的優(yōu)勢。

分辨率的重要性在跳水比賽中，圖像的清晰度和

細(xì)節(jié)呈現(xiàn)至關(guān)重要。高分辨率相機(jī)能夠捕捉到運(yùn)動(dòng)員

動(dòng)作的細(xì)節(jié)，包括肌肉的細(xì)微變化和水花的形態(tài)，這

些都對于后續(xù)的技術(shù)分析和評分有直接影響。

3.賽后技術(shù)分析比賽結(jié)束后，高分辨率的圖像可以用來

進(jìn)行深入的技術(shù)分析。教練團(tuán)隊(duì)可以回顧運(yùn)動(dòng)員的每一個(gè)動(dòng)

作，并通過逐幀分析來識別需要改進(jìn)的技術(shù)細(xì)節(jié)。這不僅有

助于運(yùn)動(dòng)員提高表現(xiàn)，還可以用來制定更精細(xì)的訓(xùn)練計(jì)劃。

4.數(shù)據(jù)庫建設(shè)與長期追蹤隨著比賽和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的積累，

這些高質(zhì)量的圖像和數(shù)據(jù)可以用來建立運(yùn)動(dòng)員的長期技術(shù)數(shù)

據(jù)庫。通過這些數(shù)據(jù)，教練可以追蹤運(yùn)動(dòng)員的進(jìn)步，識別長

期的技術(shù)趨勢，并根據(jù)這些趨勢來制定訓(xùn)練策略。

六、案例模擬：38G系列相機(jī)在跳水訓(xùn)練和比賽中

的應(yīng)用

為了更具體地展示38G系列相機(jī)在跳水比賽中的應(yīng)用，

我們可以模擬一個(gè)場景來演示這款相機(jī)如何被使用。

在一次高級跳水訓(xùn)練中，38G系列相機(jī)被安裝在跳水臺

的不同角度，從運(yùn)動(dòng)員的起跳點(diǎn)到入水點(diǎn)都有相機(jī)進(jìn)行拍

攝。當(dāng)運(yùn)動(dòng)員完成一次跳水動(dòng)作后，這些相機(jī)會將拍攝的高

分辨率圖像實(shí)時(shí)傳輸至控制中心，教練可以在大屏幕上查看

每一幀畫面，并立即指出運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作中的不足之處。

例如，教練發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員在空中旋轉(zhuǎn)時(shí)身體略微偏離了理

想的角度，這可能會影響入水的效果。通過這些即時(shí)的數(shù)據(jù)反

饋，教練可以迅速調(diào)整運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練內(nèi)容，并幫助他們在下一

次訓(xùn)練中做出改進(jìn)。

此外，這些高質(zhì)量的圖像還可以用來進(jìn)行賽后分析。教

練團(tuán)隊(duì)可以回顧比賽中的每一個(gè)動(dòng)作，并通過逐幀分析來識

別技術(shù)上的優(yōu)點(diǎn)和不足。這些分析結(jié)果將被納入運(yùn)動(dòng)員的長

期數(shù)據(jù)庫中，幫助他們在未來的訓(xùn)練中進(jìn)一步提高表現(xiàn)。

七、未來展望與結(jié)語

隨著科技的不斷進(jìn)步，工業(yè)相機(jī)在體育比賽中的應(yīng)用前

景越來越廣闊。The Imaging Source 38G系列工業(yè)相機(jī)憑借

其高分辨率、全局快門和高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶攸c(diǎn)，在跳水比賽

中展現(xiàn)出巨大的潛力。未來，隨著這類技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，

我們有理由相信，工業(yè)相機(jī)將在更廣泛的體育領(lǐng)域中發(fā)揮重

要作用，幫助運(yùn)動(dòng)員實(shí)現(xiàn)更好的表現(xiàn)。

這款相機(jī)不僅僅是一種技術(shù)工具，更是一種提升運(yùn)動(dòng)員

技術(shù)水平的有力支持。隨著工業(yè)相機(jī)在體育領(lǐng)域中的應(yīng)用越來

越普及，我們將看到更多技術(shù)與運(yùn)動(dòng)結(jié)合的創(chuàng)新成果，推動(dòng)體

育科技進(jìn)入新的時(shí)代。

實(shí)時(shí)監(jiān)控和賽后分析除了比賽過程中的實(shí)時(shí)監(jiān)

控，高分辨率和高質(zhì)量的圖像也能為賽后的技術(shù)分

析提供寶貴的數(shù)據(jù)。這些圖像可以幫助教練團(tuán)隊(duì)回

顧運(yùn)動(dòng)員的表現(xiàn)，識別需要改進(jìn)的地方，并制定更

加針對性的訓(xùn)練計(jì)劃。

五、The Imaging Source相機(jī)在跳水比賽中

的潛在應(yīng)用

基于上述需求，The Imaging Source 38G系列

相機(jī)在跳水比賽中具有廣泛的應(yīng)用潛力。以下是一

些可能的應(yīng)用場景：

1.動(dòng)作細(xì)節(jié)捕捉與分析使用38G系列相機(jī)，運(yùn)動(dòng)

員的每一個(gè)動(dòng)作都能被精確記錄，無論是空中的旋

轉(zhuǎn)、翻騰，還是入水瞬間的姿勢。這些高質(zhì)量的圖像可

以用來分析運(yùn)動(dòng)員的技術(shù)細(xì)節(jié)，幫助他們改善動(dòng)作。

2.實(shí)時(shí)比賽監(jiān)控通過GigE接口，38G系列相機(jī)

可以將比賽中的圖像實(shí)時(shí)傳輸至控制中心，讓教練

和技術(shù)團(tuán)隊(duì)能夠?qū)崟r(shí)評估運(yùn)動(dòng)員的表現(xiàn)，并在必要

時(shí)做出戰(zhàn)術(shù)調(diào)整。

MACHINE VISION 2024/10

93

創(chuàng)視自動(dòng)化顯示面板檢測視覺集成方案

東莞創(chuàng)視自動(dòng)化科技有限公司 黃志鋒

勻照射到產(chǎn)品表面，棱鏡模組反射出產(chǎn)品四個(gè)面特

征，相機(jī)一次完成拍攝，成像均勻，缺陷位置顏色

及亮度與正常亮度對比明顯。

經(jīng)過客戶實(shí)際使用驗(yàn)證，方案可以適用于不同

尺寸、型號的手機(jī)外框缺陷檢測。檢測過程中實(shí)時(shí)

完成缺陷分類匯總，針對輕微缺陷，自動(dòng)化產(chǎn)線直

接返工；遇到事先設(shè)定的嚴(yán)重缺陷時(shí)，產(chǎn)線停機(jī)報(bào)

警，最大程度避免人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)精益化生產(chǎn)。

一、方案背景

對于制造業(yè)企業(yè)而言，每一件產(chǎn)品的質(zhì)量都關(guān)系

著企業(yè)的生存。隨著產(chǎn)品在精細(xì)化、自動(dòng)化、規(guī)?；?/p>

方面的程度不斷提升，人工目檢難以針對每一件產(chǎn)品

進(jìn)行瑕疵檢測，導(dǎo)致不良品的數(shù)量一直居高不下。

以精密制造的液晶顯示面板為例。制造工序繁

雜，其中需要進(jìn)行高精度定位和角度測量的工序就

有幾十處，整個(gè)生產(chǎn)過程中因?yàn)楣に嚮蚱渌驅(qū)?/p>

致的瑕疵種類更多達(dá)上百種，并且不同瑕疵的呈現(xiàn)

形式、大小、位置各不相同。在這種情況下，人工

檢測已經(jīng)無法有效勝任檢測和測量工作。

創(chuàng)視自動(dòng)化針對企業(yè)檢測需求，推出系列面板檢

測方案。方案以機(jī)器視覺技術(shù)為核心，通過自動(dòng)檢

測、圖像分析、識別標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)智能化產(chǎn)品質(zhì)檢，克

服因工人差異、狀態(tài)、熟練度造成的誤檢和漏檢，助

力企業(yè)實(shí)現(xiàn)降低成本、提高良品率，提升雙效。

案例1 外觀檢測：手機(jī)外觀碰傷檢測

在整個(gè)手機(jī)生產(chǎn)過程中，磕碰現(xiàn)象在所難免。

如何保證存在磕碰的不良品不會流入市場？“創(chuàng)視

自動(dòng)化外觀碰傷檢測方案”經(jīng)過工程師實(shí)地考察，

發(fā)現(xiàn)主要檢測難點(diǎn)在于手機(jī)邊框反光明顯；部分麻

點(diǎn)、劃痕與背景區(qū)分不明顯；并且產(chǎn)線中位置有

限，無法架設(shè)多臺相機(jī)。

針對這些，方案中選用棱鏡模組一次成像，搭

配兩條漫射型條光（型號：CBF-20030-W）。當(dāng)待

檢產(chǎn)品經(jīng)過流水線移動(dòng)至指定位置，光源從正面均

案例2 定位識別：背板定位檢測

想要完成自動(dòng)化生產(chǎn)，就必須讓操作系統(tǒng)能夠

自動(dòng)化判定工件與操作設(shè)備和機(jī)臺之間的位置關(guān)

系。主要檢測難點(diǎn)在于精度能否達(dá)標(biāo)。以背板生產(chǎn)

為例，需要在磨砂漫射板上定位兩個(gè)孔。方案選擇

采用高角度環(huán)形光源（型號：CR-15090-B），直接

從正面照射到背板表面，兩個(gè)孔位底部為金屬，反

圖1-1

邊框缺陷檢測現(xiàn)場

圖1-2

常見的邊框缺陷

圖1-3

邊框缺陷檢測識別圖

圖1

圖2-1

打光示意圖

圖2-2

待檢樣品實(shí)拍

圖2-3

背板定位檢測識別圖

圖2

94

CASE 應(yīng)用案例

光度高，呈現(xiàn)亮色，與背景形成亮度反差。搭配創(chuàng)

視專業(yè)軟件CS-Vison2.0識別檢測算法模塊，單次檢

測算法用時(shí)25ms以內(nèi)，檢測精度最高可達(dá)毫米級。

案例3 貼合檢測：膜片貼合氣泡檢測

待檢樣品為一塊表面光滑并且?guī)в刑厥獾咨?/p>

膜片，客戶檢測要求為：對膜片貼合情況進(jìn)行檢

測，判斷是否存在氣泡。方案選擇采用彩色工業(yè)相

機(jī)，凸顯背景顏色，在光源上選用同軸光源（型

號：CC-320150-W）將光滑面打亮，最終獲取的圖

像表面灰度均勻，缺陷特征成像清晰，氣泡位置與

背景對比明顯。同時(shí)搭配專業(yè)算法軟件。單次檢測

算法用時(shí)40ms以內(nèi)，每秒可以檢測20個(gè)產(chǎn)品。經(jīng)

過客戶實(shí)際使用驗(yàn)證，該方案可以廣泛的應(yīng)用于電

子產(chǎn)品制造、包裝行業(yè)等領(lǐng)域的瑕疵檢測和尺寸測

量，提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，降低成本和誤差。

在特定檢測場景下，搭配機(jī)械手，能夠?qū)φ郫B

屏完成特定角度折疊測量，最大程度地模擬產(chǎn)品在

日常使用中的彎曲和折疊情況，判斷屏幕經(jīng)過多次

折疊后，在不同折疊角度下是否存在玻璃下的異物

以及層間的氣泡等問題，幫助廠家更加全面、真實(shí)

評估折疊屏幕性能和質(zhì)量。

圖3-1

打光示意圖

圖3-2

待檢樣品實(shí)拍

圖3-3 膜片貼合氣泡

檢測識別圖

圖3

圖4-1

打光示意圖

圖4-2 不同角度

折疊屏檢測識別圖

圖4-3 不同角度

折疊屏檢測識別圖

圖4

案例4 角度檢測：折疊屏角度檢測

消費(fèi)者對于折疊屏手機(jī)的接受程度提高，相對

應(yīng)的也提出更多要求，其中折疊屏的耐用性和穩(wěn)定

性就是成為關(guān)注重點(diǎn)。針對于此，廠商需要在出廠

前針對折疊屏進(jìn)行折疊測試，確保產(chǎn)品質(zhì)量。但人

眼對于微小的角度變化感知不明顯，通過加入“折

疊屏角度檢測方案”就能輕松識別屏幕的形態(tài)和角

度變化。

方案選用面陣工業(yè)相機(jī)+低畸變遠(yuǎn)心鏡頭，配

合同軸平行光源（型號：CCP-100-B）將產(chǎn)品整體

打亮，當(dāng)光線從屏幕背部直接照射到鏡頭時(shí)，光路

平行，兩個(gè)夾角的邊過度像素格較少，軟件識別速

度更快，檢測精度更高。結(jié)合創(chuàng)視算法軟件，精準(zhǔn)

定位角度數(shù)據(jù)，從而達(dá)到高精度檢測要求。

二、創(chuàng)視自動(dòng)化系列面板檢測方案優(yōu)勢

創(chuàng)視自動(dòng)化系列面板檢測方案能夠廣泛的應(yīng)用

于液晶面板產(chǎn)品外觀缺陷檢測、定位識別、計(jì)數(shù)測

量等領(lǐng)域中。通過向客戶提供系列自研、自產(chǎn)的相

機(jī)、鏡頭、光源、工控機(jī)、工業(yè)視覺軟件在內(nèi)的全

套軟硬件視覺成像設(shè)備和視覺集成方案，幫助企業(yè)

實(shí)現(xiàn)高精度、快速檢測。

·實(shí)時(shí)監(jiān)測、數(shù)字化分析。檢測過程與主設(shè)備實(shí)

時(shí)聯(lián)動(dòng)，PC端可隨時(shí)查看當(dāng)前檢測圖像與結(jié)果，檢

測效率相較人工操作提升180%；

·方案成熟，檢出率高。在行業(yè)主流大廠中批量

化部署，針對崩邊、裂紋、光阻殘留等不同種類缺

陷檢出率達(dá)99%以上；

·軟件靈活易用，實(shí)用性強(qiáng)。通訊協(xié)議與業(yè)內(nèi)主

流設(shè)備實(shí)現(xiàn)對接并成熟應(yīng)用，檢測標(biāo)準(zhǔn)、生產(chǎn)節(jié)

拍、流片速度等十余項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù)均可自行設(shè)置。

MACHINE VISION 2024/10

95

視覺光源在光伏硅片上的應(yīng)用

東莞銳視光電科技有限公司 鄒曉東

在機(jī)器視覺系統(tǒng)中，光源是非常重要的組成部

分。它對所檢測物體的表面提供足夠的光線，使得相

機(jī)和其他傳感器可以獲取清晰、準(zhǔn)確的圖像。光源的

選擇和設(shè)計(jì)會直接影響圖像的質(zhì)量，進(jìn)而影響機(jī)器視

覺系統(tǒng)的檢測和分析效果。例如，對于表面有反光性

的硅片，合適的光源能夠減少光線反射的影響，提高

圖像的對比度，使得表面缺陷更加清晰可見。

在光伏硅片的檢測過程中，光源的作用是至關(guān)重

要的。一方面，合適的光源可以使硅片表面的缺陷清

晰可見，有助于機(jī)器視覺系統(tǒng)準(zhǔn)確識別和分析；另一

方面，光源還可以幫助機(jī)器視覺系統(tǒng)對硅片的外觀特

征、材料質(zhì)地等進(jìn)行準(zhǔn)確的識別和測量。

四、光源案例應(yīng)用

1.硅片色澤檢測

紅外線光源背光使用，揭示硅片微裂紋，通過

不同相機(jī)角度增強(qiáng)可視化，適用于精細(xì)缺陷檢測。

一、引言

隨著可再生能源產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，光伏能源作

為一種清潔、高效的能源形式，受到了廣泛的關(guān)注和

應(yīng)用。光伏電池作為光伏能源的核心組成部分，在電

池片的制造過程中必須保證高質(zhì)量的硅片。然而，傳

統(tǒng)的硅片檢測方法主要依賴于人工視覺，無法滿足

高精度、高效率和大批量生產(chǎn)的需求。機(jī)器視覺技

術(shù)的應(yīng)用為光伏硅片的生產(chǎn)帶來了全新的轉(zhuǎn)變，而

光源作為機(jī)器視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，對硅片的

缺陷檢測和表面特征分析起著至關(guān)重要的作用。

本文將介紹一項(xiàng)關(guān)于光伏硅片光源案例的視覺

技術(shù)應(yīng)用，探討其對硅片質(zhì)量控制的重要性和實(shí)際

效果。

二、光伏硅片的重要性

光伏硅片作為太陽能電池的關(guān)鍵組件之一，直

接影響著光伏電池的發(fā)電效率和質(zhì)量。其制造質(zhì)量

和表面特征的穩(wěn)定性與完整性對于整個(gè)光伏系統(tǒng)的

性能和壽命具有決定性影響。因此，高質(zhì)量、高純度

的硅片制造是保證光伏發(fā)電系統(tǒng)長期運(yùn)行的關(guān)鍵。

傳統(tǒng)的硅片檢測方式主要依賴于人工檢查，但

這種方式存在人為誤差大、效率低、不能適應(yīng)大規(guī)

模生產(chǎn)等問題。為了提高硅片質(zhì)量控制的精確度和

效率，各行業(yè)開始引入機(jī)器視覺技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)對硅

片缺陷的高精度檢測和分析。而機(jī)器視覺系統(tǒng)的核

心組成部分之一是光源，光源的設(shè)計(jì)和應(yīng)用對機(jī)器

視覺檢測效果起著至關(guān)重要的作用。

三、光源在機(jī)器視覺中的作用

圖1 硅片色澤檢測

2.硅片尺寸檢測

使用背光源使硅片輪廓與背景形成鮮明對比，

顯著提升邊緣識別效率，適合大規(guī)模自動(dòng)化檢測。

96

CASE 應(yīng)用案例

圖2 硅片尺寸檢測

圖3 原硅隱裂檢測

圖4 原硅臟污檢測

圖5 鍍膜硅片隱裂檢測

圖6 制絨硅片隱裂檢測

3.原硅隱裂檢測

紅外線光源背光使用，揭示硅片微裂紋，通過

不同相機(jī)角度增強(qiáng)可視化，適用于精細(xì)缺陷檢測。

4.原硅臟污檢測

使用隧道光源均勻照射硅片，清晰區(qū)分表面缺

陷與臟污，提高檢測的精度和效率。

5.鍍膜硅片隱裂檢測

使用特定波長的激光光源，通過光子激發(fā)和熒

光成像技術(shù)，有效識別鍍膜硅片中的微裂紋。

6.制絨硅片隱裂檢測

紅外線背光透視制絨硅片，顯著增強(qiáng)表面缺陷

和背景對比，提升隱裂檢測的可靠性。

五、結(jié)論

光伏硅片光源案例的成功應(yīng)用充分展示了機(jī)器

視覺技術(shù)在光伏能源領(lǐng)域的潛力。光源作為機(jī)器視

覺系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，對硅片的缺陷檢測和分析

起著至關(guān)重要的作用。通過合理的設(shè)計(jì)和應(yīng)用，光

源可以提供更加細(xì)致和清晰的照明，有利于機(jī)器視

覺系統(tǒng)對硅片表面特征的準(zhǔn)確識別和分析。

因此，光源技術(shù)的不斷進(jìn)步和在機(jī)器視覺領(lǐng)域

的應(yīng)用，對提高光伏硅片的生產(chǎn)效率和質(zhì)量具有極

其重要的意義。未來，隨著光源技術(shù)的不斷創(chuàng)新和

發(fā)展，相信會為機(jī)器視覺技術(shù)在光伏領(lǐng)域的應(yīng)用開

啟更加廣闊和前景美好的發(fā)展空間。

MACHINE VISION 2024/10

97

文 / 深圳市深視智能科技有限公司

（2）解決方案

對于焊縫質(zhì)量的把控，采用深視智能3D線激光

傳感器SR7080掃描配合2D成像，焊印缺陷有針眼、

爆點(diǎn)、異物、焊穿、虛焊、焊道偏移等，缺陷規(guī)格寬

度≥0.5mm，高度≥0.2mm可檢出。2D可檢焊印寬

度、焊印面積、焊印外觀，3D根據(jù)灰度圖定位焊印

軌跡，采用高度圖獲取缺陷深度信息完成檢測。

一、背景

隨著新能源技術(shù)的飛速發(fā)展，鋰電池也憑借長

循環(huán)壽命、高電極電壓等優(yōu)良性能，成為了手機(jī)、

筆記本、電動(dòng)汽車等現(xiàn)代化產(chǎn)品理想的動(dòng)力來源，

廣泛應(yīng)用于工業(yè)社會的各個(gè)領(lǐng)域。

深視智能超高速激光三維輪廓測量儀

助力鋰電行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

圖1 深視智能超高速激光三維輪廓測量儀

圖2 轉(zhuǎn)接片焊后缺陷檢測圖

為滿足市場對鋰電池產(chǎn)品質(zhì)量和數(shù)量的要求，

企業(yè)不斷加大研發(fā)和產(chǎn)能的投入，以提升鋰電池的

產(chǎn)品性能和生產(chǎn)效率，而3D相機(jī)的快速發(fā)展讓鋰電

行業(yè)的產(chǎn)品優(yōu)化和工序改進(jìn)帶來更多創(chuàng)新。

二、鋰電池電芯段應(yīng)用

1.轉(zhuǎn)接片焊后缺陷檢測

（1）應(yīng)用場景

在電芯組裝激光焊接位置，電芯轉(zhuǎn)接片進(jìn)行激

光焊接，激光頭功率等因素會影響焊接質(zhì)量，避免

不良品流入下一道工序，對焊后外觀進(jìn)行檢測。

2.轉(zhuǎn)接片點(diǎn)膠檢測

（1）應(yīng)用場景

在電芯組裝階段激光焊接位置，電芯轉(zhuǎn)接片激

光焊接之后，會進(jìn)行點(diǎn)膠。膠體的覆蓋形態(tài)決定絕

緣效果，避免不良品流入下一道工序，對膠體形態(tài)

檢測。

（2）解決方案

采用深視智能3D線激光傳感器SR8020，鏡面

安裝掃描膠體，膠體高度30-150μm，通過高度信息

檢測膠高、體積和膠的有無來判定膠體是否合格。

98

CASE 應(yīng)用案例

3.入殼檢測

（1）應(yīng)用場景

在電芯入殼后，頂蓋焊之前，需要把控頂蓋與殼

體的間隙和臺階尺寸，以確保后續(xù)頂蓋焊接質(zhì)量。

（2）解決方案

采用深視智能3D線激光傳感器SR8062水平掃

描獲取深度圖信息，檢測臺階尺寸。通過縫隙邊緣

檢測寬度，電芯縫隙寬度大于0.05mm，臺階高度

大于0.25mm可檢出。

5.頂蓋焊后質(zhì)量檢測

（1）應(yīng)用場景

電芯入殼之后，需要通過激光焊接封口，激光

功率和產(chǎn)品材質(zhì)會影響焊接質(zhì)量，焊接質(zhì)量不良會

導(dǎo)致電芯漏液等質(zhì)量問題。

（2）解決方案

采用深視智能3D線激光傳感器SR8060H，激光

軸傾斜掃描獲取點(diǎn)云和灰度圖，以高度和灰度信息檢

測缺陷，焊縫缺陷有爆點(diǎn)、凹坑、斷焊、針孔、虛

焊、偏位、翻邊等，缺陷規(guī)格，高度≥0.1mm，深度

≥0.2mm，直徑≥0.2mm，虛焊≥0.5mm可檢出。

4.蓋板焊接后尺寸檢測

（1）應(yīng)用場景

在電芯頂蓋焊之后，對頂蓋極柱的尺寸，如平

行度、平面度、臺階高度進(jìn)行把控，避免產(chǎn)品尺寸

不良。

（2）解決方案

電芯極柱尺寸公差正負(fù)0.15mm，采用深視智

6.密封釘膠釘檢測

（1）應(yīng)用場景

在頂蓋封口片位置，塞入膠釘之后，注液機(jī)在二次

注液后對膠釘進(jìn)行檢測，避免不良品流入下道工序。

圖3 轉(zhuǎn)接片點(diǎn)膠檢測圖

圖5 頂蓋焊后尺寸檢測圖

圖6 頂蓋焊后質(zhì)量檢測圖

圖4 入殼檢測圖

能3D線激光傳感器SR7140，水平掃描獲取點(diǎn)云，

以高度信息檢測尺寸。

MACHINE VISION 2024/10

99

（2）解決方案

采用深視智能3D線激光傳感器SR7060水平掃

描獲取深度圖，通過高度信息檢測膠釘歪斜、有

無、正反、凹凸等形態(tài)。

三、鋰電池模組段PACK段應(yīng)用

1.Busbar焊前&焊后檢測

（1）應(yīng)用場景

在電池模組PACK階段，多個(gè)電芯連接需要

Busbar焊接，Busbar焊前電池?fù)芷蜆O片的間隙要

求管控，需保證焊后焊接質(zhì)量，避免不良品流入模

組段工序。

（2）解決方案

采用深視智能3D線激光傳感器SR8060水平掃

描獲取點(diǎn)云和灰度圖，以深度信息檢測焊接前撥片

和極片間隙，公差0~0.2mm；以深度信息加灰度信

息檢測Busbar焊縫缺陷，缺陷有爆點(diǎn)、凹坑、凸

起、焊穿、偏差等，缺陷標(biāo)準(zhǔn)：高度≥0.2mm，深度

≥0.2mm，寬度≥0.2mm，直徑≥1mm可檢出。

圖9 包膜前后電池表面外觀&尺寸檢測圖

圖7 密封釘膠釘檢測圖

圖8 密封釘焊接質(zhì)量檢測圖

7.密封釘焊接質(zhì)量檢測

（1）應(yīng)用場景

在頂蓋二次注液后會對密封釘進(jìn)行焊接，需要

檢測焊接質(zhì)量，不良會導(dǎo)致電解液泄漏。

（2）解決方案

采用深視智能3D線激光傳感器SR8020單相機(jī)反

轉(zhuǎn)掃描或者雙相機(jī)拼接掃描獲取點(diǎn)云和灰度圖，以深

度和灰度信息檢測缺陷，密封釘焊縫缺陷有漏蓋、虛

焊、爆點(diǎn)、焊坑、孔洞、斷焊等，缺陷標(biāo)準(zhǔn)：高度

≥0.1mm，深度≥0.2mm，直徑>0.2mm可檢出。

8.包膜前后電池表面外觀&尺寸檢測

（1）應(yīng)用場景

電芯包膜前，電芯鋁殼表面與拐角進(jìn)行外觀缺

陷檢測，把控鋁殼大面的平面度尺寸，避免不良品

流入包膜后工序。電芯包膜后，對電芯5個(gè)表面創(chuàng)除

頂蓋面進(jìn)行外觀、長寬等尺寸檢測，避免尺寸與外

觀不良品流入模組段工序。

（2）解決方案

采用深視智能3D線激光傳感器SR7140水平掃

描獲取點(diǎn)云，以深度信息檢測缺陷，雙相機(jī)對射檢

測長寬尺寸。包膜前外觀缺陷有凹坑、凸點(diǎn)、劃痕

等，缺陷標(biāo)準(zhǔn)：高度≥0.2mm，深度≥0.2mm，寬度

≥0.2mm，劃痕直徑≥0.5mm可檢出。膜后外觀缺陷

有氣泡、褶皺、劃痕等，缺陷標(biāo)準(zhǔn)：高度≥0.2mm，

深度≥0.2mm，寬度≥0.2mm，褶皺、劃痕長度

≥2mm可檢出。電芯尺寸公差0.3mm可檢。

100

CASE 應(yīng)用案例