目前，工业视觉技术的应用主要囊括了产品缺陷检测、设备 故障诊断、外观尺寸测量以及工厂安防监控等四个关键领域。
1.1 案例背景与需求
作为中国人工智能市场中制造业应用落地较为成熟的场景之一，工业质检正 随着制造业向自动化和智能化升级的趋势逐渐展现出爆发性的增长。传统的人工 检测方法效率低下，难以确保产品质量，在缺陷判别方面存在着个体之间的差异。 此外，由于检查员可能出现视力疲劳等因素，很多微小瑕疵难以高效地被识别。 随着人口红利的消退，用工难问题逐渐凸显，目前每天有超过 350 万人从事产品 线上的人工检测，然而由于工资水平偏低，工作单调乏味，愿意从事人工质检的 工人数量逐渐减少。近年来，随着人工智能技术的迅速发展以及图像处理技术的 持续进步，已经可以部分地替代质检工作。
自 2010 年起，以刺激内需为主要目标的宏观经济政策，为汽车行业的稳定 增长提供了基础和保障。然而，目前汽车轮毂外观检测仍然依赖人工检测。在一 条产线上，每台轮毂的检测速度约为 20 秒，检查人员使用荧光灯仔细检查轮毂 轮辐、轮缘、中心孔和轮辋等部位。检查过程中需要频繁搬动旋转轮毂，工作强 度大，人眼容易疲劳，从而可能漏检某些缺陷，导致质量问题的发生。
1.2 实施案例
利用工业视觉质检平台整合现有质检产线，采用机器视觉识别技术取代传统 人工质检，从而降低硬件故障风险，提升质检效率，增进工作质量和自动化水平。 "星辰视界"轮毂表面瑕疵检测系统致力于为客户提供完整的轮毂视觉检测解决 方案，包括视觉检测总成、电气控制总成、输送辊床总成和视觉质检平台。目前， 该系统已经实现了对轮毂 A、B、C、D 区域表面的多种混合缺陷，如针孔、起泡、 毛刺、刮伤、碰伤、漆污点、色差、流挂、气门孔位偏置等进行检测与识别。
工作流程：如图 3.1，轮毂先由产线流入型号识别工位，通过检测轮毂的高 度、直径等特征进行轮毂型号识别，然后把型号信息发送给后面两个工位。A、 C、D 区域检测工位获取轮毂型号后，依据预设程序将相机移动到待检位置，检测 轮毂正面、内外轮辋及轮毂安装面瑕疵，完成后流入下工位。B 区域检测工位中 机械臂将摄像头移动到相应检测点位检测轮毂 B 区域瑕疵，检测完成后根据检测 结果对不良品进行分流。
系统具体功能如下： 1）实时显示：在生产过程中显示当前检测时间、OK 或 NG 等轮毂检测状态，轮毂缺陷以高亮颜色实时显示。 2）大屏展示：能够对产线产品质检情况进行统计分析，以可视化大屏的方 式展示产品质检情况，包括但不限于检测产品数量，合格产品数量，不 合格产品数量，以及质检合格率。 3）信息统计：借助柱状图或者曲线图显示不同统计周期、不同订单号的生 产信息，如下线数量、成品数量、废品数量、废品率等，以便客户进行 产品质量分析。
1.3 实施效果
通过星辰视界轮毂表面瑕疵质检平台对现有产线进行改造，代替人工质检。 改造后实现全自动检测，每个班次仅需配备一个复检人员，维护工作由车间技术 员接手。这样使原来一条生产线 18 人的检验员缩减为 3 人，直接经济效益为 5000 元/人月*（18-3）*12 月=900000 元/年，将原来 0.5%的漏检率降为 0.0005%，质 量事故发生率降为原来人工检测的千分之一。改造完成后，企业产品质量水平跃 升到目前国内同行业最高水平，生产成本下降，极大地提高了企业竞争力，稳固 了企业市场占有率，成为企业开拓新市场的有力保障。
通过应用“星辰视界”轮毂表面瑕疵质检系统对现有产线进行改造，实现对 人工质检的替代。改造后，生产线能够实现全自动检测，每个工作班次只需配置一个复检员，而维护工作则由车间技术员负责。这样的变革使得之前需要 12 名 检验员的生产线缩减到了仅需 3 人，从而直接带来了经济效益。以每位质检员每 月 5000 元计算，单条产线每年位企业降低人力成本总计 540000 元/年。改造完 成后，企业的产品质量水平得到显著提升，达到国内同行业先进水平，同时生产 成本的下降，提高了企业竞争力，稳固了企业市场占有率，成为企业开拓新市场 的有力保障。
2.1 案例背景与需求
运行设备的巡检是有效保障设备安全运行的基础性工作。智能化设备代替传 统人工巡检，能够提高巡检效率、准确率、减低成本，保障巡检的安全。无人机 具有很好的操控性，广泛应用于巡检技术，使用无人机进行巡检是当下的一种趋 势。以电网巡检场景为代表的，使用无人机搭载光学影像采集设备，对基础设施 进行精细化巡检的应用已经逐渐被许多行业所采纳。据了解，国家电网公司 2020 年重点技术推广目录中明确提出了十四五期间，对 150 万公里的输电线路全面覆 盖无人机自主巡检，并要求对影像智能识别，自动发现缺陷。 现有的无人机自主巡检主要依赖激光建模后的航线规划，无人机在自主飞行 过程中不对目标物进行识别判断，完全依赖 GPS 信号进行拍照位置确认，数据采 集质量容易受到前期航线规划误差和现场阵风环境影响，造成拍摄位置不准确。 此外，目前的主流相机是广角 5K 定焦相机，在巡检过程中要求无人机与电力铁 塔的距离仅 2 米，不能在电网安全规范要求的 10 米距离下采集到满足精度条件 的图像。
随着人工智能技术和边缘计算芯片的成熟，通过 AI 来解决目前传统电力巡 检生产阶段的痛点，已经成为行业的共识。对无人机巡线影像数据进行 AI 处理， 可以消除人为干扰因素，达到全流程自动化，极大提升巡检效率，降低运维成本。
2.2 实施案例
为了满足电网应用以及日益增长的无人机精细化巡检需求，对于目标部位的 数据采集，需要同时满足准确、精确、安全三个条件。 1）准确性提升方案：在无人机任务载荷中，加入负责视觉识别的广角摄像 头与 AI 边缘计算模块，对广角视野中的目标物进行识别锁定，并引导云 台完成对准操作。 2）精确性提升：使用超高清相机（8K），并且镜头支持变焦功能的主摄相 机，与负责视觉识别的广角相机配合。当云台控制到位后，8K 主摄相机 进行拍摄，完成目标物的图像采集。 3）安全性提升：使用超高清相机与等效焦距在 100mm 上下的变焦镜头，相 比于 24mm 焦距的广角相机，可在更远的距离下完成拍摄。 基于 AI 边缘计算模块与超高清相机技术，结合无人机线路巡检的实际业务 需求，8K+AI 的无人机精细化巡检方案主要由以下几个功能模块组成。
1）无人机模块：无人机具有携带方便、操作简单、反应迅速、任务用途广 泛、起飞降落对环境的要求低、可自主飞行等优势，其载荷丰富，可满 足相机和分析模块的负载需求。通过基于 RTK 定位技术，能在野外实时 得到厘米级定位精度的测量，确保无人机处于电网的安全工作范围内。 2）图像采集模块：基于 8K 超高清相机和变焦镜头，可获得更高分辨率的检测图像，提高检测准确度。图像采集流程为：相机在广角模式下，AI 自 动识别目标物的位置，并通过云台调整及镜头的变焦对焦，在安全距离 内实现对目标物的高分辨率图像采集。 3）数据分析模块：通过对前期测试中采集到的图像数据进行标注、分类、 清洗，利用深度学习和神经网络技术建模，实现对目标物的智能识别。 基于 AI 边缘计算模块的强大性能，可实时完成对相机拍摄目标物的缺陷 分析。通过 AI 智能处理赋能无人机巡检，从各个方面极大地提升了无人 机电力巡检的检测效率，降低检测成本，提升安全性能。
2.3 实施效果
8K+AI 的精细化巡检运用专用变焦 8K 云台相机，可以提升无人机自主巡检 的准确性、精确性、安全性。对于样本数据量充足、训练完成的项目，目标物在 检测照片中居中显示的可靠度达到 95%以上，用于描述关键部位（如螺母、销钉、 金具）的像素数量提升 10 倍，拍摄距离提升 4 倍。由于任务载荷性能提升，无 人机航线规划的难度、反复调试航线等工作量都会降低，预计前期需要投入人力 的工程量可减少 30%以上。 无人机自主巡检过程中，采用了 8K+AI 专用载荷的无人机，可在更少的悬停 点位下通过变焦与云台转动完成原计划的拍摄任务，从而提升巡检效率，预计可 以缩短 20%以上的巡检时间。
3.1 案例背景与需求
随着科技不断发展和市场需求不断提高，尺寸测量无论是在产品的生产过程 中，还是在成品的质量检验中都是必不可少的步骤，但由于物体表面的复杂性或 客观物理条件的限制，较难进行精确的尺寸测量。尺寸测量是机器视觉技术最常 见的应用，尤其是在自动化制造行业。在传统的自动化生产中，尺寸测量的典型方法是人工使用千分尺、游标卡尺、塞尺等肉眼去测量，但这种测量方法精度低、 速度慢，不能满足大规模自动化生产的需要。基于机器视觉检测技术的尺寸测量 方法可以用于测量工件的各种尺寸参数，如长度测量、圆测量、角度测量、弧度 测量，面积测量等，具有成本低、高精度、高效率、操作方便等优点。其非接触 性、实时性、灵活性和准确性能有效解决了传统生产过程中所产生的问题。因此， 机器视觉在尺寸测量中的应用越来越广泛。
3.2 实施案例
当使用传统的点胶机时，需要使用接触式点胶机将胶粘剂涂在电子元件和 LED 封装等表面。但是，随着产品的小型化，这些传统的点胶机已经不能再适应。 需要能够提供精确流量控制以及高精度，无接触的高速自动点胶机，来达到微小 尺寸的点、线和其他形状的效果。高速点胶可以对流体进行精确控制，利用无接 触式点胶技术，高速且准确地喷射于预先设定好的位置，形成点、线和各式图形。 高速点胶设备广泛用于底部填充、芯片/LED 封装、SMT 点红胶、半导体封装及晶 元固定、锂电池金属绝缘点胶、手机外壳、玻璃封装防水、VR 眼镜、无线耳机、 智能手环、手表等产品的封装等。
研华高速点胶工艺案例方案，迎合 5G 商用背景下各类产品变 革所带来的工艺提升，通过 MAS-5282 控制器，整合运动控制及机器视觉，搭载 2.5D 旋转跟随算法、多轴比较触发、Z 轴自动补偿、CAD 图档导入生成轨迹、优 异的加减速及拐角控制算法等，协助客户打造高性能的点胶设备。客户应用为 MCU 散热点胶，分边缘轨迹以及内部图形轨迹，为提高方案搭建及工单快速切换， 客户 CAD 图档导入生成轨迹，透过视觉定位示教，基于运动控制轨迹优化，可实 现点胶转角无溢胶，并对点胶后的胶路、胶宽及填充效果进行检查。激光测高功 能可满足点胶位置高度差问题，在 100-200Hz 的喷射速度下管理点胶阀和胶量， 并通过调节喷嘴的移动速度来控制间距。
3.3 实施效果
使用研华的高速点胶工艺方案，只需注重工艺细节管控，无需投入工艺流程 及设备程序开发，提升竞争力率先抢占市场。同时，因为研华完整的点胶工艺软 件及内嵌零代码智能视觉软件极易上手，客户开发人员由之前的软件工程师、视 觉工程师、电气工程师三位缩减为软件工程师、电气工程师两位，人力上得到解 放，代码的易维护性也有极大提升。
