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制造視覺檢測系統注意事項

科技 更新时间:2025-01-09 15:33:15

一直以來,鏡片在生産、批發、外貿等過程中,其表面的質量檢驗和分揀是非常重要的環節。現階段鏡片的質檢主要靠人工識别篩選,在工作台放置日光燈,工人手持鏡片在光線下觀察鏡片,判定鏡片質量等級并進行分揀。

目視法雖然簡單,但存在很多問題:1、受人主觀性影響。通過多次收集鏡片公司數據,發現單批次缺陷瑕疵的漏檢率高達30%以上;2、人工檢測速度慢。通常一個熟練的檢測人員檢測一個鏡片需要至少5s以上;3、人工檢測精度低。4、人工檢測成本高,尤其是鏡片檢測工人需要長期暴露在強光下,對工人眼睛傷害大,招工呈現越來越難的趨勢。

目前中國眼鏡鏡片總産量占到了世界總産量的70%以上,在自動質檢需求越來越強烈的背景下,潛在市場規模巨大,可達千億元。

總部位于北京的創業公司淩上科技,開發了一套基于機器視覺技術,可以對包括玻璃、樹脂等在内的高透材質進行自動化質量檢驗,以提升檢驗效果和效率,降低用人成本。淩上科技CEO李旭告訴36氪,他們的方案經實地應用測試,檢測速度在2s左右,檢測效果優于人工目視法。

整個自動質檢的過程大概分為三個主要的環節——圖像獲取、圖像處理、缺陷特征提取。但鏡片類的高透材質相較于一般機器視覺的處理對象有一定的特殊性,由于鏡片是透明的反光的,如何獲取反映鏡片質量特征的圖像是識别成功的關鍵,即圖像獲取是圖像檢測的第一步也是至關重要的一步。圖像獲取環節又涉及到三個關鍵點——光源種類、照明方案(照明入射方式和照明類型),和光學結構。圖像處理和缺陷特征提取則涉及到算法模型和訓練數據方面的技術和積累了,淩上科技和蘇南地區第二大眼鏡生産廠商進行了深度合作,因此在數據收集、實際落地測試等方面,均有優勢。

制造視覺檢測系統注意事項(替代傳統人工目視法)1

原始圖

制造視覺檢測系統注意事項(替代傳統人工目視法)2

處理後

制造視覺檢測系統注意事項(替代傳統人工目視法)3

檢測結果

AOI設備(自動光學檢測)主要開發商包括美國Teradyne、德國/以色列Orbotech、英國Agilent、日本Omron和SAKI,但他們的AOI設備價格每套都在百萬元以上。

國内AOI設備相關的研究多處于學術階段,尚未看到同類競品出現。因為光學系統、工業攝像頭等技術相對落後,以及人工智能、機器視覺、數字圖像處理等技術尚處于起步階段,于近幾年才逐步成熟。淩上科技的優勢就在于團隊有光學背景,也有計算機視覺算法技術背景,因此可以整合出一套可以在實際場景應用落地的方案。

淩上科技已經和蘇南産能第二大的眼鏡工廠簽訂了合作協議,現在淩上的方案正在測試和調試中,完成測試後即會進行規模化采購落地,之後也會滲透至其他眼鏡工廠中。

淩上科技現在尚未确定明确的收費模式,不過淩上科技未來不傾向于通過設備銷售來盈利,有可能會按照質檢次數來收費,即收取服務費。淩上科技CEO李旭告訴36氪,他們不隻局限于質檢服務,而是希望以質檢環節切入市場,未來也提供其他基于機器視覺的增值服務,比如機械臂上的視覺系統,工業AGV上的視覺系統等。

公司已完成種子和天使輪兩輪融資,投資方主要是清華系基金。公司正在籌備新一輪融資,主要用于市場拓展、産品生産以及團隊擴充。淩上科技現有十人,主要研發成員來自清華大學、中科院大學,北航,北工大,以及英屬哥倫比亞大學、新加坡南陽理工大學等國内外著名院校。

李旭,淩上科技(北京)有限公司創始人 CEO,清華大學精密儀器系畢業,多年從事計算機視覺,人機交互算法研發工作,獲3項發明專利,國内最早研究開發消費級實時3D視覺産品的團隊成員之一,國内第一款實時試戴虛拟手部飾物算法和手機軟件的實現者。曾任移動互聯網公司人工智能事業部創始部門經理,高級工程師;

蔣博,淩上科技聯合創始人 CTO,北京工業大學電子信息工程專業畢業,11年産品研發經驗,曆任研發工程師、高級算法工程師和CTO等職位。技術領域涉及FPGA邏輯設計,軟件算法及算法并行化設計,獲3項發明專利。曾參與國标技術的産品化;帶領團隊研發創新的計算機視覺交互系統在美國衆籌網站kickstart上發布,是國内最早研究開發消費級實時3D視覺産品的團隊成員之一。是國内第一款實時試戴虛拟手部飾物算法和手機軟件的團隊成員之一。

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注:淩上科技孵化于清華控股的實體企業“清谷逆創”。

科研成果産業化,通常是技術尋找市場,成功率非常有限。“逆向創新”則是市場尋找技術,即創新是反向過程:以産業市場為起點,調研并發現産業市場中的需求,拟定具備規模性産業化的科技創新課題,将課題派發至科研機構和科技企業,加速科技成果的産業化。為此,清華大學設立了創 逆向創新示範中心,成立了清華控股的實體企業“清谷逆創”。

清谷逆創在電子信息、生物健康、加工制造、新材料、新能源、環保等産業挖掘出“機器視覺應用于加工制造業質量檢驗”、“3D掃描重建技術在工業領域的應用”、“複雜表面高精度打磨機器人”、“低成本可穿牆物聯網無線通信”、“視覺跟蹤技術應用于工業焊接機器人”、“高性能、高分子避震材料”、“納米農藥技術”、“基于VR與AR技術的視力健康”等系列産業轉型升級所需的科技創新課題。

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