2023-12-01
近年來，隨著科技的不斷進步，智能制造興起并逐漸成為各大廠商轉(zhuǎn)型的重點。機器視覺行業(yè)作為制造業(yè)升級的關(guān)鍵環(huán)節(jié)迎來了新機會，同時也面臨著巨大挑戰(zhàn)。
科技創(chuàng)新在各個領(lǐng)域的突破，引入了大量的新材料和新工藝，也因此涌現(xiàn)出難度越來越高的檢測需求。以瑕疵及缺陷檢測為例，在傳統(tǒng)工業(yè)相機實現(xiàn)的瑕疵及缺陷檢測系統(tǒng)中，光源、工業(yè)成像硬件和被檢測物品之間關(guān)聯(lián)緊密，三者中任一環(huán)節(jié)發(fā)生變化，都需要追加人力和時間重新調(diào)整；同時，一套傳統(tǒng)視覺檢測系統(tǒng)很多時候需要將檢測條目分解為不同的打光方案及多個工站，并配合多種算法去實現(xiàn)，單工站和產(chǎn)線整體效率較低，項目可移植性差，批量復(fù)制復(fù)雜度高、實施耗時耗力。
工業(yè)AI的出現(xiàn)承載了用戶提升檢測效率的期望，大家希望通過算法來解決效率和準(zhǔn)確率的難題。事實上，工業(yè)AI的落地需要導(dǎo)入大量有效樣本進行訓(xùn)練，視覺成像硬件和工業(yè)AI存在著天然的上下游關(guān)系。工業(yè)AI也對圖像質(zhì)量和數(shù)據(jù)量提出了更高的要求。一般工業(yè)相機能夠提供的圖像，從數(shù)量和信息密度等維度來看，都滯后于工業(yè)AI的發(fā)展，影響了AI的落地效率。工業(yè)AI廠家為得到合適的圖像信息，不得不被迫去研究及搭建各自離散的視覺硬件系統(tǒng)，費時費力，效果也并不理想。
混合數(shù)據(jù)相機（Hybrid Data Camera）是盛相科技近期推出的全新視覺硬件產(chǎn)品，區(qū)別于傳統(tǒng)的2D相機和3D相機，它能夠兼容多種成像模式，混合輸出豐富且優(yōu)質(zhì)的2D和2.5D圖像，給予工業(yè)AI更有效的數(shù)據(jù)支持。它提供了光度立體、相位偏折類2.5D模式，只需簡單配置即可獲取各類材質(zhì)(漫反射、高反及鏡面反射等) 物體表面的光學(xué)屬性。
混合數(shù)據(jù)相機在硬件端完成了大量圖像數(shù)據(jù)的處理工作，可同時輸出多通道的原圖和計算圖。它對檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸、存儲和圖像處理算法等硬件配置的要求更低，幫助用戶降低硬件成本的同時提供了更精準(zhǔn)和信息密度更高的圖像信息。
混合數(shù)據(jù)相機具有高度集成的特性，它可以替代傳統(tǒng)瑕疵及缺陷檢測系統(tǒng)中工業(yè)相機、復(fù)雜的光源組、光源控制器和數(shù)據(jù)采集卡等繁瑣的構(gòu)成部件。
節(jié)省時間和人力成本：幫助用戶在硬件配置和采購、方案調(diào)試及項目落地期間節(jié)省大量的時間和人力
光度立體模式檢測場景
相位偏折模式檢測場景
能夠根據(jù)用戶應(yīng)用需求靈活切換和整合，使得在同一工站部署多種瑕疵及缺陷檢測方案的可行性大幅提升，產(chǎn)線空間的利用率更高、檢測效率更高。
混合數(shù)據(jù)相機參與的成像系統(tǒng)柔性更高、檢測方案便于復(fù)制，且對后端算法的兼容更友好，集成商伙伴可高效完成項目遷移，終端用戶也能夠快速實現(xiàn)產(chǎn)線復(fù)制。
總體看來，混合數(shù)據(jù)相機突破了傳統(tǒng)瑕疵及缺陷檢測系統(tǒng)在成像端的瓶頸，具有性能卓越、高度集成、柔性高效等優(yōu)勢，硬件部署更為便利，為AI提供了數(shù)量更多、信息密度更高、更有效的數(shù)據(jù)。它適配絕大部分高難度瑕疵及缺陷檢測需求，在3C、鋰電池、半導(dǎo)體、汽車制造、PCB/PCBA、玻璃、光伏、食品加工、精密制造等行業(yè)中均可廣泛適用。
