中國機器視覺(jué)助力智能制造創(chuàng )新發(fā)展大會(huì )（以下簡(jiǎn)稱(chēng)VisionChina（北京）2021）于2021年7月21-22日在北京國際會(huì )議中心召開(kāi)。大會(huì )以智能制造引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展為主題，關(guān)注智能制造創(chuàng )新技術(shù)與發(fā)展。在大會(huì )開(kāi)幕式，主辦方、承辦方、各位領(lǐng)導、演講嘉賓及觀(guān)眾展商們共同見(jiàn)證了新時(shí)代下機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)的加速創(chuàng )新變革。來(lái)自全國各地的展商和觀(guān)眾及其行業(yè)企業(yè)、專(zhuān)家齊聚一堂，共享此次機器視覺(jué)行業(yè)盛宴。

大會(huì )開(kāi)幕式伊始，中國工程院院士周立偉教授為開(kāi)幕式發(fā)表致辭，他指出，隨著(zhù)我國進(jìn)入全面推進(jìn)智能制造階段，機器視覺(jué)將向全行業(yè)覆蓋，應用市場(chǎng)需求急劇擴增，因此智能制造為機器視覺(jué)提供了巨大的需求牽引，是機器視覺(jué)行業(yè)的重大戰略機遇。

中國電子技術(shù)標準化研究院技術(shù)總監張暉就《機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與標準化》做專(zhuān)題報告。

報告中明確指出機器視覺(jué)系統是集光學(xué)、機械、電子、計算、軟件等技術(shù)為一體的工業(yè)應用系統，它通過(guò)對電磁輻射的時(shí)空模式進(jìn)行探測及感知，可以自動(dòng)獲取一幅或多幅目標物體圖像，對所獲取圖像的各種特征量進(jìn)行處理、分析和測量，根據測量結果做出定性分析和定量解釋?zhuān)瑥亩玫接嘘P(guān)目標物體的某種認識并作出相應決策，執行可直接創(chuàng )造經(jīng)濟價(jià)值或社會(huì )價(jià)值的功能活動(dòng)。 

機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)圖譜

清華大學(xué)唐杰教授做《人工智能之認知圖譜》重要報告，中國首個(gè)超大規模預訓練模型“悟道”誕生，中文 PTM 躋身“煉大模型”列隊，悟道強調最大、通用、國產(chǎn)、知識。悟道的多項應用，都已突破圖靈測試，在詩(shī)詞創(chuàng )作、做對聯(lián)、文本摘要、人設問(wèn)答、繪畫(huà)等方面，可與人類(lèi)一較高下。

凌云光技術(shù)股份有限公司研發(fā)副總裁兼首席CTO趙嚴博士做《機器視覺(jué)與智慧工廠(chǎng)》重要報告。

服務(wù)智慧工廠(chǎng)的機器視覺(jué)技術(shù)

機器視覺(jué)與5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)等技術(shù)加速融合與創(chuàng )新，有利于其更堅實(shí)地服務(wù)全產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)中國制造業(yè)加速完成智能化轉型。

以印刷行業(yè)為例，為了保證印刷品質(zhì)量，正式開(kāi)印前的印樣確定往往慎之又慎，需要相關(guān)負責人層層把關(guān)。但以往單純靠人眼檢查的操作，讓印刷品標準成了一個(gè)“只可意會(huì )，不可言傳”的存在，印樣確定需要反復多次，影響效率。這樣的生產(chǎn)過(guò)程急需通過(guò)技術(shù)手段改進(jìn)。

工業(yè)AI離不開(kāi)“眼、腦、手”的配合，眼睛明亮，腦子聰明，手腳靈巧，相互配合，才能實(shí)現工業(yè)AI。

隨著(zhù)成像器件朝著(zhù)高靈敏、高動(dòng)態(tài)、高分辨、低噪聲的方向發(fā)展，多維多尺度的精準成像成為現實(shí)。新興的計算光場(chǎng)成像、相干調制成像和高光譜成像等計算成像技術(shù)突破傳統視覺(jué)成像瓶頸。技術(shù)進(jìn)步為工業(yè)AI擦亮雙眼。

機器視覺(jué)很早就進(jìn)入了人工智能的領(lǐng)域，但用的主要是傳統的模式識別的算法。隨著(zhù)機器學(xué)習的廣泛應用，顯示屏行業(yè)開(kāi)始打造傳統算法和深度學(xué)習相融合的算法，稱(chēng)之為“雙引擎”。二者相結合，為工業(yè)AI打造聰明的大腦。

智慧工廠(chǎng)的構想

目前，工廠(chǎng)管理所有的環(huán)節都是圍繞產(chǎn)品展開(kāi)的，包括人工、工藝、設備等。在這個(gè)過(guò)程中產(chǎn)生的數據多是人工記錄或者是缺失的。最能體現生產(chǎn)情況的來(lái)自生產(chǎn)一線(xiàn)的海量數據卻沒(méi)能帶來(lái)任何反饋。

智慧工廠(chǎng)的中心是數據，在架構上包括數據獲取、數據分析、數據應用。除了對常規的制造數據、業(yè)務(wù)數據進(jìn)行整合，質(zhì)量數據的加入為工廠(chǎng)管理注入靈魂。通過(guò)質(zhì)量全環(huán)節數據與品質(zhì)數據的綜合利用，進(jìn)行工業(yè)大數據的分析，進(jìn)而做出企業(yè)決策。

除了機器視覺(jué)的設備以外，還需要大量的工業(yè)軟件來(lái)做支撐。

智能駕駛艙主要從設備中獲得質(zhì)量信息和工藝流程的數據。同時(shí)能對設備進(jìn)行實(shí)時(shí)的調整和優(yōu)化，保證品質(zhì)。GMQM則以質(zhì)量標準為準線(xiàn)進(jìn)行統一管理，通過(guò)檢測模型和集中訓練保障產(chǎn)線(xiàn)一致，最終實(shí)現工藝改善，快速閉環(huán)。

智慧工廠(chǎng)以設備、產(chǎn)線(xiàn)的精細管理為基礎，進(jìn)而構建工廠(chǎng)級決策-認知圖譜，建立基于知識圖譜的工廠(chǎng)檢測管理、分析與決策框架。

智慧工廠(chǎng)的應用

凌云光認為，邁向智能生產(chǎn)管理，產(chǎn)生收益和效能的三個(gè)步驟分別為以智能裝備為核心的端的布局、以智能產(chǎn)線(xiàn)管理為核心的邊的布局和以智能工廠(chǎng)決策為核心的云的布局。

第一步: 創(chuàng )新工藝&科學(xué)可度量的品質(zhì)控制, 解放工人

第二步: 建立質(zhì)量大數據, 利用GMQM+大量AI完善品質(zhì)管理, 替代管理者

第三步: 智能生產(chǎn)管理，以質(zhì)量和效能改進(jìn)為目的, 使用大量的AI技術(shù), 實(shí)現智能生產(chǎn)管理的 SmartFabrication.

在深刻把握工業(yè)客戶(hù)對于精度、效率、品質(zhì)提升的核心需求的基礎上，凌云光先后研發(fā)了國產(chǎn)印鈔/標簽/軟包裝高速在線(xiàn)印品彩色質(zhì)量檢測裝備、LCD/OLED/MicroLED顯示屏全自動(dòng)質(zhì)量檢測裝備、手機精密裝配/加工智能對位系統等產(chǎn)品，持續通過(guò)創(chuàng )新的產(chǎn)品與解決方案推動(dòng)產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化與智能化升級。