视觉系统

食品包装存在缺陷的后果很严重，会导致召回整批的商业制品。即使在出错率能控制在“千分之几的范围”内，零误差检测也占有明显优势。在使用QCROBOT提供的视觉系统之前，SäntisJ.Göldi公司的质量控制依赖于随机产品抽样检测。尽管这种检测方式能够探测到生产区域的缺陷品，但每个缺陷产品的外观是不可能完全相同的。这就是为什么这家位于瑞士的公司倾向于采用QCROBOT相机进行最后质量检查的原因。其视觉系统由机器人及定位系统以及视觉系统解决方案专业公司QCROBOT安装提供。 SäntisJ.Göldi公司是一家采用多种加工方法的塑料包装产品制造商，例如喷射模塑法、挤压气泡法、两步PET气泡法、薄膜挤出法和深拉制法。作为一家为食品行业提供具有氧气阻隔性能（共聚物）的密封层薄膜的制造商，该公司还对其客户的产品负责。作为世界上所有公司的代表，SäntisJ.Göldi公司为包装肉和香肠生产多层薄膜。所使用的关键材料是聚丙烯。氧气和香肠可以一起相处的时间很短暂，然后香肠的肉开始腐烂。这是为什么SäntisJ.Göldi公司通过这种密封层薄膜防止其塑料包装物与氧气接触的原因之一。7层薄膜的挤压很复杂，因此可能发生质量检测的问题。QCROBOT相机有助于弥补质量检测过程中的任何差错。 QCROBOT视觉系统正在探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵 生产基于三个基本的生产阶段：多层薄膜的挤压、根据各自塑料包装物形状的深拉制法以及最后的印刷和包装。在薄膜制造过程中出错误源只能在一定程度上予以排除。在挤出过程中，材料流水线中总是会发生凹陷，这反过来会引起烧焦。在一定情况下，烧焦的材料元件会在薄膜下形成气泡，这在随后的深拉过程中会导致材料爆裂。在深拉过程中也不能完全地排除出错误源。然后薄膜会显示出无需的褶皱，导致过高的温度环境或者错误的压印，反过来造成一定区域上的材料变薄。 高速运转的生产线SäntisJ.Göldi公司的质量保证专家面临如何避免孔洞和杂质从薄膜传送到成品中的问题。要简单地扔掉有瑕疵的薄膜的最大部分是不可能的。即使薄膜上的缺陷被标示出来，缺陷区域也必须从薄膜上切割掉。过量的材料消耗和时间损失的成本可能过高。这就是为什么开发一个不损害生产过程并且使用尽可能少的受损材料的解决方案的原因。缺陷的薄膜和无损的材料一起经过深拉系统和机器运行到胶版印刷区域。在胶版印刷之后，每分钟多达260个产品沿着传送带运行到堆垛站点。系统出口处的QCROBOT相机检查塑料包装物内部的坚固性、杂质和材料瑕疵。水平堆垛之前，在下面安装有QCROBOT相机的玻璃平面上滑动，并有红色LED灯照射在塑料包装盒之上。QCROBOT可以探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵。太亮的区域表明材料厚度不足，太黑的区域指出材料杂质和褶皱。在数秒间便可识别出缺陷产品，并且按照压缩空气的方式进行分类。QCROBOT相机向Säntis的客户提供关于错误类型和错误率的清楚结果，同时也保证了产品无误。在当前的质量检查中，现在可以探测到此前可能没有注意到但现在使用视觉技术可以迅速地解决的错误。在新的错误图案出现时，Säntis可以拍下包装盒的内部照片并且将图形材料提交给Credimex。在Credimex编制新的应用软件并且发送给Säntis执行工作。这样的简单性和高效率使得成本节约性检查系统得以执行，优化了产品质量，并且加强了该公司在持续改进方面的表现。

众所周知，药品关系到人类的生命健康，如果因为药品的质量问题而对人的生命造成威胁，这将是一个大的灾难。因而各药品生产厂家，尤其是世界知名大厂对药品的整个生产过程甚至后段的包装都给与了非常大的重视。QCROBOT在全球范围内与许多世界知名药厂都有着良好的合作，无论是药品的泡罩包装、液体灌装，还是后段的压盖、贴标、喷码，以及最后的装盒检测，邦纳公司都可以提供完整的解决方案。下面仅就QCROBOT系列视觉传感器在液体灌装检测和瓶装药品的贴标及喷码检测做简单介绍，希望对大家能有所帮助。 1.1 机器视觉瓶口破损检测罐装后瓶口是否有破损？这关系到药液中是否会混入玻璃碎屑。QCROBOT视觉传感器安装在药液罐装工序后，通过图形匹配工具来判断瓶口是否破损。在检测之前，先通过QCROBOT的视觉软件让传感器“看”一下正常的瓶口特征，视觉传感器会记住此特征，当罐装好的瓶经过传感器镜头前面时，传感器会捕捉当前的瓶口特征，与其所记忆的原瓶口特征进行比较，看是否一致，如果不同，传感器会发出信号以让剔除机构将此瓶剔除。 1.2 机器视觉灌封质量检测在此生产线我们关心的另一个问题是压盖后盖子是否压装到位？药液罐装的是否够量？以确保瓶子封装完好，保证瓶内的真空度，另外确保药量正确。QCROBOT视觉传感器安装在压盖工艺后，通过线性工具来测量瓶盖及液位在Y轴方向上的变化来判断瓶盖是否安装到位以及药量是否正确（见图4-图8）。这里我们是通过测量瓶盖与瓶口之间的缝隙来判断瓶盖是否安装到位，通过测量液面与瓶口的距离来判断液位的高低，均是相对位置的测量，因而不会受瓶子在传送带上微弱跳动的影响。经过此道检测，能确保瓶盖未安装到位和药液不够的药瓶全部被剔除出去。 1.3 机器视觉缺瓶检测出厂时的药瓶缺失检测。一般瓶装药在出厂时都是若干瓶药装在一个较大的包装内，此时QCROBOT视觉传感器能可靠检测出每个包装内是否缺少药瓶，以避免因此而造成的对药品生产厂家信誉的影响。2 视觉传感器在贴标和喷码方面的应用作为通用性非常强的一款传感器，QCROBOT视觉传感器在制药行业的贴标和喷码方面也有大量的非常可靠的应用，同时也能可靠读取标签上的1D和2D条码。3 结束语上面仅仅列出了QCROBOT视觉传感器在制药行业中的部分应用，其实在泡罩包装检测/注射器的检测/IV包的检测等诸多制药行业的检测中，QCROBOT的视觉传感器都有非常成熟的应用。操作简便，性价比高是QCROBOT视觉传感器最突出的特点。（www.QCROBOT.com)(TEL：13621218345 李生)

食品包装存在缺陷的后果很严重，会导致召回整批的商业制品。即使在出错率能控制在“千分之几的范围”内，零误差检测也占有明显优势。在使用QCROBOT提供的视觉系统之前，SäntisJ.Göldi公司的质量控制依赖于随机产品抽样检测。尽管这种检测方式能够探测到生产区域的缺陷品，但每个缺陷产品的外观是不可能完全相同的。这就是为什么这家位于瑞士的公司倾向于采用QCROBOT相机进行最后质量检查的原因。其视觉系统由机器人及定位系统以及视觉系统解决方案专业公司QCROBOT安装提供。 SäntisJ.Göldi公司是一家采用多种加工方法的塑料包装产品制造商，例如喷射模塑法、挤压气泡法、两步PET气泡法、薄膜挤出法和深拉制法。作为一家为食品行业提供具有氧气阻隔性能（共聚物）的密封层薄膜的制造商，该公司还对其客户的产品负责。作为世界上所有公司的代表，SäntisJ.Göldi公司为包装肉和香肠生产多层薄膜。所使用的关键材料是聚丙烯。氧气和香肠可以一起相处的时间很短暂，然后香肠的肉开始腐烂。这是为什么SäntisJ.Göldi公司通过这种密封层薄膜防止其塑料包装物与氧气接触的原因之一。7层薄膜的挤压很复杂，因此可能发生质量检测的问题。QCROBOT相机有助于弥补质量检测过程中的任何差错。 QCROBOT视觉系统正在探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵 生产基于三个基本的生产阶段：多层薄膜的挤压、根据各自塑料包装物形状的深拉制法以及最后的印刷和包装。在薄膜制造过程中出错误源只能在一定程度上予以排除。在挤出过程中，材料流水线中总是会发生凹陷，这反过来会引起烧焦。在一定情况下，烧焦的材料元件会在薄膜下形成气泡，这在随后的深拉过程中会导致材料爆裂。在深拉过程中也不能完全地排除出错误源。然后薄膜会显示出无需的褶皱，导致过高的温度环境或者错误的压印，反过来造成一定区域上的材料变薄。 高速运转的生产线SäntisJ.Göldi公司的质量保证专家面临如何避免孔洞和杂质从薄膜传送到成品中的问题。要简单地扔掉有瑕疵的薄膜的最大部分是不可能的。即使薄膜上的缺陷被标示出来，缺陷区域也必须从薄膜上切割掉。过量的材料消耗和时间损失的成本可能过高。这就是为什么开发一个不损害生产过程并且使用尽可能少的受损材料的解决方案的原因。缺陷的薄膜和无损的材料一起经过深拉系统和机器运行到胶版印刷区域。在胶版印刷之后，每分钟多达260个产品沿着传送带运行到堆垛站点。系统出口处的QCROBOT相机检查塑料包装物内部的坚固性、杂质和材料瑕疵。水平堆垛之前，在下面安装有QCROBOT相机的玻璃平面上滑动，并有红色LED灯照射在塑料包装盒之上。QCROBOT可以探测到盒内不规则阴影的任何瑕疵。太亮的区域表明材料厚度不足，太黑的区域指出材料杂质和褶皱。在数秒间便可识别出缺陷产品，并且按照压缩空气的方式进行分类。QCROBOT相机向Säntis的客户提供关于错误类型和错误率的清楚结果，同时也保证了产品无误。在当前的质量检查中，现在可以探测到此前可能没有注意到但现在使用视觉技术可以迅速地解决的错误。在新的错误图案出现时，Säntis可以拍下包装盒的内部照片并且将图形材料提交给Credimex。在Credimex编制新的应用软件并且发送给Säntis执行工作。这样的简单性和高效率使得成本节约性检查系统得以执行，优化了产品质量，并且加强了该公司在持续改进方面的表现。QCROBOT可提供此机器视觉模块及工程解决方案。

机器视觉就是用利用机器代替人眼和大脑，来做判断、测量和识别。根据 生产线的要求，其特点是高速、非接触式、客观和精确。机器视觉技术在 行业的应用有以下几个方面：包装行业中机器视觉系统在现代包装行业中的应用 QCROBOT, 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。 这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)，而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一般地说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 目前国内已经出现了像QCROBOT这样的具备运动控制，机器视觉，网络通讯几方面技术背景的系统集成商，他们专业化的技术支持和服务能力使之成为原始供应商和最终用户之间的桥梁。而对包装企业来说，意识到技术发展的趋势并首先付诸实施者无疑将走在竞争的前列。

1 　机器视觉的研究内容　　人们从外界环境获取的信息中,80 %来自于视觉,其它来自于触觉、听觉、嗅觉等感觉器官。当人们的眼睛从自己周围的环境获取大量信息,并传入大脑后,由大脑根据知识或经验对信息进行加工、推理等处理工作,最后识别、理解周围环境,包括环境内的对象物,如运动物体与物体间的相对位置、形状、大小、颜色、纹理、运动还是静止等。机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的基本目的之一就是要寻找人类视觉规律,从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。对于机器视觉系统来说,输入是表示三维景物投影的灰度阵列(可以有若干个输入阵列) ,这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。希望的输出是对图像所代表景物的符号描述。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系,但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性(形状、纹理、颜色、材料) 、阴影以及光源位置等信息。目前许多机器视觉专家都是在马尔(Marr) 创立的视觉计算理论框架下求索。2 　机器视觉与人类视觉的差异　　对于人的视觉来说,由于人的大脑和神经的高度发展,其目标识别能力很强。但是,人的视觉也同样存在障碍,例如,即使具有一双敏锐视觉和极为高度发达头脑的人,一旦置于某种特殊环境(即使曾经具备一定的检验知识) ,其目标识别能力也会急剧下降。事实上人们在这种环境下,面对简单物体时,仍然可以有效而简便地识别,而在这种情况下面对复杂目标或特殊背景时,才会在视觉功能上发生障碍,两者共同的结果是导致目标识别的有效性和可靠性的大幅度下降。将人的视觉引入机器视觉中,机器视觉也存在着这样的障碍。它主要表现在3 个方面:1) 如何准确、高速(实时) 地识别出目标;2) 如何有效地增大存储容量,以便容纳足够细节的目标图像;3) 如何有效地构造和组织出可靠的识别算法,并且顺利地实现。前两者相当于人的大脑这样的物质基础,这期待着高速的阵列处理单元以及算法(如神经网络 、分维算法 、小波变换 等算法) 的新突破,用极少的计算量以及高度地并行性实现功能。3 　机器视觉检测中几种基本技术311 　训练系统先将参考织物或图片的图像输入微机图像处理系统,选择并计算可表示图像特征的参数,以确定疵点或图形的分类指标,如灰度级,疵点或图形的面积,疵点在经纬向尺寸、形态等,是系统获得这些指标的标准。然后将所测试的织物输入,计算其各点灰度值及一些需比较的特征参数与标准比较,确定疵点或图形分类。312 　样板匹配求得某一图像哪一部分对应另一图像的哪一部分是或比较2 幅图像的相似度时,采用样板样匹配的方法。一般将样板t ( x , y) ,令其中心与图像的一点( i , j) 重合,逐点检测,找出差距小于阈值的部位,定位相同或相似的,大于阈值的部位,定为不同或不相似的点。313 　二值化处理为将图形与背景分离,根据灰度值确定一定灰度域值。将灰度值大于此域的点置为1 ,小于此域值的点为0。使图像变为黑白二值图像,便于图形特征测量和结构分析描述。314 　腐蚀和膨胀腐蚀可使轮廓边界收缩,膨胀可使轮廓边界膨胀,腐蚀和膨胀的不同组合,不同处理次数,可以得到不同的图形效果,如使图像中的小孔使之检测出来或使之消除。315 　细线化对给定的图形使之细化,从而提取线宽为1 的中心线的操作。在细线化中,不改变原图的连接性,使图形骨架轮廓结构清晰,便于计算,不会因边界上的小凹凸而产生毛刺。在计算非织造布纤维取向度是用此法处理。316 　纹理分析在分析绉组织的绉效果或羊绒的鳞片结构时,须用纹理分析的方法。纹理分析内容包括:纹理特征的计算(如直方图特征、灰度共生矩阵、傅立叶特征) 微粒区域的分割与纹理边缘的检测。 “具体可以解决的问题如： 1，纺织布料识别与质量评定、　　2，织物表面绒毛鉴定、　　3，织物的反射特性、　　4，合成纱线横截面分析、　　5，纱线结构分析等。　　6，此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦等。

《产品外观缺陷机器视觉在线检测技术及设备开发》一文由合肥工业大学仪器科学与光电工程学院卢荣胜教授投稿分享，包括自序、研究背景、典型系统组成、成像技术及实现策略、关键核心单元部件、缺陷识别与分类、结束语、致谢几个部分。由于篇幅较长分为四篇发布，以下为第一部分：自序、研究背景、典型系统组成。[b]1．自序[/b]本人1985年大学毕业后在量仪厂从事量具、刃具、工装、专机与机加工工艺开发等技术工作，于1992年从师费业泰教授攻读硕士与博士学位，从事精密机械热变形误差、精密仪器精度理论方面研究， 1998年末博士毕业后又拜师天津大学叶声华教授，从事机器视觉在线检测方面的博士后研究，研究方向随之聚焦于机器视觉与光学精密测量领域。之后在香港城市大学、英国帝国理工学院和哈德斯菲尔德大学进行了为期6年的三维机器视觉、自动光学检测和光学测量技术研发工作，于2006年5月返回母校合肥工业大学任教。回国后继续从事机器视觉与光学测量方面的研究，坚持面向平板显示、新能源、软性电路板、半导体等先进制造产业，注重技术的应用开发。先后主持了国家自然科学基金项目3项、863专项1项、国家科技支撑项目1项、国家重大科学仪器设备开发专项1项、国家重点研发课题1项、以及其它省部级项目和产学研合作项目10余项，在机器视觉与光学测量领域已培养硕士和博士研究生100余人。鉴于在机器视觉技术研究及应用开发方面20余年的研究积累，2021年无锡市锡山区政府与我们科研团队合作，联合创立了一个新型科技研发机构——无锡维度机器视觉产业技术研究院，采用实体化运营模式，面向先进制造产业链，从事机器视觉与光学精密测量方面产业共性关键技术研究与产业化开发。研究内容与产业化业务范围涉及机器视觉缺陷在线检测、三维机器视觉精密测量、机器人视觉引导、半导体检测、机器视觉关键零部件开发等。开发的视觉系统与仪器已经在平板显示、光伏、锂电池、软性电路板、半导体等行业得到成功应用。鉴于篇幅问题，本文重点聚焦于产品外观缺陷视觉在线检测技术，归纳了我20多年来在这些方面的科学研究与产业化开发的进展情况与心得体会。[b]2．研究背景[/b]在产品制造过程中，由于生产环境不理想、制造工艺不规范等各种原因，零部件和产品外观难免会含有多种缺陷，如印制电路板上出现孔位、划伤、断路、短路和污染，液晶面板的基板玻璃和滤光片表面含有针孔、划痕、颗粒，带钢表面产生裂纹、辊印、孔洞和麻点，铁路钢轨出现凹坑、鼓包、划痕、擦伤、色斑和锈蚀，等等。这些缺陷不仅影响产品外观，更重要的是影响产品性能，严重时甚至危害生命安全，对用户造成巨大经济损失，因此，现代制造业对产品的表面质量控制非常重视。产品外观缺陷在线检测最传统的方法就是采用人工目视检测法，目前高端制造工厂大部分都采用自动化生产，但人工目视检测岗位仍占据工厂整体人员的15%-30%。鉴于人工目视检测存在对人眼伤害大、主观性强、准确率低、不确定性大、易产生歧义和效率低下等缺点，已很难满足现代工业对产品质量及外观越来越高的严格要求。随着电子技术、图像传感技术和计算机技术的快速发展，利用基于图像传感技术的视觉在线检测方法已逐渐成为外观缺陷检测的重要手段，因为这种方法具有自动化、非接触、速度快、准确度高等优点。目前，外观缺陷视觉在线检测技术已经广泛应用于工业、农业、生物医疗等行业，尤其在现代制造业，如平板显示、光伏、锂电池、半导体、汽车、3C电子（计算机、通讯和消费电子产品）等领域，对能够实现机器换人的外观缺陷视觉检测技术需求越来越旺盛。[b]3．典型系统组成[/b]产品外观缺陷机器视觉检测是基于人眼视觉成像与人脑智能判断的原理，采用图像传感技术获取被测对象的信息，通过数字图像处理增强缺陷目标特征，再通过Blob(Binary large object)分析、模板匹配或深度学习等算法从背景图像中提取缺陷特征信息，并进行分类与表征。在工业应用领域，外观缺陷视觉检测系统实际上是一种智能化的数字成像与处理系统，即采用各种成像技术（如光学成像）模拟人眼的视觉成像功能，用计算机处理系统代替人脑执行实时图像处理、特征识别与分类等任务，最后把结果反馈给执行机构，代替人手进行操作，执行产品的分类、分组或分选、生产过程中的质量控制等任务。[align=center][img=image.png]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/c509e9d3-5eca-4ea9-bd0c-a80e2803ce60.jpg[/img][/align][align=center][size=14px][color=#595959]（左）6代线液晶阵列和彩色滤光片缺陷检测仪 （中）8.5代线玻璃基板缺陷检测仪 （右）ITO导电膜表面缺陷检测仪[/color][/size][/align][size=14px][color=#595959][/color][/size][align=center][color=#595959]图 1 高世代液晶面板关键工艺节点缺陷视觉在线检测系统[/color][/align][size=14px][color=#595959][/color][/size][align=center][size=14px][color=#595959][img=图片1.png,600,225]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/e99b0f18-c0ae-488a-955c-65c5a97b577a.jpg[/img][/color][/size][/align][align=center][color=#595959]图 2 表面缺陷视觉在线检测系统组成原理图[/color][/align]图1为我们在国家重大科学仪器设备开发专项的资助下，针对6代线和8.5代线液晶面板显示器制程中关键工艺节点，开发的三种缺陷视觉在线检测系统。该系统能很好地揭示一个视觉在线检测系统的各个组成部分、关键技术难点，以及所需的关键零部件。主要技术参数为：待测幅面大小≤1800x2200mm, 快速发现缺陷分辨率10μm, 复检显微分辨率0.5μm， 并行图像处理与缺陷识别系统采用CPU+FPA+GPU 主从分布式异构并行处理架构，检测时间节拍20s。系统组成与关键零部件单元可用图2示意图来清晰地描述，它由精密传输机构、光源、相机阵列、显微复检、并行处理、控制、主控计算机、服务器等单元模块，以及与工厂数据中心互联的工业局域网组成。图 3 展示了我们开发的手机液晶显示屏背光源模组缺陷转盘式多工位视觉在线检测系统的结构组成，该检测系统包括自动上料、编码、对准、检测、分选、返修识别等几个部分。[align=center][img=image.png]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/b1265c69-0573-4f14-8828-e4c9976ccdcc.jpg[/img][/align][align=center][color=#595959]图 3 背光源模组在线自动光学检测系统[/color][/align][b]3.1 自动上料机构[/b]自动上料机构包括装配线上传输来的背光源模组位姿探测、电动与气动机构抓取、位置校正、送料等部分组成。工作原理如下：1. 在装配线传输带工位（1）的上方放入一个监视相机，当前道工序组装系统装配好背光源模组传输到工位（1）后，监视相机拾取到有待测模组时，计算模组在工位（1）处的位置与模组姿态信息，并发出工作同步指令给后续上料与检测系统。2. 监视相机发出工作同步指令后，气动与电动缸组成的送料系统把工位（1）处的背光源模组从传输带上吸起来，然后在气动滑台的带动下，把工位（1）处的背光源模组搬运到工位（2）处。在放到工位（2）上之前，计算机根据工位（1）上方的相机拍摄到的模组位置与姿态，发出指令给真空抓取吸盘角度校正电缸，初步校正背光源模组在空间的角度。当背光源模组运送到工位（2）后，模组在工位（2）处由4个气动滑缸从四边向中间对中，校正模组的位置，然后背光源模组下方的相机，对模组成像，识别待检背光源模组喷码序列号，作为有缺陷模组在返修过程中，从缺陷数据库中自动调出缺陷信息，指导返修任务。3. 在工位（1）处吸盘抓取背光源模组的同时，右边的吸盘在工位（2）处把已经校正好的模组吸起来，然后在气动滑台的带动下，把校正后的模组输送检测转盘工位（3）处。至此，一个上料循环完成。[b]3.2 检测机构[/b]检测机构由间隙转动工位转盘、上料位置对准探测、异常检测、画面检测和外观检测工位组成。工作原理如下：1. 背光源模组被自动送料机构传输到工位（3）后，转盘在控制系统的控制下，转到工位（4）。在工位（4）的上方安装一个相机，检测背光源模组定位是否正常，模组LED灯工作是否正常，并把信息传给主控计算机。如果一切正常，则后续检测工位按预定的方案进行检测；如果不正常，后续检测对该模组不检测，然后传送到工位（9），由分选机构抓取，传送到不良品传输带上。2. 当模组转到工位（5）~（8）处后，缺陷扫描成像系统对画面缺陷进行扫描检测，缺陷扫描成像系统由高速扫描相机、一维滑动台、光栅、伺服系统、调整机构组成。由于外观检测项目较多，一个工位难以不够，故把工位（7）和（8）两个工位作为外观检测机构。[b]3.3 分选机构[/b]分选机构由良品与不良品气动抓取机构、间隙运动传输带组成。结构布局参看图 3 所示，其工作原理如下：1. 如图 3 所示，画面（外观、异常等）缺陷检测完毕后，模组继续向下道工位转动，当模组运动到工位（9）后：分选机构左边的气动吸盘抓取工位（9）上的模组，传输到工位（11）处。2. 如果该模组是不良品，在分选机构向工位（9）移动的过程中，不良品传输带向前移动一个工位，把工位（11）清空，等待放置下个模组。3. 如果是良品，在下一个时刻分选机构抓取工位（9）上的模组时，右边的吸盘同时抓取工位（11）上的模组，在分选机构左吸盘把模组放到工位（11）处时，右吸盘把良品模组放置到良品传输带上工位（12）处，然后良品传输带向前移动一个工位，清空工位（12）等待放置下个模组。传输带之所以作间隙运动，一方面可以节省空间，另一方面考虑到不良品只是少数，这样可以让不良品按顺序一个一个经凑地排列在传输带上，不需要有人监视，返修人员只要传输带上放满了不良品后取走返修。[b]3.4 复检与不良品返修[/b]对于检测到的不良品，再采用人工目视复检，并对不良品进行返修。在返修工作台上放置一个电脑，并安装一台成像系统，拾取不良品背面的编码。返修显示电脑通过工业以太网与缺陷数据库服务器相连，相机在电脑的控制下，获得带返修的不良品编码后，根据编码从服务器中调用缺陷信息，显示在屏幕上，导引返修人员对不良品进行合理的返修。[来源：仪器信息网] 未经授权不得转载[align=right][/align]

污点现在检测设备Techmach视觉检测系统（厂家直供）

机器视觉系统在现代包装行业中的应用QCROBOT, 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)，而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一般地说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。 机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：零件装配完整性，装配尺寸精度，零件加工精度，位置/角度测量，零件识别，特性/字符识别等。其最大的应用行业为：汽车，制药，电子与电气，制造，包装/食品/饮料，医学。如对汽车仪表盘加工精度的检查，高速贴片机上对电子元件的快速定位，对管脚数目的检查，对IC表面印字符的辨识，胶囊生产中对胶囊壁厚和外观缺陷的检查，轴承生产中对滚珠数量和破损情况的检查，食品包装上面对生产日期的辨识，对标签贴放位置的检查。目前，国际上视觉系统的应用方兴未艾，1998年的市场规模为46亿美元，而在国内，工业视觉系统尚处于概念导入期，各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题以后，已开始将目光转向视觉测量自动化方面。 机器视觉的系统构成和分类 典型的视觉系统一般包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元(或图像捕获卡)，图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作，如定位和分选。从视觉系统的运行环境分类，可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。以美国DATA TRANSLATION公司为例，系统内含高性能图像捕获卡,一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL，可视化控件activeX提供VB和VC++下的图形化编程环境， 甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，用户可用它快速开发复杂高级的应用。在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。系统硬件一般利用高速专用ASIC或嵌入式计算机进行图像处理，系统软件固化在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载。基于PLC的系统体现了可靠性高、集成化，小型化、高速化、低成本的特点，代表厂商为日本松下、德国Siemens等。举例如下:1. 项目：检查烟盒的印刷图案在盒体和翻盖的连接处是否匹配 速度：8-10只/秒[font

[u][color=red]智能视觉是区别于机器与机器人分界线，它好比是我们人类的眼睛与大脑部分，我们眼睛是接受外部映像，及时反应给大脑，而我们的大脑会对于得到的图像信息思考，做出处理方案（可能是纠正偏差）智能视觉是结合光 机 电 软 算五样技术一体化的，是人工智能的领域应用中最先端的环节，可达到更为高效率，高精度的生产，同时也赋予了更高商业价值。简单的说，没有智能视觉的机器人只能称之为机器。对于中低端制造，智能视觉不是必要技术，有会更好，没有也可以；但对于高端制造，智能视觉是必备技术。为什么呢？[/color][/u][color=#C00000]首先是产品质量，要保证质量，产品抽检是远远不能满足要求的，那么就需要全检，还需要规避人为因素的影响，只有智能视觉技术才能让全检变得经济可行；甚至比全检还要严格的是过程检验，对原材料和每道工序的半成品进行全检，不允许不合格品流入下一道工序（比如奔驰宝马的制作过程）；所以为什么欧美日的产品普遍可靠性非常高，很大程度得益于智能视觉技术的应用[/color][color=#C00000]智能视觉使复杂制造成为可能[/color]央视的《大国工匠》中就有很多挑战人类极限的工艺，一方面这些工匠的精神值得钦佩，但另一方面这些依赖极少数人的工艺其实是我们国家工业体系的隐患。很多复杂工艺需要高度熟练的技工才能完成，用数控设备或者机器人都无法替代，原因是需要复杂的过程响应，需要经验上的范式判断。这种情况下要采用智能视觉才有可能实现人工替代。人类对于超过4个自由度的反馈和控制是无法实现的，而精密生产很多时候会超过这个数目，比如手机的贴合，比如半导体的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]气相[/url]沉积设备，需要同时观察与思考的装备才能胜任,只有采用了智能视觉技术的装备才有这样的能力。对已有的数控装备如机床和机器人进行智能视觉改造，才能适应复杂的制造。目前欧美日发达国家就是用智能视觉来升级现有的数控装备，这是高端制造的主流。柔性化是制造业的理想，是高效率与低成本的最佳结合。但它的首要敌人却是用来保证生产可靠性的工装夹具，智能视觉为提高设备通用性和减少工装夹具带来了可能；它是混线生产的必备技术，对流过来的产品进行识别并自动进行生产程序的快速切换（比如老坛酸菜面和红烧牛肉面）。[color=#C00000]现在我国机器人采购量已经占据全球的四分之一，智能视觉与机器人本体采购额之比，美国要超过67%，德国超过34%，日本作为占据全球机器人生产一半的比例，其智能视觉的投入还比机器人略多，可以看出，欧美日的高端制造业，对智能视觉的投入要大于对机器人本体的投入，这是高端制造业的特点，从这幅图看到我们国家离高端制造业差距还很大。[/color][color=#C00000] [/color][color=#C00000]他们的大型制造业公司都有智能视觉部门，不一定有机器人部门，也不一定有自动化部门，但基本都有视觉部门；[/color][color=#C00000]他们的智能视觉部门基本都以实验室的形式存在，而且是设置在生产线现场附近，持续研究智能视觉技术与本行业进行结合，以对制造工艺进行升级；[/color][color=#C00000]这是一个长期积累的过程，为什么很多国外的制造技术包括装备能够一代代地叠加和升级下去，和设置智能视觉实验室有很大关系；[/color][color=#0070C0]覆盖范围[/color][color=#0070C0]中国的智能视觉最先发展的地方是珠三角和长三角。外企（包括台企），促进了很多视觉公司的发展。其业务模式基本是外资公司提出准确的需求，国内视觉公司想办法完成。这看似好像没有问题，但真正的knowhow实际上是掌握在外资公司，因为别人总部有视觉部门，找国内的视觉公司是为了降低成本。[/color][color=#0070C0]近几年，外资投资剧降，但国内的民企和国企由于产业转型的刚需，对视觉的需求呈井喷状态，但这个时候问题来了，我们国内的这些企业对智能视觉基本处于摸着石头过河的状态，同时，国内的视觉公司普遍处于碎片化的生存状态，就会造成“懂工艺的不懂视觉，懂视觉的不懂工艺”的现状，造成视觉项目成功率不高、周期过长这个很显著的问题。其主要矛盾是企业缺乏一个将视觉与工艺相结合的解决knowhow问题的智能视觉实验室。[/color][color=#0070C0]如果我们的企业都像国外每个企业都自己来建实验室，那么起点太低，周期就太长，资源就太分散，无法实现快速超越；[/color][color=#0070C0]所以中科蓝海智能实验室专门针对产业密集的区域建立一小时服务圈来解决这个问题，建立智能视觉实验室是实验区域产业快速升级的不二法门。[/color][color=#767171]实验室服务[/color][color=#767171]我们的优势在光和算，机电软就外包出去，我们有超过1000种组件，有10000多份的视觉建模的案例，超过100位的资深智能专家（其中包括华南理工大学的光学教授）我们还有行业内最完备最专业的培训体系。我们连锁实验室设置在哪里，就会为当地建立超过基恩士和康耐视等国外巨头在中国分公司的技术水平的专攻产业升级的技术服务机构。这些分公司只存在上海北京，离产业一线很远。[/color][color=#767171] [/color][color=#767171]服务范围[/color][color=#767171]如果你有项目，可以找我们，如果你的产品里想加上视觉，可以找我们，如果你是视觉技术型公司，但缺少市场需求，可以找我们，如果你想对接视觉技术专家，或者想招募视觉人才，或者想对技术团队进行视觉技术培训，都可以找我们，如果你想发掘自身行业是否有跨界的创新，也可以找我们，把视觉应用到不同的行业去，今天讲了很多制造业，其实除了制造，在其他领域视觉也有非常巨大的应用空间。[/color][color=#767171]公司的服务体系包含两种，一种是基本服务，一种是增值服务。 [/color][color=#767171]基本服务：就是提供智能视觉方案，可以成为我们的会员，每年5万元，不限次数的方案，对于装备商很划算，一个经验一般的视觉工程师的年薪都不止10万了；如果不是会员，也可以单次。[/color][color=#767171]而增值服务就很丰富了，有： 技术转让，软件服务，技术入股，原始创新，样机开发，联合共建（中科院与国内知名企业联合视觉技术开发实际工作的生产问题）等。[/color][color=#767171]中国的智能视觉最先发展的地方是珠三角和长三角。OEM出口和外企，促进了很多视觉公司的发展[/color][color=#767171]服务对象；[/color][color=#767171]制造商（机器换人）[/color][color=#767171]自主品牌提升（质量支撑）[/color][color=#767171]装备商（成为智能装备商）[/color][color=#767171]行业（智能化）[/color][color=#767171] [/color]远心光学系统是指:主光线平行光轴离开的光学系统。通过光学系统对物品成像测物品的长度，精确调焦可以精确测量。但如调焦不准，像面与分划板不重合，产生视差。应用：定位和非接触测量贴合视觉定位系统：触摸屏生产需要将两块玻璃面板用胶水精确贴合，要求胶水要溢满全玻璃面且无气泡，上下玻璃面板不能偏差。目前的触摸屏在大尺寸(5-12寸)制造时，容易产生气泡、对位精度差，生产效率低。该技术货架实现了四路视频信号的实时采集,并通过图像处理技术实时跟踪靶标位置,同时显示定位指示信息并输出靶标位置给PLC或上位机,实现贴合机的智能定位功能。应用：UVW视觉对位和真空贴合（手机屏幕，底板都是运用视觉贴合系统）为什么基恩士那么强，基恩士的产品都牛逼到那么没有朋友，因为基恩士背后站着整个日本最强大的光电测控产业力量，基恩士本身并不大，只有几千人，但其背后产业链有数万名研发工程师，他们不是一个人在战斗，是日本技术的抱团。康耐视、mVTECh、DALSA，这些巨头他们都不是自己在战斗，这些公司其实都是一个平台，一个有强大竞争力的平台都是让技术团队保持专注，在技术上不断打造神器级产品，新技术一诞生马上就能最快抵达一线现场，就能最大程度地应用开来，这才是一个好的技术平台。

[font=黑体, SimHei][color=#000000]近日，法雷奥（Valeo）和Teledyne FLIR公司开始战略合作，将热成像技术引入汽车行业，以提高道路使用者的安全。双方已于2023年底从一家全球领先的汽车OEM获得了一份重要合同，交付其作为新一代高级驾驶员辅助系统（ADAS）驾驶员辅助技术的新型热像仪，以提高车辆和道路安全。[/color][/font][align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/8d86404f-f703-42e9-9f26-557636797063.jpg[/img][/align][align=center][font=黑体, SimHei][color=#0070c0]图片来源：法雷奥[/color][/font][/align][font=黑体, SimHei][color=#000000]法雷奥和Teledyne FLIR将推出首款用于夜视ADAS的ASILB级热成像技术。该系统将补充法雷奥的各种传感器，并依靠法雷奥的ADAS软件堆栈来支持乘用车、商用车以及自动驾驶汽车的夜间自动紧急制动（AEB）等功能。法雷奥与热成像技术公司Teledyne FLIR强强联手，打造下一代汽车安全多光谱传感器融合系统。[/color][/font][font=黑体, SimHei][color=#000000]法雷奥将利用其在汽车视觉系统方面的丰富专业知识，集成Teledyne FLIR热视觉技术，并为OEM提供完整的夜视解决方案，包括基于法雷奥人工智能和图形可视化堆栈的感知软件。[/color][/font][align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/c51df6d8-b956-48ff-9f27-89bc100c9b58.jpg[/img][/align][align=center][font=黑体, SimHei][color=#0070c0]图片来源：法雷奥[/color][/font][/align][font=黑体, SimHei][color=#000000]“法雷奥拥有市场上最广泛的感知解决方案组合，我们期待与Teledyne FLIR合作，将热成像技术添加到我们的产品中，”法雷奥舒适和驾驶辅助总裁Marc Vrecko表示。“这款新摄像头及其感知软件将补充我们的产品，并提高ADAS和自动驾驶车辆系统的整体性能，为道路使用者带来更多安全，尤其是在夜间。”[/color][/font][font=黑体, SimHei][color=#000000]Teledyne FLIR副总裁兼总经理Paul Clayton表示：“从售后驾驶员辅助技术到自动驾驶机器人出租车，Teledyne FLIR在开发热成像并将其融入汽车安全系统方面不断取得巨大进步。我们与法雷奥的合作使我们能够使热成像技术广泛应用于从乘用车到半挂卡车的交通运输中，让更多的驾驶员和自动车辆安全系统能够在完全黑暗、杂乱的环境和其他现有传感器无法看到的恶劣天气下看清东西。”[/color][/font][来源：腾讯网][align=right][/align]

康耐视推出固定式数据矩阵校验器...用于DPM和打印代码的准确和合规验证全球领先的机器视觉系统，视觉传感器和工业ID读取器供应商康耐视公司。今天宣布推出全新的DataManTM 100V验证器。代码质量对于实现成功部件可追溯性所需的读取速率至关重要。DataMan 100V验证器检查Data MatrixTM代码的质量，以确保只有标记良好的部件才能进入制造和供应链。越来越多的汽车，航空航天，包装，电子，医疗保健和国防行业的公司需要进行验证，以符合要求标记达到一定质量水平的合同。其他人则使用验证来确定标记站的过程控制，以确保最高的读取率并最大限度地减少制造过程中的废品和停机时间。 “DataMan 100V为固定式验证器设定了新的价格和性能标准，”康耐视ID产品高级总监兼业务部经理Carl Gerst说。 “它们易于使用，包括自动生成报告，非常适合MIL-STD合规性应用。”DataMan 100V可测量标签并将零件标记质量指向所有行业标准，包括自动识别和移动协会（AIM）直接零件标记（DPM）质量指南，该指南可确保不同验证平台，制造环境和行业的一致结果作为ISO15415和AS9132。DataMan 100V现已上市，可轻松集成到打标，标签或其他类型的设备中，或作为合同合规性应用的完整交钥匙解决方案。[color=#ffffff][b]文章来源：康耐视视觉传感器 http://www.china-cognex.com/[/b][/color]

各位大神们，请问有什么好的机器视觉分享吗？最近比较关注机器视觉这方面，毕竟现在都在喊着机器换人，那只能往机器人和机器视觉这块靠拢了，在高交会上看到有一个东莞蓝海机器视觉的培训，看宣传教学设备还挺专业齐全的，不知道是否可以过去学习？或者 是有机器视觉方面的大神，愿意指导我的话，不胜感激，也欢迎想学机器视觉的朋友们跟我一起组团学习，交流：周：一五0一二八三四五六三

天平使用着突然秤盘跳起来，然后打开天平把支撑杆重新装好，却把水平视觉误差破坏了，上下左右都是不同的数据，怎么办？？[img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/08/202008111651097135_2308_5001089_3.png[/img]

在影响颜色视觉因素的控制中，有以下几个因素：1. 年龄；2.疾病，如糖尿病；3.情绪、劳累、紧张、宿醉；4.药物，饮酒，吸烟；5.人种；在这几个因素中1-4项好理解，可是年龄和人种如何控制？

【创意摄影】视觉冲击，火柴的艺术~~http://ww4.sinaimg.cn/bmiddle/6117d2a0jw1dobpuv9c3aj.jpg

近日，教育部公布2023年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，并发布2024年普通高等学校本科专业目录。此次备案、审批和调整的专业，将列入相关高校2024年本科招生计划。本网从哈尔滨工业大学获悉，[b]哈尔滨工业大学新增审批专业2个，其中智能视觉工程专业是面向国家战略和区域发展急需首次设立并列入本科专业目录，哈尔滨工业大学成为该专业唯一布点高校。[/b]智能视觉工程作为教育部支持高校开设的24种新专业之一，将聚焦科学前沿、关键技术及工程应用领域，深化“四新”建设，立足航天、服务国防，面向国际学术前沿及国家重大战略需求，培养扎实掌握智能视觉工程基础理论及专业知识，具备工程实践创新能力、组织领导能力及团队协作精神，拥有创新意识和国际视野，能够引领智能视觉工程相关领域持续发展的“空间+光学+信息+智能”复合型拔尖创新人才。[align=center][img=图片,800,1338]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/e009ea1d-85c8-4d81-afac-e4936f8406c7.jpg[/img][/align][来源：仪器信息网] 未经授权不得转载[align=right][/align]

[color=#333333] 近日，由浙江省计量院发起，杭州爱华仪器有限公司主办，杭州市环境监测中心站参与的噪声测量仪器项目交流三方研讨会在浙江杭州举办。[/color][color=#333333]　　噪声污染是世界四大环境问题之一，同时也是人们最容易忽视的一项污染。长期的高噪声值的环境对我们的听觉、视觉系统的损害，严重的还会引起神经离乱。为了更好地对噪声污染进行治理，首先就是要对噪声进行测量。目前，噪声测量仪器已经被广泛应用在噪声的测量上，最基本和最常用的是声级计和频谱分析器。[/color][color=#333333][/color][color=#333333][/color][color=#333333]　　杭州爱华仪器有限公司是浙江省高新技术企业和软件企业，专业从事噪声、电声、声学和振动测量仪器的研发与生产，是国内著名声学测量仪器研制与生产厂家。目前公司专业生产测试传声器、声级计和噪声测量仪器、环境噪声自动监测系统、电声测量仪器、振动测量仪器和实验室校准测试仪器等系列产品，产品品种达100 多个，涵盖环境噪声测量、工业噪声测量、机场噪声测量、建筑声学测量、电声测量、机器振动测量、环境和人体振动测量等领域。[/color][color=#333333][/color][color=#333333][/color][color=#333333]　　为了进行更加精确的噪声测量，浙江省计量科学院发起了噪声测量仪器项目交流会。浙江省计量院对各级科研项目申报政策进行梳理与解读，提出联合申报、协同创新；杭州爱华仪器有限公司相关负责人对企业的研发情况、成果转化等作介绍；杭州市环境监测中心站就设备使用过程中所遇到的困惑及亟待解决的问题作主题报告。[/color][color=#333333][/color][color=#333333][/color][color=#333333]　　研讨会气氛热烈，检测机构、生产企业及使用单位积极寻找合作锲机，达到创新、合作、共赢的目标。通过三方会议，浙江省计量院将科研项目与企业实际难题有机融合，有针对性地开展研究，精准施“测”。[/color]

【序号】：1【作者】 ：任秀云 【题名】： 基于激光散射的海水温度遥感技术研究【期刊、年、卷、期、起止页码】：《哈尔滨工业大学》 2016年 【全文链接】：[url]http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10213-1016739308.htm[/url]【序号】：2【作者】 ：葛宪莹 【题名】： 用于高精度微弱信号探测激光雷达的光机系统设计及优化【期刊、年、卷、期、起止页码】：北京理工大学 2014年 【全文链接】：[url]http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10007-1014086679.htm[/url]【序号】：3【作者】：徐丽【题名】：钠层测风测温激光雷达原理及数据处理方法研究【期刊、年、卷、期、起止页码】：中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心） 2008年【全文链接】：[url]http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-80073-2009222963.htm[/url]【序号】：4【作者】：曲杨【题名】：高精度低成本激光振镜扫描3D视觉系统关键技术研究【期刊、年、卷、期、起止页码】：哈尔滨工业大学 2016年【全文链接】：[url]http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10213-1016739233.htm[/url]【序号】：5【作者】：陈亚峰【题名】：车载二氧化硫差分吸收激光雷达系统研制及实验研究【期刊、年、卷、期、起止页码】： 中国科学技术大学 2018年【全文链接】：[url]http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10358-1018098382.htm[/url]

[b][font=宋体][color=black]【序号】：１[/color][/font][font='微软雅黑',sans-serif][color=black][/color][/font]【作者】：[size=16px][b][b][b]王雪 谢志江[/b][/b][/b][/size][/b][font=&]【题名】：[/font][b][b]大口径光学透镜表面疵病机器视觉检测技术研究[/b][/b][font=&]【期刊】：cnki[/font][b][color=#545454]【链接]: [url=https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&dbname=CMFD202101&filename=1021001205.nh&uniplatform=NZKPT&v=xYGHSdLttNdKdrQ4eSEtVhLFx0cYpkq8yjYDo-JSapNdufFHtF5fAnmFys_fHVpk]大口径光学透镜表面疵病机器视觉检测技术研究 - 中国知网 (cnki.net)[/url][/color][/b]

危害之一它极可能是造成儿童患白血病的原因之一。医学研究证明，长期处于地热供暖辐射的环境中，会使血液、淋巴液和细胞原生质发生改变。意大利专家研究后认为，该国每年有400多名儿童患白血病，其主要原因是居住地热供暖，因而受到了严重的供暖辐射。危害之二能够诱发癌症并加速人体的癌细胞增殖。地热供暖辐射污染会影响人体的循环系统、免疫、生殖和代谢功能，严重的还会诱发癌症，并会加速人体的癌细胞增殖。瑞士的研究资料指出，居住地热供暖的住户居民，患乳腺癌的概率比常人高7．4倍。美国得克萨斯州癌症医疗基金会针对一些遭受地热供暖辐射损伤的病人所做的抽样化验结果表明，居住地热供暖的人，其癌细胞生长速度比一般人要快24倍。危害之三影响人的生殖系统，主要表现为男子精子质量降低，孕妇发生自然流产和胎儿畸形等。危害之四可导致儿童智力残缺。据最新调查显示，我国每年出生的2000万儿童中，有35万为缺陷儿，其中25万为智力残缺，有专家认为地热供暖辐射也是影响因素之一。世界卫生组织除了认为，计算机、电视机、移动电话的电磁辐射对胎儿有不良影响，地热供暖辐射也是导致婴儿发育不良的重要罪魁祸首。危害之五影响人们的心血管系统，表现为心悸，失眠，部分女性经期紊乱，心动过缓，心搏血量减少，窦性心率不齐，白细胞减少，免疫功能下降等。如果装有心脏起搏器的病人处于地热供暖辐射的环境中，会影响心脏起搏器的正常使用。危害之六对人们的视觉系统有不良影响。由于眼睛属于人体对地热供暖辐射的敏感器官，过高的地热供暖辐射污染会引起视力下降，白内障等。还会影响及破坏人体原有的生物电流和生物磁场，使人体内原有的电磁场发生异常。值得注意的是，不同的人或同一个人在不同年龄阶段对地热供暖辐射的承受能力是不一样的，老人、儿童、孕妇属于对地热供暖辐射的敏感人群。中国专家警告：地热供暖辐射可能致儿童智残或失忆…

[b][font='Microsoft YaHei', 宋体, sans-serif]【序号】：１[/font]【作者】：[b][b][font=&][size=13px][color=#0066cc][/color][/size][/font][font=&][size=13px][color=#0066cc]朱宇栋[/color][/size][/font][font=&][size=13px][color=#0066cc][/color][/size][/font][/b][/b][/b][font=&]【题名】：[/font][b][b][b][b][b][url=http://www.eope.net/EN/abstract/abstract17664.shtml][b]光学镜片外观瑕疵视觉检测技术研究及实现[/b][/url][/b][/b][/b][/b][/b]【期刊】：[font=Arial][size=12px]CNKI[/size][/font][b]【链接】：[url=https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1m780cd0ac7h0v30sd5u00n0hx324059&site=xueshu_se][font=&][size=13px][color=#0066cc]朱宇栋[/color][/size][/font]光学镜片外观瑕疵视觉检测技术研究及实现 - 百度学术 (baidu.com)[/url][/b][font=&][size=13px][color=#0066cc]朱宇栋[/color][/size][/font]

[b][font=宋体]系统概述：[/font][/b][font=宋体]针对空盒气压计检测过程中遇到装载、加压速度慢、人工读数、手动抄写检测数据、无法自动生成报告等问题，我们开发出LCase1000空盒气压计全自动系统。可实现空盒气压计全自动检测，人工只需进行被检表安装即可，一键操作，真正实现数据全自动采集并生成报告，是智能实验室的理想选择。[/font][font=宋体]所有设备连接成功后，首先把被检设备放置恒温箱中，自动设定不同温度点，当温度点达到后，延时一定时间（根据客户需求来设定），人工读取被检设备温度数值，并记录。温度检测完成后，被检设备转置于智能快速密封承载箱中，软件控制压力校验仪自动增加至设定压力点，压力检测结束后，智能快速密封承载箱震动轻敲、照明提示，软件自动读取被检设备数值，存储入计算机，系统自行计算温度系数数据后，生成报告，并存储数据。[/font][b][font=宋体]系统亮点：[/font][/b][font=宋体]1) [/font][font=宋体]安装、拆卸简易：气压计密封承载箱设计为抽屉式，被检表直接放入相应检测位置内即可，推拉便捷、简易。[/font][font=宋体]2) [/font][font=宋体]密封方式：采用挤压方式，实现O型圈变形密封，实现0泄露。同时推拉一下自动锁定密封和解锁密封；操作更简易，便捷；[/font][font=宋体]3) [/font][font=宋体]数据采集：承载箱内嵌摄像头，可自动读取被检表数据；[/font][font=宋体]4) [/font][font=宋体]自动震动与照明：承载箱内被检表两个为单位，检测结束后自动震动与照明；兼具手动按钮操作；[/font][font=宋体]5) [/font][font=宋体]加压速率快：约1Min到达设定点。承载箱容积仅为6个被检表大小，针对普通密封腔体节省3倍空间，体积小，加压速度快，可提高3-5倍工作效率；[/font][font=宋体]6) [/font][font=宋体]精致、小巧：为达到人工美学和实际工况使用的完美结合，主体采用铝合金材质、易损件采用不锈钢材质设计，外形美观、精致、简洁实用。[/font][font=宋体] [/font][b][font=宋体]应用领域：[/font][/b][font=宋体]计量院、气象局、环境监测站等[/font][font=宋体] [/font][font=宋体] [/font][img=,208.75,118.85]file:///C:\Users\liufeng\AppData\Local\Temp\msohtmlclip1\01\clip_image002.png[/img]

[size=16px][color=#ff0000][b][url=https://www.instrument.com.cn/job/position-78514.html]立即投递该职位[/url][/b][/color][/size][b]职位名称：[/b]机器视觉算法工程师[b]职位描述/要求：[/b]一、岗位职责：1.负责研发机器学习、模式识别、深度学习算法开发，应用于图像识别和分类；2.负责物体（纤维）检测、识别等相关计算机视觉算法在纺织行业的应用和需求；3.参与项目和产品需求的相关算法分析、集成和优化；4.评估和测试算法可行性及监控算法效果，根据用户需求进行分析改进；5.负责与嵌入式工程师协作，搭建算法模块；6.关注计算机视觉算法前沿技术与创新使用场景相结合的研发和工程实现。二、任职要求：1.硕士及以上学历（博士优先），计算机科学、信息工程、电子工程、机器人学等专业； 2.两年以上机器学习、机器视觉算法模型训练的工作经验3.在模式识别、机器学习、深度学习、计算摄影、图像处理等领域有深入认识，并了解各个算法的条件和瓶颈；4.熟悉图像处理基本方法（边缘检测，区域提取，低通滤波，特征提取，交点检测，二值化等），有OpenCV或者类似图形库开发经验 5.熟练掌握CNN, RCNN, ResNet等深度学习相关算法和模型，熟悉深度学习计算框架包括Tensorflow, MXNET, Caffe在内的其中一种；6.精通python或C++其中一种编程语言，有CUDA编程经验者优先；7.在相关领域主流会议或期刊发表过论文（CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/ICML/ICLR/IROS/ICRA/SIGRAPH）者优先；8.具有良好的沟通和写作能力，积极主动，具有创业热情；9.熟练的英文文献阅读能力，具有较强的论文复现能力。三、公司和产品简介LabWorld 是一家高科技分析仪器及应用解决方案开发公司，旨在利用数字化、大数据、人工智能等技术使得科研、检测人员的实验过程更省时、结果更准确、人力成本更低。LabWorld 的核心研发合作伙伴是荷兰 Sioux Technologies 公司，同时 Sioux 也是荷兰光刻机巨头 ASML 以及美国 Thermo Fisher Scientific 高端仪器的核心和关键研发供应商之一。经过近几年对动物纤维识别市场需求的潜心调研，Labworld 于 2020 年推出了其最新的动物纤维智能检验设备 Fiber ID，一款基于机器视觉和深度学习原理，基于光学显微镜的羊毛羊绒自动数量、质量检测设备，目前 Fiber ID 正在国内各大羊毛羊绒生产商处（例如鄂尔多斯）进行最终测试，得到了非常优异的结果与正面的反馈。现在我们正在寻找杰出的人才以担任动物纤维智能检验设备的【机器视觉算法工程师】这一重要的角色！ 希望这一角色进行机器学习、模式识别、深度学习算法开发，应用于Fiber ID图像识别和分类；满足纤维检测、识别等视觉算法在纺织行业的应用和需求；助力产品的优化迭代和人工智能在纺织行业的深度应用！网站：www.labworld-scientific.com[b]公司介绍：[/b] 聚焦台式电镜，致力电镜普及为研发工作者赋能，让我们一起 Free to Achieve复纳科学仪器（上海）有限公司于2012年成立，为高校、科研院所、政府和企业提供荷兰飞纳Phenom（现所属Thermo Fisher Scientific 赛默飞世尔科技）台式扫描电子显微镜（SEM）。该产品技术先进，市场占有率达80%，目前在中国拥有1000多家用户。2017年起，复纳与荷兰 S...[url=https://www.instrument.com.cn/job/position-78514.html]查看全部[/url][align=center][img=,178,176]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2021/08/202108160948175602_3528_5026484_3.png!w178x176.jpg[/img][/align][align=center]扫描二维码，关注[b][color=#ff0000]“仪职派”[/color][/b]公众号[/align][align=center][b]即可获取高薪职位[/b][/align]

[b][font=宋体]系统概述：[/font][/b][font=宋体]针对空盒气压计检测过程中遇到装载、加压速度慢、人工读数、手动抄写检测数据、无法自动生成报告等问题，我们开发出LCase1000空盒气压计全自动系统。可实现空盒气压计全自动检测，人工只需进行被检表安装即可，一键操作，真正实现数据全自动采集并生成报告，是智能实验室的理想选择。[/font][font=宋体]所有设备连接成功后，首先把被检设备放置恒温箱中，自动设定不同温度点，当温度点达到后，延时一定时间（根据客户需求来设定），人工读取被检设备温度数值，并记录。温度检测完成后，被检设备转置于智能快速密封承载箱中，软件控制压力校验仪自动增加至设定压力点，压力检测结束后，智能快速密封承载箱震动轻敲、照明提示，软件自动读取被检设备数值，存储入计算机，系统自行计算温度系数数据后，生成报告，并存储数据。[/font][b][font=宋体]系统亮点：[/font][/b][font=宋体]1) [/font][font=宋体]安装、拆卸简易：气压计密封承载箱设计为抽屉式，被检表直接放入相应检测位置内即可，推拉便捷、简易。[/font][font=宋体]2) [/font][font=宋体]密封方式：采用挤压方式，实现O型圈变形密封，实现0泄露。同时推拉一下自动锁定密封和解锁密封；操作更简易，便捷；[/font][font=宋体]3) [/font][font=宋体]数据采集：承载箱内嵌摄像头，可自动读取被检表数据；[/font][font=宋体]4) [/font][font=宋体]自动震动与照明：承载箱内被检表两个为单位，检测结束后自动震动与照明；兼具手动按钮操作；[/font][font=宋体]5) [/font][font=宋体]加压速率快：约1Min到达设定点。承载箱容积仅为6个被检表大小，针对普通密封腔体节省3倍空间，体积小，加压速度快，可提高3-5倍工作效率；[/font][font=宋体]6) [/font][font=宋体]精致、小巧：为达到人工美学和实际工况使用的完美结合，主体采用铝合金材质、易损件采用不锈钢材质设计，外形美观、精致、简洁实用。[/font][font=宋体] [/font][b][font=宋体]应用领域：[/font][/b][font=宋体]计量院、气象局、环境监测站等[/font][font=宋体] [/font]

[b]量子力学的核心问题——测量问题是否已经解决？[/b] 在我们的印象中，神秘的量子力学似乎很难与肉眼观测联系起来，更不用说是普通的大学物理实验了。然而，一群科学家正尝试通过双缝干涉实验，让观测者用肉眼验证量子叠加态。更令人激动的是，他们的实验还可能为量子力学的一个核心问题——测量问题找出答案。 Paul Kwiat要求志愿者们坐在一间黑暗的小屋里。在他们的眼睛逐渐适应黑暗环境时，每一位志愿者就像验光时一样，将头支撑在一个支架上，用一只眼睛盯着一个很暗的红十字看。在十字的两边各有一根光纤，可以将单个光子从十字左边或右边射入志愿者的眼中。 Kwiat是伊利诺伊大学香槟分校的实验量子物理学家，在验证了人眼探测单个光子的能力后，他和同事有着更高的目标：根据他们上个月在预印本网站arXiv上提交的论文，他们想要用人眼去验证量子力学的基本假设。[b] [/b]他们并不是简单地将一个光子通过左边或者右边的光纤送入志愿者眼中，而是输送一个同时处于左边和右边的量子叠加态的光子。人们会看到什么不一样的现象吗？根据标准量子力学，答案应该是“不能”。但迄今为止，还没有人做过这类测试。如果Kwiat团队的最终结果和理论预言不同，就会动摇我们对量子世界的现有理解，人们也将尝试通过一些其他理论来解释量子力学。[color=rgba(57, 99, 158, 0.972549)]这些理论对自然的看法与现有的完全不同，它们预言现实的存在与观测行为和观测者无关。[/color]如果成立，我们对量子力学的现有解释将被彻底推翻。Rebecca Holmes是Kwiat以前的学生，现在在洛斯阿拉莫斯国家实验室工作，他设计了这套实验装置。他说：“这可能成为超出标准量子力学的现象存在的证据。”[b] [/b]为了探究人眼是否能直接观测到单个光子，近一个世纪的物理学家做了大量努力。1941年，哥伦比亚大学的研究人员在Science上发文称，即使一束光中只有五个光子落在视网膜上，人眼也能看到。30多年后，当时在加州大学伯克利分校的生物物理学家Barbara Sakitt通过实验似乎验证了人眼可以看见单个光子。不过，这些实验远远不能给出确定的结果。Holmes说：“这些实验的问题在于它们都试图使用‘经典’光源”，但我们无法确定经典光源发出的到底是不是单个光子。也就是说，我们甚至不能保证那些早期实验都只用了单个光子。 直到2012年，人们有了确凿的证据，发现青蛙眼中的光感受器，或称视杆细胞，可以探测到单个光子。新加坡科技研究局的Leonid Krivitsky和同事从成年青蛙的眼中提取了视杆细胞，随后通过实验证实这些细胞对单个光子有反应。Kwiat说，现在“毫无疑问单个光感受器是可以对单个光子有反应的。”不过，这并不意味着视杆细胞在活体青蛙或者人体中有着相同的效果。因此，Kwiat和他在伊利诺伊的同事Anthony Leggett等人开始计划用单光子光源测试人类的视觉。很快，Kwiat团队开始了实验。现在，Holmes也加入了团队，负责实验操控。但是“我们当时失败了。”Holmes说。 2016年，当时在维也纳大学的生物物理学家Alipasha Vaziri领导的研究团队报告称，他们用单光子光源证实了“人眼可以探测到单光子事件，而且探测到的概率很高，这显然不是巧合。”[b]双缝实验解决测量问题？[/b] Kwiat团队对这个结果有些怀疑，他们想要用更多志愿者、做更多实验以提高数据的确信度。他们担心的核心问题是眼睛探测光子时的低效。入射光子必须首先经过眼球最外面一层透明的角膜，这会反射掉一部分光。接下来光子进入晶状体，晶状体和角膜共同将光汇聚在眼球后部的视网膜上。而在视网膜和晶状体之间，凝胶状的玻璃体也会吸收或散射光子。最终，抵达角膜的光子中，只有不到10%能出现在视网膜上的视杆细胞中，进而产生神经信号，神经信号传送到大脑就形成了视觉。所以，得到可以在统计学上排除偶然性的显著性差异，是一项令人生畏的挑战。Kwiat说：“我们希望在未来六个月得到确定的答案。” 这并没有使他们停止设计新的实验。在标准设计中，一面半涂银面镜会让光子进入左边或右边的光纤，然后落在左眼或右眼的视网膜上，志愿者就会敲击键盘来表示他们看到的方向。但是，研究者也可以很容易地利用量子光学技术制造出叠加态的光子，使其同时进入两条光纤，然后同时出现在左右双眼的视网膜上。接下来光子到底发生了什么，取决于你相信光子发生了什么。 物理学家用一种叫做波函数的数学抽象概念来描述光子的量子态。在叠加态的光子打在视网膜上之前，波函数会弥散出去，这时光子在左边和右边被发现的概率相同。光子和视觉系统的作用是一种观测，而人们认为观测会使波函数“坍缩”，于是光子最终会处于其中任意一边，就像抛出去的硬币最终朝上的会是正反面中的任意一面。当人眼接收到叠加态的光子时，出现在左右两侧的光子数目会有差异吗？Kwiat说：“如果你相信量子力学，那就没什么区别。”但是如果他们的实验发现了无法驳斥的显著性差异，那就说明量子力学一定存在什么问题。他补充说：“这将会是一个大发现，一个惊天动地的结果。” 这样的结果预示着人们可能会解决量子力学的一个核心问题：[color=rgba(57, 99, 158, 0.972549)]测量问题[/color]。假如波函数真的因为测量而坍缩，量子力学理论并没有表明这种坍缩是如何发生的。测量的仪器应该有多大？以眼睛为例，一个视杆细胞够大吗？还是需要整个视网膜？又是否需要角膜？是否需要有一个有意识的观测者呢？[b]坍缩与观测[/b] 一些候选理论通过使坍缩完全独立于观测者和测量仪器，来解决这个潜在问题。例如“[color=rgba(57, 99, 158, 0.972549)]GRW”坍缩模型[/color]（以理论物理学家Giancarlo Ghirardi，Alberto Rimini和Tullio Weber命名）。GRW模型及其变型都[color=rgba(57, 99, 158, 0.972549)]假设波函数是自发坍缩的[/color]。处于叠加态的物体质量越大，坍缩就越快。这个理论的结果之一是，单个粒子可以无限长时间地处于叠加态，但是宏观物体就不行。所以，在GRW理论中，著名的薛定谔的猫是无法处于活与死的叠加态的。像GRW这样的理论被称为“无关观测者”的现实模型。 如果像GRW这样的理论对自然的描述是正确的，我们这一个世纪以来想要证明的想法就完全错了。我们一直都认为观测和测量是构成现实世界的中心要素。关键是，当处于叠加态的光子落在视网膜上时，[color=rgba(57, 99, 158, 0.972549)]GRW理论预言的两边的光子计数将和标准量子力学存在一些细微的差别。[/color]这是因为在光子的传输过程中会和不同大小的系统发生作用，比如两个视杆细胞中的两个感光蛋白是一个系统，两个视杆细胞及相应神经的组合又是一个系统，光子在和这两个系统作用时会表现出不同的自发坍缩速率。尽管Kwiat和Holmes都强调在他们的实验中不太可能会看到什么不同，但他们也承认，如果发现了任何与经典理论的差别，就可能预示着GRW这类理论是正确的。 Michael Hall是澳大利亚国立大学的理论量子物理学家，他并没有参与这项研究。Michael同意GRW预言的光子计数和经典理论会出现很小的差别，但是他说这样的差别太小，已经提出的实验是无法探测到的。然而，他认为光子计数上任何的异常现象都值得关注。他说：“这很值得认真思考。我觉得这种偏差出现的概率极小，但是还是有可能。这非常有意思。” Kwiat也想了解量子态和经典态的主观感知差异。他问道：“人在直接观测量子事件时会感受到差异吗？答案‘很可能不会’，但是我们确实不知道。你永远得不到答案，除非你为人的视觉系统建立一个量子力学级别的完备模型，或者，通过实验进行观测。我们无法建立这样的模型，所以就只能去做实验了。” Robert Prevedel在2016年是Vaziri研究团队中的一员，现在在德国的欧洲分子生物学实验室工作。他更感兴趣的是在一系列事件中找出波函数坍缩的具体位置。坍缩是发生在最初光子打到视杆细胞上时？还是在神经信号产生和传递的中间过程中出现？或者是最后信号使人产生视觉时？他提议将视网膜提取出来，再向其发射处于叠加态的光子，记录不同阶段的视觉处理过程（比如记录视杆细胞，或是组成视网膜的其他感光细胞的信息）来看看叠加态到底持续多久。 Prevedel认为视杆细胞对光的吸收会使得叠加态消失。但是他说：“如果我们看到量子（叠加态）存在于光子接触视杆细胞后的任何一个阶段，不论是在视网膜内不同细胞层中，还是在之后的神经回路中，都将是真正的突破。这将是一个非常惊人的发现。” 还有一个大家常常故意视而不见的问题：人类的意识。意识能造成量子态坍缩，让光子最终只在一边出现吗？但Prevedel却对意识与测量、坍缩之间是否真的存在关联持怀疑态度。 Prevedel说：“意识是人脑中细胞和神经元的共同作用的结果，这些细胞和神经元很多，没有几十亿也有几百万。如果意识在量子叠加态的探测中起到了作用，那么这个过程就会牵扯到尺寸和大脑相当的宏观物体，例如组成生物细胞的大量原子和电子的集合。但根据我们已有的知识，这种宏观物体是无法保持量子叠加态的。”