事實上，不是2022年,，從2018年起,，我國大陸的8寸晶圓產能就已經是全球第*，而從2018年-2021年足足4年,，都是排第*,。如果2022年還是第*，那就是連續(xù)5年排第*名了,。當然,，12寸現(xiàn)在是主流，但8寸也這容小瞧,，所以我國大陸如果連續(xù)5年在8寸晶圓上全球第*,，也是一件值得驕傲的事情。另外值得一提的是,，在12寸晶圓產能上,，我國大陸也是排在韓國和灣灣之后的第三位，甚至機構預測,，以我國大陸12寸晶圓的增長率來看,，也許到2024年，可能會超過我國灣灣,，成全球第二,，然后在2026年左右，有可能超過韓國,，成全球第*,。Ling先光學生產的晶圓檢測設備，檢測晶圓的平整度及顆粒度，從芯片“地基”開始嚴把關,、嚴要求,，自主研發(fā)的算法工程更是從客戶關注點出發(fā)，解決質量問題,。助力半導體行業(yè)輝煌,、成長。光學鏡片及光學透鏡檢測設備,?；茨下N曲度檢測設備供應商

機器視覺主要研究用計算機來模擬人的視覺功能，通過攝像機等得到圖像,，然后將它轉換成數(shù)字化圖像信號,，再送入計算機，利用軟件從中獲取所需信息,，做出正確的計算和判斷,，通過數(shù)字圖像處理算法和識別算法，對客觀世界的三維景物和物體進行形態(tài)和運動識別,，根據識別結果來控制現(xiàn)場的設備動作,。從功能上來看，典型的機器視覺系統(tǒng)可以分為：圖像采集部分,、圖像處理部分和運動控制部分,，計算機視覺是研究試圖建立從圖像或者多維數(shù)據中獲取“所需信息”的人工智能識別系統(tǒng)。正地應用于醫(yī)學,、,、工業(yè)、農業(yè)等諸多領域中,。視覺技術研究與應用的必要性視覺技術在國內外發(fā)展極其必要,。2008年經濟危機極大沖擊了美國至全球的各個領域。美國汽車制造業(yè)“BigThree”頻臨破產,，進一步自動化是出路,。美國推行“MadeinUS”計劃。出臺多個政策刺激鼓勵企業(yè)技術發(fā)明創(chuàng)新,，視覺技術的應用就顯得非常必要,。近年在國內，勞動力工資成本大幅提高,，很多生產企業(yè)遷移到人力資源更低廉的國家和區(qū)域,，食品、醫(yī)藥質量事件不斷,?！癕adeinChina”在世界聲譽亟需提高,，為提高質量保持競爭力，各領域的視覺檢測及高度自動化勢在必行,。視覺檢測對工業(yè)自動化的重要性與日俱增,。淮南翹曲度檢測設備供應商檢測設備是用于檢測工業(yè)產品的高質量,、精度高設備,，提高生產效率及產品合格率。

基于產品質檢數(shù)據與生產制造過程數(shù)據的閉環(huán)關聯(lián)與分析挖掘,對產品成品件質量影響因素進行分析和開裂缺陷的準確預測,實現(xiàn)生產線問題及時告警和支持決策響應,?；谶吘売嬎愫虯I的視覺識別平臺**光學基于AI技術的視覺識別平臺，主要由邊緣端（邊緣計算）和中心端（中心計算）兩部分組成,，其中工業(yè)相機,，工業(yè)機器人以及英偉達NVIDIAJetsonNano研發(fā)的HI209V產品等嵌入式智能設備構成了圖像視頻采集端，部署在工廠自動化產線上,；邊緣計算部署的采集端及中心計算部署的液冷GPU工作站集群則撐起了該AI平臺的主控系統(tǒng),。視覺識別平臺整體架構圖如下：邊緣計算端-在邊緣計算端執(zhí)行圖像采集的機器人裝有一個工業(yè)攝像機，一個工業(yè)照相機,。工業(yè)照像機進行遠距離拍攝,，用于檢測有無和定位；工業(yè)攝像機進行攝像,，用于OCR識別。-以烤箱檢測為例,，當系統(tǒng)開始工作時,，通過機器人與旋轉臺的聯(lián)動，先使用攝像機對烤箱待檢測面的全局視頻攝像,，并檢測計算后,，提取需要進行OCR識別位置，驅動工業(yè)相機進行局部拍攝,。-相機采集到的不同視覺圖像,，會首先交由基于英偉達NVIDIAJetsonNano開發(fā)的HI209V邊緣計算進行視頻處理：快速降噪（修復）、視覺增強,、視焦修復,、風格轉換等預處理。

幾乎全部標記過不合格品被全部剔除,。應用該系統(tǒng)可保證不合格品不流入市場,，這樣就可以提升產品等級，用戶的滿意度和潛在的品牌價值,，當然也可以降低回收的費用,。案例【11】藥片顆粒的機器視覺檢測系統(tǒng)通常藥片填充完成以后，會直接對藥片進行鋁塑封，假如塑封后再檢測,，一旦有塑孔沒有填充或填充了缺損的藥片,，就會造成產品的浪費以及檢測難度的進步。加之很多塑封是不透明的,，一旦塑封好就很難檢測,，因此為避免損失藥片，生產機械制造商需采用高性能的機器視覺檢測系統(tǒng),。隨著國外高速和高精度藥機不斷進進中國市場,。我們的產品具有高度的靈活性和可定制性，能夠滿足不同用戶的個性化需求,。

工業(yè)自動化需求對視覺技術的推動高度集成化,。國外典型研究與應用對于機器視覺技術，世界各國都在研究與應用,。1994年rika等研究了一種基于機器視覺的多面體零件特征提取技術,，獲得零件特征。1998年,，,。同年，Du-MingTsai等將機器視覺和神經網絡技術相結合,，實現(xiàn)對機械零件表面粗糙度的非接觸測量,。2003年，Eladaw.,，以獲得實時加工數(shù)據,。日本的視覺識別機器人研究，從數(shù)量或研究成果看都占據著明顯的地位.美英德韓也都在開展相關研究,。國外的卡耐基-梅隆,。韓國Soongsil大學的Kim基于支持向量機和Camshift算法檢測視頻幀中的文字。國內典型研究與應用相對國外,，國內計算機視覺技術應用研究起步較晚,，與國外有差距，還需進一步在深度,、廣度及實踐方面作出努力,。國內的李留格等采用BP神經網絡來進行輪胎胎號字符識別；李朝輝等利用形態(tài)算子提取視頻幀的高頻分量,，把文本字符從復雜的視頻中分離出來,；周詳?shù)壤酶倪M的BP神經網絡對字符進行識別，提高了識別率和識別速度,。字符識別技術是機器視覺領域的一個重要分支,，在文字信息處理,，辦公自動化、實時監(jiān)控系統(tǒng)等高技術領域,，都有重要的使用價值和理論意義,。機器視覺識別技術應用實例當前，機器視覺已成功地應用于工業(yè)檢測領域,。汽車產業(yè)表面檢測設備,、玻璃檢測設備、面漆檢測設備,、整車檢測設備,。蕪湖表面形貌檢測設備生產廠家

檢測點數(shù)多、檢測度高,、面型要求高,，檢測可達納米級精度的工業(yè)品檢測設備?；茨下N曲度檢測設備供應商

    3D視覺的應用領域越來越***,，成為提升產業(yè)自動化和智能化水平的重要抓手。目前,，工業(yè)領域主流的3D視覺技術方案主要有三種：飛行時間（ToF）法,、結構光法、雙目立體視覺法,。這些3D視覺技術也給工業(yè)相機的硬件方面帶來變革,，相應的**傳感器和半導體芯片技術發(fā)展迅速，例如ToF圖像傳感器,、垂直腔面發(fā)射激光器（VCSEL）,、雪崩光電二極管（APD）/單光子雪崩二極管（SPAD）、MEMS微鏡等,。3D視覺技術需要軟硬兼施。軟件方面,，三維點云處理及機器學習（MachineLearning,，ML）是兩項重要技術，推動3D成像與傳感應用,，引起機器視覺廠商的重視,。例如，2017年康耐視（Cognex）收購了深度學習軟件公司VidiSystems,。圖53D工業(yè)相機**元器件及主要廠商當前,，中國制造正從“制造大國”向“制造強國”轉型升級，而機器視覺作為實現(xiàn)“工業(yè)”的**技術正處于制造產業(yè)的風口浪尖,。為此,，麥姆斯咨詢特邀機器視覺領域的技術大咖和產業(yè)精英共聚『第二十七屆“微言大義”研討會：機器視覺及工業(yè)檢測』,，針對工業(yè)相機**元器件、3D成像及機器視覺技術及應用進行深入交流,，為“中國智造”出謀劃策,！淮南翹曲度檢測設備供應商