廠商回收巴斯勒相機控制器，全國回收拆機/全新康耐視智能相機，讀碼器， 掃描槍。
2020年10月12-15日，2020華南國際工業博覽會（以下簡稱SCIIF）在深圳國際會展中心如期召開。作為人工智能重要的前沿技術之一，通過模擬人的視覺系統，賦予機器“看"和“認知"的能力，也是本次SCIIF重要的展出內容之一。
康耐視作為一家成立40年，專注于機器視覺的公司，在此次SCIIF中帶來了眾多機器視覺的解決方案，包括智能相機、3D相機、讀碼器、深度學習軟件VIDI、深度學習智能相機D900以及VGR產品等。
隨著機器視覺硬件方案的不斷成熟以及算力的提升，包括軟件在應用領域的解決方案、3D算法、深度學習能力的不斷完善，機器視覺極大擴寬了在面板、半導體、PCB/FPC等領域應用的廣度和深度。據中國視覺產業聯盟數據顯示，2018年中國及其視覺行業銷售額達到83億元，較2013年翻了3倍，年復合增長率達%。
為此，電子發燒友記者在SCIIF現場采訪到了康耐視，就目前康耐視在機器視覺市場的發展進行深入的探討。
康耐視SCIIF現場展位圖
康耐視區銷售經理劉墨介紹到，康耐視目前擁有完整的機器視覺產品線，囊括視覺軟件、智能相機、3D相機、讀碼器、深度學習產品等，這在行業內。
以深度學習領域為例，康耐視是目前一家在消費電子、汽車、鋰電、醫療等行業成功大批量部署的深度學習品，備行業中的圖片訓練最少的樣本數量 同時也是目前行業里一家將傳統視覺軟件和深度學習軟件整合在一起的機器視覺品牌。
劉墨以實際案例闡述了目前康耐視機器視覺技術在行業中的實際應用，在面板行業中，尤其在手機面板中，可以發現OLED正在快速發展，并在面板應用中逐漸取代LCD。相比LCD，OLED工藝更復雜，難度更高，加上曲面以及攝像頭開孔位置各異，同時還需要兼容線體的靈活性，導致制作OLED的技術要求更高，這對于視覺廠商而言無疑是一個挑戰。
康耐視推出了一個高精度對位系統AlignPlus，用以應對復雜的對位貼合問題，可以解決OLED的對位技術需求。康耐視依靠該系統，協助設備商順利拿下了國內面板制造的設備訂單。
AlignPlus軟件支持多相機對準應用
此外，國內的電芯制造商，由于其客戶的需求量大，但讀碼器的安裝高度、角度變化多樣，這就要求讀碼器品牌不但要保證讀取率，還需要保證產品型號的盡量統一，以便后期維護，并且要嚴格做好成本控制。這時康耐視的讀碼器顯露出了較大的優勢，由于采用了模塊化設計，相同的本體可以靈活的配置光源和鏡頭，這樣只用一種款式便可以滿足客戶的這些要求，最終通過各項評比，成功拿下訂單。
不過在實際的工業視覺檢測中，還面臨著器件不規整，打光穩定性較差、光學畸變、器件輸送速度過快、從器件圖像提取的特征點較少等問題，這些復雜的問題困擾著視覺廠商。
劉墨對此表示，康耐視將傳統視覺和深度學習整合在一起，就是為了解決這些問題。用傳統視覺去解決光學畸變，對產品特征進行定位，用深度學習里的監督模式和非監督模式對產品進行定性判斷，再回來用傳統視覺進行量測，這樣深度學習和傳統視覺就形成了有效的互補，最終實現的檢測。
今年也是特殊的一年，由于的緣故，對許多行業都造成了不同程度的影響，機器視覺自然也不例外。劉墨表示，康耐視在此期間加大了在消費電子行業以外的多個行業的投入，如醫藥行業、鋰電池汽車行業、半導體行業等。
如一家醫藥行業的客戶，有一款藥物需要在低溫下保存，當有需要的時候，自動裝置會將藥物取出，這時需要追蹤判斷一下藥物是否有取錯的情況。但藥物從低溫環境中取出時，會在表面覆蓋一層霜霧，傳統的視覺檢測無法判斷，而康耐視通過In-Sight D900智能深度學習相機幫客戶解決了這個問題。
In-Sight D900智能深度學習相機圖片
同樣是在期間，某家LED芯片工廠在進行芯片制作時，還需要人工進行質檢。但期間工廠返工困難，質檢人手不足，給企業生產帶來了很大的問題。康耐視通過深度學習產品，在客戶現場進行了近一個月的驗證，對芯片圖片放大200倍進行驗證，成功的將之前由人工判斷的缺陷檢測出來，而且檢測穩定性遠遠高于人工。
顯然，機器視覺將技術將助力企業智能化升級，與終端應用及底層技術共同成長。未來，劉墨表示，從產品角度來看，康耐視會繼續加大深度學習、讀碼器、智能相機、3D等產品的研發投入、產品將更加適應細分的行業。
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