中國機器視覺助力智能制造創(chuàng)新發(fā)展大會（以下簡稱VisionChina（北京）2021）于2021年7月21-22日在北京國際會議中心召開。大會以智能制造高質(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。在大會開幕式，主辦方、承辦方、各位領(lǐng)導、演講嘉賓及觀眾展商們共同見證了新時代下機器視覺產(chǎn)業(yè)的加速創(chuàng)新變革。來自全國各地的展商和觀眾及其行業(yè)企業(yè)、專家齊聚一堂，共享此次機器視覺行業(yè)盛宴。
大會開幕式伊始，中國工程院院士周立偉教授為開幕式發(fā)表致辭，他指出，隨著我國進入全面推進智能制造階段，機器視覺將向全行業(yè)覆蓋，應用市場需求急劇擴增，因此智能制造為機器視覺提供了巨大的需求牽引，是機器視覺行業(yè)的重大戰(zhàn)略機遇。
中國電子技術(shù)標準化研究院技術(shù)總監(jiān)張暉就《機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展與標準化》做專題報告。
報告中明確指出機器視覺系統(tǒng)是集光學、機械、電子、計算、軟件等技術(shù)為一體的工業(yè)應用系統(tǒng)，它通過對電磁輻射的時空模式進行探測及感知，可以自動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行處理、分析和測量，根據(jù)測量結(jié)果做出定性分析和定量解釋，從而得到有關(guān)目標物體的某種認識并作出相應決策，執(zhí)行可直接創(chuàng)造經(jīng)濟價值或社會價值的功能活動。
機器視覺產(chǎn)業(yè)圖譜
清華大學唐杰教授做《人工智能之認知圖譜》重要報告，中國超大規(guī)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(diào)最大、通用、國產(chǎn)、知識。悟道的多項應用，都已突破圖靈測試，在詩詞創(chuàng)作、做對聯(lián)、文本摘要、人設問答、繪畫等方面，可與人類一較高下。
凌云光技術(shù)股份有限公司研發(fā)副總裁兼CTO趙嚴博士做《機器視覺與智慧工廠》重要報告。
服務智慧工廠的機器視覺技術(shù)
機器視覺與5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)等技術(shù)加速融合與創(chuàng)新，有利于其更堅實地服務全產(chǎn)業(yè)，推動中國制造業(yè)加速完成智能化轉(zhuǎn)型。
以印刷行業(yè)為例，為了保證印刷品質(zhì)量，正式開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“只可意會，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)過程急需通過技術(shù)手段改進。
工業(yè)AI離不開“眼、腦、手"的配合，眼睛明亮，腦子聰明，手腳靈巧，相互配合，才能實現(xiàn)工業(yè)AI。
隨著成像器件朝著高靈敏、高動態(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(xiàn)實。新興的計算光場成像、相干調(diào)制成像和高光譜成像等計算成像技術(shù)突破傳統(tǒng)視覺成像瓶頸。技術(shù)進步為工業(yè)AI擦亮雙眼。
機器視覺很早就進入了人工智能的領(lǐng)域，但用的主要是傳統(tǒng)的模式識別的算法。隨著機器學習的廣泛應用，顯示屏行業(yè)開始打造傳統(tǒng)算法和深度學習相融合的算法，稱之為“雙引擎"。二者相結(jié)合，為工業(yè)AI打造聰明的大腦。
智慧工廠的構(gòu)想
目前，工廠管理所有的環(huán)節(jié)都是圍繞產(chǎn)品展開的，包括人工、工藝、設備等。在這個過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)多是人工記錄或者是缺失的。最能體現(xiàn)生產(chǎn)情況的來自生產(chǎn)一線的海量數(shù)據(jù)卻沒能帶來任何反饋。
智慧工廠的中心是數(shù)據(jù)，在架構(gòu)上包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應用。除了對常規(guī)的制造數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)進行整合，質(zhì)量數(shù)據(jù)的加入為工廠管理注入靈魂。通過質(zhì)量全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)與品質(zhì)數(shù)據(jù)的綜合利用，進行工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析，進而做出企業(yè)決策。
除了機器視覺的設備以外，還需要大量的工業(yè)軟件來做支撐。
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(shù)據(jù)。同時能對設備進行實時的調(diào)整和優(yōu)化，保證品質(zhì)。GMQM則以質(zhì)量標準為準線進行統(tǒng)一管理，通過檢測模型和集中訓練保障產(chǎn)線一致，最終實現(xiàn)工藝改善，快速閉環(huán)。
智慧工廠以設備、產(chǎn)線的精細管理為基礎(chǔ)，進而構(gòu)建工廠級決策-認知圖譜，建立基于知識圖譜的工廠檢測管理、分析與決策框架。
智慧工廠的應用
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步驟分別為以智能裝備為核心的端的布局、以智能產(chǎn)線管理為核心的邊的布局和以智能工廠決策為核心的云的布局。
步: 創(chuàng)新工藝&科學可度量的品質(zhì)控制, 解放工人
第二步: 建立質(zhì)量大數(shù)據(jù), 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)量和效能改進為目的, 使用大量的AI技術(shù), 實現(xiàn)智能生產(chǎn)管理的 SmartFabrication.
在深刻把握工業(yè)客戶對于精度、效率、品質(zhì)提升的核心需求的基礎(chǔ)上，凌云光先后研發(fā)了國產(chǎn)印鈔/標簽/軟包裝高速在線印品彩色質(zhì)量檢測裝備、LCD/OLED/MicroLED顯示屏全自動質(zhì)量檢測裝備、手機精密裝配/加工智能對位系統(tǒng)等產(chǎn)品，持續(xù)通過創(chuàng)新的產(chǎn)品與解決方案推動產(chǎn)業(yè)自動化與智能化升級。
作為工業(yè)人工智能的踐行者，凌云光正努力推動“工業(yè)無憂"的發(fā)生，為機器植入眼睛和大腦，讓工業(yè)變得更智能！
