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混合數(shù)據(jù)相機(jī)(Hybrid Data Camera):面向未來(lái)的多圖像平臺(tái)

2023-12-01


近年來(lái),隨著科技的不斷進(jìn)步,智能制造興起并逐漸成為各大廠(chǎng)商轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)。機(jī)器視覺(jué)行業(yè)作為制造業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)迎來(lái)了新機(jī)會(huì),同時(shí)也面臨著巨大挑戰(zhàn)。


科技創(chuàng)新在各個(gè)領(lǐng)域的突破,引入了大量的新材料和新工藝,也因此涌現(xiàn)出難度越來(lái)越高的檢測(cè)需求。以瑕疵及缺陷檢測(cè)為例,在傳統(tǒng)工業(yè)相機(jī)實(shí)現(xiàn)的瑕疵及缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中,光源、工業(yè)成像硬件和被檢測(cè)物品之間關(guān)聯(lián)緊密,三者中任一環(huán)節(jié)發(fā)生變化,都需要追加人力和時(shí)間重新調(diào)整;同時(shí),一套傳統(tǒng)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)很多時(shí)候需要將檢測(cè)條目分解為不同的打光方案及多個(gè)工站,并配合多種算法去實(shí)現(xiàn),單工站和產(chǎn)線(xiàn)整體效率較低,項(xiàng)目可移植性差,批量復(fù)制復(fù)雜度高、實(shí)施耗時(shí)耗力。


工業(yè)AI的出現(xiàn)承載了用戶(hù)提升檢測(cè)效率的期望,大家希望通過(guò)算法來(lái)解決效率和準(zhǔn)確率的難題。事實(shí)上,工業(yè)AI的落地需要導(dǎo)入大量有效樣本進(jìn)行訓(xùn)練,視覺(jué)成像硬件和工業(yè)AI存在著天然的上下游關(guān)系。工業(yè)AI也對(duì)圖像質(zhì)量和數(shù)據(jù)量提出了更高的要求。一般工業(yè)相機(jī)能夠提供的圖像,從數(shù)量和信息密度等維度來(lái)看,都滯后于工業(yè)AI的發(fā)展,影響了AI的落地效率。工業(yè)AI廠(chǎng)家為得到合適的圖像信息,不得不被迫去研究及搭建各自離散的視覺(jué)硬件系統(tǒng),費(fèi)時(shí)費(fèi)力,效果也并不理想。







Hybrid Data Camera

混合數(shù)據(jù)相機(jī)



混合數(shù)據(jù)相機(jī)(Hybrid Data Camera)是盛相科技近期推出的全新視覺(jué)硬件產(chǎn)品,區(qū)別于傳統(tǒng)的2D相機(jī)和3D相機(jī),它能夠兼容多種成像模式,混合輸出豐富且優(yōu)質(zhì)的2D和2.5D圖像,給予工業(yè)AI更有效的數(shù)據(jù)支持。它提供了光度立體、相位偏折類(lèi)2.5D模式,只需簡(jiǎn)單配置即可獲取各類(lèi)材質(zhì)(漫反射、高反及鏡面反射等) 物體表面的光學(xué)屬性。

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混合數(shù)據(jù)相機(jī)在硬件端完成了大量圖像數(shù)據(jù)的處理工作,可同時(shí)輸出多通道的原圖和計(jì)算圖。它對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和圖像處理算法等硬件配置的要求更低,幫助用戶(hù)降低硬件成本的同時(shí)提供了更精準(zhǔn)和信息密度更高的圖像信息。


混合數(shù)據(jù)相機(jī)具有高度集成的特性,它可以替代傳統(tǒng)瑕疵及缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中工業(yè)相機(jī)、復(fù)雜的光源組、光源控制器和數(shù)據(jù)采集卡等繁瑣的構(gòu)成部件。



節(jié)省時(shí)間和人力成本:幫助用戶(hù)在硬件配置和采購(gòu)、方案調(diào)試及項(xiàng)目落地期間節(jié)省大量的時(shí)間和人力


簡(jiǎn)單易用:硬件構(gòu)成更為簡(jiǎn)單,因此成像系統(tǒng)的搭建更便捷,用戶(hù)高效完成線(xiàn)下調(diào)試之后就可快速應(yīng)用到產(chǎn)線(xiàn),避免實(shí)施現(xiàn)場(chǎng)的反復(fù)調(diào)試。

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光度立體模式檢測(cè)場(chǎng)景

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相位偏折模式檢測(cè)場(chǎng)景




#混合數(shù)據(jù)相機(jī)
長(zhǎng)期效益顯著

01
評(píng)估、部署階段

能夠根據(jù)用戶(hù)應(yīng)用需求靈活切換和整合,使得在同一工站部署多種瑕疵及缺陷檢測(cè)方案的可行性大幅提升,產(chǎn)線(xiàn)空間的利用率更高、檢測(cè)效率更高。

02
遷移、復(fù)制階段

混合數(shù)據(jù)相機(jī)參與的成像系統(tǒng)柔性更高、檢測(cè)方案便于復(fù)制,且對(duì)后端算法的兼容更友好,集成商伙伴可高效完成項(xiàng)目遷移,終端用戶(hù)也能夠快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線(xiàn)復(fù)制。



總體看來(lái),混合數(shù)據(jù)相機(jī)突破了傳統(tǒng)瑕疵及缺陷檢測(cè)系統(tǒng)在成像端的瓶頸,具有性能卓越、高度集成、柔性高效等優(yōu)勢(shì),硬件部署更為便利,為AI提供了數(shù)量更多、信息密度更高、更有效的數(shù)據(jù)。它適配絕大部分高難度瑕疵及缺陷檢測(cè)需求,在3C、鋰電池、半導(dǎo)體、汽車(chē)制造、PCB/PCBA、玻璃、光伏、食品加工、精密制造等行業(yè)中均可廣泛適用。


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