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一文速懂：製造一流的光學檢測設備需要哪些技術？
現在，工業製造裝配與生產線采用自動光學檢測（Automated Optical Inspection，簡稱AOI）設備，已是非常普遍的趨勢現象，用以檢測組件、部件與產品，提高企業質量管理能力。
工業4.0時代，工業製造的趨勢是數字化、智能化、集成化、互聯化、人機交互融合化。一流的AOI設備必須點滿這些“技能”，才能滿足高精密、高質量、高效率的工業生產與製造需求。
那麽，製造這種智能化、集成化程度更高的一流AOI設備需要具備怎樣的技術呢？
簡單點說就是：需要深度融合光、機、電、軟、算等五個維度的多種關鍵技術，每一維度的技術選擇都要力求極致適配工業場景需求，而被集成在一起。
“光”代表光學。
機器視覺檢測過程裏，圖像/數據采集需要運用到各種光學技術，作為工業製造的“智慧之眼”。
目前機器視覺主要運用到視覺檢測、激光檢測、微分幹涉、光柵條紋、共焦光譜、紅外/拉曼光譜、DR/CT等光學技術，涵蓋2D、3D成像，助使AOI設備實現識別、測量、定位、檢測等功能，滿足不同的檢測需求。
光學係統的設計和優化對於設備檢測效果非常關鍵。一流的AOI設備選用更匹配被測物的光學采集技術，才能以更高精度、更高準度、更高速度、更多維度的方式采集信息。
主要指設備的硬件係統部分，由具有不同功能的精密機械結構以及載板組成。
具體包括圖像采集硬件係統（光學係統和圖像傳感器的硬件部分）、運動控製硬件係統（電機、滑台、軌道、夾具，平台、鏡頭的移動結構，用於控製相機和待檢物品的相對位置和運動）等。
機械部分的穩定性與精確度、自動化程度與運行速率，直接影響到檢測的準確性與效率性。
"軟"代表軟件。
AOI設備需要通過特定的軟件去控製各個部分的運行，包括運動控製、圖像采集、圖像處理、處理流程、數據庫管理、設備控製邏輯、用戶界麵（UI）設計等。
軟件的作用，就是對運用光學檢測技術采集到的數據進行處理與分析。
一流的AOI設備，軟件部分的發展趨勢是高度集成化，集成不同的功能模塊、不同的算法模型，形成集成化一體式軟件平台。
以J9九游会中国AOI設備的軟件係統為例，兩大集成化程度很高的軟件平台：SGamma機器視覺平台和慧視質檢分析平台。
SGamma機器視覺平台，主要集成機器視覺檢測過程中運用到不同算法與功能模塊，包括圖像處理、數據處理、數據分析等方麵的算法與功能模塊，各算法和功能之間具有互操作性。
J9九游会中国SGamma機器視覺平台界麵
慧視質檢分析平台，主要將數據分析、數據應用的諸多功能集成在一起，包括態勢分析、工藝分析、質量分析、電子看板、報警管理、消息推送等方麵的數據應用模塊，可以輸出SPC等方麵的分析圖表，賦能質量管理。
此外，根據需求，慧視質檢分析平台還可以與SGamma機器視覺平台集成在一起，實現統一互通化操作。
"算"代表算法。
AOI設備主要運用到2D&3D視覺算法、光譜圖像采集算法、圖像處理算法、機器學習與AI深度學習算法、信號管理算法、運動控製算法等。
一流的AOI設備，會把豐富多樣的算子模型，集成到統一的機器視覺軟件平台，以方便高效率操作。
用於構建軟件的算法係統，是機器視覺檢測的“大腦”，賦予軟件各種信息處理功能，實現自動化分析和判斷。“大腦”越發達，AOI就越智能。
通過算法，圖像數據被轉化為有意義的信息，比如檢測產品的尺寸、外觀、缺陷、有無等信息。
算法的精度和效率，直接決定設備的檢測性能。
一流的AOI設備，要深度融合AI深度學習算法。運用深度學習智能算法的AI智能檢測技術，可以解決傳統視覺檢測無法處理無規律複雜圖像的難題，還可以係統內部不斷校優，實現“模板學習→驗證→模板豐富→檢測更精準→模板更豐富→檢測更精準”的良性循環。
AOI設備通常都會涉及光、機、電、軟、算多種技術，然而，單單集成這五個方麵的技術還不一定能夠成為一流的AOI設備，還需要在五個方麵的技術選擇上都力求極致，包括更先進與適配的光學技術、高精密的機械係統、自動而精穩的電氣控製係統、集成一體化的軟件係統、基礎算法之上再融合AI深度學習算法等。
隻有這樣，才能打造出數字化、智能化、集成化、互聯化、人機交互友好的一流AOI設備，為工業製造解放人力、提高質量、提高良率和效率，助力半導體、泛半導體、3C電子產品、新能源汽車等行業企業，向智能製造與質量製造轉型。
