汇川视觉麒麟平台介绍
汇川视觉简介
公司简介
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涉及行业线
锂电/灌装/触控显示/3C制造/印刷&包装/......
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研发占比
互联网 20%/华为 40%/汇川 40%（中高水平）
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荣誉资质
江苏省优秀人工智能产品金奖
江苏省十佳优秀人工智能行业应用奖
吴文俊创新工程项目（中国工业、唯一）
Intel智能制造技术创新奖（全球首个、集显）
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企业资质
瞪羚企业/江苏省研究生工作站
核心技术
硬件构成
- CCD相机
- 镜头
- 光源
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电脑系统
图像采集卡/软件系统
典型应用
- 瓶口缺陷检测
- 全方位贴标检测
- 喷码检测
- 瓶盖检测
- 装箱点数检测
- 液晶模组缺陷检测
IV700介绍
产品亮点
- 国际屈指可数的集成深度学习的视觉控制器
- 国内第一家基于集成显卡的深度学习推理实现
软件平台
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工程开发
基于平台进行二次开发，采用拖拽式编程，引导式开发，无需底层coding，快速实现视觉方案。
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界面开发
简易的Job界面开发环境，引导用户开发自己风格和逻辑的交互界面。
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通信交互
仅需简单的配置操作，控制器即可以通过标准或预定义的协议，与系统中的相机、光源、机器人、PLC等电气设备进行交互和管理。
底层算法
工具介绍
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图像配置
图像配置/存储图像
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图像预处理
色彩提取/图像校正/灰度预处理/图像变换/通道提取
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检测工具
圆检测/椭圆检测/角点检测/直线检测/模板匹配/斑点分析
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测量工具
点线距离/线线距离/点点距离/直线交点/线圆交点/圆圆交点/卡尺测量/边缘计数
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识别工具
条码识别
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对位工具
坐标转换/偏心转换/对位计算
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系统工具
新建变量/设置变量/统计时间/信息显示/数据统计
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逻辑控制
条件分支/选择分支/循环工具/停止循环/等待延时
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通讯工具
文本工具/接收数据/发送数据
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深度学习
图像分类/图像分割/目标检测/字符识别/图像对比
传统算法和深度学习区别：
1.是否需要频繁调参；
2.多参数场景适用性；
深度学习在工业和互联网的区别：
1.样本数量（200张<->上千张）
2.训练时间（20分钟<->七八天）；
- 字符识别
1.可做到”全识别“，支持柔性材料；
2.能否兼容汉字；
3.可达99.98%
- 目标检测
1.遮挡/干扰/反光/低对比度；
2.兼容”多产品“，调参简单；
- 图像分割
1.兼容“柔性波动”；
2.兼容不同“颜色”
3.兼容不同“姿态”；
- 图像对比
左图：正常图
中图：缺陷图
右图：灰度图
柔性包装，容易形变，人眼识别困难，采用深度学习可良好识别。
- 图像分类
1.良品前后左右晃动；
2.“单参数调节”，阈值分数；
产品功能
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引导对位
要点：
1.实现贴合、装配、取放等工艺应用；
2.支持相机视觉和运动机械的手动、半自动、全自动等多种标定方式；
3.最多支持8相机系统。
应用案例：
马达组装对位、丝印曝光对位、焊接对位。
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尺寸测量
要点：
1.实现边距、长宽、半径、中心距等各种尺寸测量；
2.基于相对坐标系，允许目标姿态变动，自动跟随测量区域位置变化。
应用案例：
模切质量检测、贴合质量检测。
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缺陷检测
要点：
1.实现图像异常、缺陷等表面质量检测；
2.基于深度学习技术，检测性能强，需要预先采集数据进行模型训练。
应用案例：
焊接缺陷检测、屏幕AOI缺陷检测、标签缺陷检测。
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目标识别
要点：
1.基于模板匹配方法，可实现刚性目标的高精度搜索定位；
2.基于深度学习技术，适应复杂场景和多边目标，检测性能强，需要预先模型训练。
如：一维码、二维码、OCR
应用案例：
袋装清点，瓶体清点、零部件清点、喷码检测。
产品系列
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IV700T高性价比系列
IV700T0L4
产品特点：
1、高性价比，集成光源控制；
2、2千兆网接口+2百兆网通讯接口；
应用场景：
1、两相机以内的测量、定位引导、识别检测、机器人动态抓取等；
2、替代传统智能相机应用。
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IV700T0中端系列
IV700T0M6
IV700T0N6
产品特点：
1、I5/I7处理器多选，附带2个通讯网口，可供PLC通讯+MES上传；
2、4相机以内的高速测量、检测、对位引导、缺陷检测等。
应用场景：
1、四相机以内的视觉对位、检测、高速高精度测量、缺陷检测等视觉应用需求；
2、手机组装、TP贴合、硅晶回流焊、包装模切机等。
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IV700T高端系列
IV700T0H8
产品特点：
1、8相机高端应用，6代I7高速处理CPU；
2、高速高精度运算处理，满足多相机的高速应用。
应用场景：
1、锂电行业激光卷绕一体机、高速叠片机；
2、硅晶回流焊；
3、TP行业高精度贴合。
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IV700D深度学习专用
产品特点：
1、CPU/GPU版深度学习可供选择；
2、兼容IV700T系列产品功能；
3、自带深度学习OCR、清点、检测、分割工具集。
应用场景：
1、包装行业，多列机装盒点数、喷码检测、热封不良检测等；
2、汽车电子行业，轮毂分拣，散热片点数等；
3、食品药品行业，OCR在线质量检测等。
应用案例
瓶口缺陷检测（深度学习+传统处理）
1、前处理：结合传统算法进行ROI定位，节省检测耗时；
2、主处理：基于深度学习的异常区域检测，抵抗光照不均、瓶口纹路变化、瓶口合模线等干扰；
3、后处理：结合传统算法，进行缺陷尺寸大小、具体位置评估。
breaker组装（组合视觉应用）
1.结合对位/测量/缺陷检测等综合应用；
2.对比传统算法开发，麒麟平台视觉占用时间最短；
条包点数检测（深度学习优势）
1、为什么用视觉，而不用称重？
最小条包2-3g，称重满足不了需求。
2、项目需求：
相机在盒子处于停滞位时，拍摄内部条包照片并输出盒内条包数量，检测结果少于指定时间判定为不合格产品，输出NG信号。
3、检测指标
多条少条，检出率99.99%，耗时<500ms
4、方案优势
a.独创深度学习工具，适应样品密集，背景均度较差等复杂的场景；
b.缺包检测精度高，由深度学习实现有无检测，指标可达99.98%；
c.检测效率高，单个耗时检测小于200ms；
卷膜喷码检测（深度学习优势）
1.项目需求：
兼容10种样品，单个字符缺失或错误；
2.检测指标：
喷码全识别，检出率≥99.98%，耗时<70ms；
3.方案优势：
a.喷码有无检测精度可达100%，喷码全字符识别检出率可达99.98%；
b.采用业界领先GPU加速机制，支持多相机进行喷码检测；
c.采用独创的深度学习检测工具，可适应不同复杂纹理背景。
西林瓶轧盖检测（高性能传统算法）
1、项目需求：
高速运动中检测出西林制瓶过程中的缺陷；
2、检测指标：
气泡、结石黑点、裂纹、气线、磕碰、脏污等，检测效率≥50pcs/min，检测精度0.02mm；
3、方案优势：
a.兼容性强，兼容各类大小尺寸西林瓶;
b.高速实时检测，检出率≥50pcs/min；
c.实现缺陷参数无参化，无需频繁调阈值；
d.彻底改变客户现有工艺，抽检变全检。
动力电池卷绕
1、项目需求：
动力电池卷绕过程中的对齐度检测；
2、检测指标：
效率：5ppm；
精度：0.03mm；
速度：2500mm/s；
单次处理时间：≤110ms；
3、方案优势：
a.高精度对齐度检测;
b.实时统计数据表格及曲线；
c.支持多种协议，与PLC高效交互数据。
激光清洗检测
1、项目需求：
清洗区域尺寸及缺陷检测；
2、检测指标：
效率：18ppm；
精度：0.04mm；
单次处理时间：≤200ms；
3、方案优势：
a.高精度尺寸及缺陷检测;
b.支持多种协议，与PLC高效交互数据。
拓展流程
市场部组织机构
开发流程
1.需求了解/分析/确认；
2.样品准备/测试 ；
3.系统软/硬件选型‘
4.系统开发设计；
5.现场运行/大量测试；
6.系统的局部修改和完善；
7.系统验收；
8.人员培训与系统维护；
开发周期
