日前，在省工信厅、省科协、省发改委、省科技厅及省教育厅指导下，由省一流学会江苏省人工智能学会主办的第四届“江苏人工智能大会(JSAI2021)”于12月27-28日在南京大学国际会议中心召开，南京汇川图像视觉技术有限公司(以下简称：汇川视觉)受邀并参加了此次会议。
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2013年我司从灌装行业起家，从无到有，从软件做到了硬件，从硬件做到了更为成熟、完整与集成化的专机，经过8年的积累，灌装行业线业务逐渐从油类逐步拓展到粮油干货、调味调料、饮料饮品、乳制品等类别，我司也已成功在100+食品粮油行业线加装了汇川视觉的检测系统，更将检测成果做到让客户满意放心：误检率≤0.1 %，检出率≥99.98，检测效能最高达45000BPH!
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机器视觉是千亿级别的赛道。下游应用中，消费电子市场空间可达千亿级别，半导体和汽车是两个百亿级别的市场。3D工业机器人市场空间也在百亿级别。此外还包括物流、医药、印刷、食品包装、纺织等多个长尾市场。 「本报告借助甲子光年在科技行业的资源积累，走访多位业内专家，最终输出对中国工业视觉行业的系统分析、数据洞察和趋势判断，重磅推出此份《2021中国工业视觉行业研究报告》——无论你是该行业创业者、投资者、公司中高级管理者，还是关注该行业的相关人士，我们都向您推荐这份全面详细深入的洞察分析。」 · 核心观点一：国产厂商的机会来自于两个方面 国产厂商的机会来自于两个方面，第一是对价格昂贵、本土化程度一般的国外巨头产品的替代，第二是借助对应用场景匹配度更高的算法和机器人部件提升渗透率。 · 核心观点二：3D视觉处于行业发展初期，特征是“寻找增量”的逻辑强于“国产替代” 机器视觉可分为2D和3D。3D是技术进步的结果，可以作为2D的补充。2D视觉发展时间长，市场成熟，行业上游壁垒明显，创业公司的机会主要在算法和集成解决方案；3D视觉处于行业发展初期，特征是“寻找增量”的逻辑强于“国产替代”，国内外巨头都不具备明显的技术优势，行业存在着大量新公司的机会，关键在于寻找合适的落地场景。 · 核心观点三：产业链中游集成商领域的创业企业最受资本青睐 一线基金和政府产业基金纷纷入局，投资热背后是对工业机器视觉前景的看好。产业链中游集成商领域的创业企业最受资本青睐。 · 核心观点四：目前赛道上的多数企业都处于产品小批量生产或解决方案高度定制化的阶段 但是目前赛道上的多数企业都处于产品小批量生产或解决方案高度定制化的阶段，规模化应用尚未展开，前期高额的研发投入难以摊薄，整体成本较高，现阶段难以达到盈亏平衡。 · 核心观点五：创业公司的最佳发展模式是找准应用场景、获取大客户资源 考虑到我国工业基础设施较差、自动化改造需求主要来自大客户的现状，以及国内外巨头的竞争，创业公司的最佳发展模式是找准应用场景、获取大客户资源、建立技术壁垒、提高性价比，最终提升产品和解决方案的标准化程度，实现跨应用场景、行业的规模化发展。 以下为报告部分内容节选：
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成为专家，要先从掌握大量的基础概念开始。下面我们来介绍一些对位应用中经常出现的概念。 一、应用概念 定位、纠偏、贴合都是对位技术的具体应用，从技术上看没有本质区别。 1.1定位：通过视觉拍照，将目标位置传递给执行机构，由执行机构抓取。常见的应用是在运行的传送带上使用机械手动态抓取产品，以及在静态的托盘上抓取盛放好的产品。 1.2纠偏：通过视觉拍照，拍摄产品上的mark点，将纠偏值发送给执行机构，由执行机构将当前产品位置纠正到示教位置上。常见的应用有模组点亮前纠偏，曝光机曝光前纠偏，点胶等。 1.3贴合：通过视觉拍照，拍摄产品和载具上的mark点，将偏差值发送给执行机构，由执行机构将产品按照偏差值调整后，放在载具正确位置上。常见的应用有在手机部件上贴麦拉、泡棉、标签等。 二、标定概念 对位需要将相机和执行机构联系起来，因此涉及到属于相机的图像坐标系和属于执行机构的机械坐标系，将两者联系起来的过程就是标定。 2.1机械坐标系：机械执行对位的X轴Y轴θ轴，共同构成了一个以mm为单位的坐标系，有XY轴正方向，有旋转中心。 2.2图像坐标系：指相机所拍图像内天然形成的坐标系，以左上角点为源点。麒麟软件里得到的像素坐标就是这个坐标系下的。 2.3标定：将图像坐标pix转换到机械坐标mm的过程，是借助标定结果映射的过程。而标定结果的生成过程就是标定。具体包括手眼标定、旋转中心标定等。 三、衡量指标 如何验证对位最后是否达到要求的精度? 对位成功与否有实际影响的，以实际影响为依据。比如点亮类应用，对位之后的点亮率达到99.5%之类的要求，即认为可以验收。 对位成功与否没有实际影响，以验收指标为依据。这种情况下，指标通常会有更细一步的规定，比如对位精度±0.1mm，CPK >1.33。这里的CPK就是衡量指标。 1.1静态重复性：机械静止情况下，视觉获得的Mark点坐标的波动范围。通常受到图像质量、像素当量、视觉抓mark算法精度等因素的影响。 1.2动态重复性：机械往复运动情况下，视觉获得的Mark点坐标的波动范围。通常受到静态重复性和机械重复精度的影响。 1.3 CPK：是过程能力指数，表示工艺过程满足技术标准(例如公差)的程度。CPK的计算三、衡量指标 如何验证对位最后是否达到要求的精度? 对位成功与否有实际影响的，以实际影响为依据。比如点亮类应用，对位之后的点亮率达到99.5%之类的要求，即认为可以验收。 对位成功与否没有实际影响，以验收指标为依据。这种情况下，指标通常会有更细一步的规定，比如对位精度±0.1mm，CPK >1.33。这里的CPK就是衡量指标。 过程如下： CPK的公式如下： 其中X是测量值，Mu是规格上下限均值，是标准方差。 一般来说，客户会要求Cpk在某一数值范围内。
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随着机器视觉的快速发展，传统很多需要人工质检的工作，渐渐的被机器所替代，利用深度学习技术来检测缺陷成为越来越多自动化企业的选择。以医药行业为例，生产过程中产品质量控制和检测至关重要，缺陷检测是其中重要的一个环节，基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服人工检测方法的准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端。
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机器视觉是千亿级别的赛道。下游应用中，消费电子市场空间可达千亿级别，半导体和汽车是两个百亿级别的市场。3D工业机器人市场空间也在百亿级别。此外还包括物流、医药、印刷、食品包装、纺织等多个长尾市场。
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