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隨著技術的日臻成熟，機器視覺產品已廣泛地應用于工況監視、成品檢驗和質量控制等領域，助力現代制造業提升生產的柔性和自動化程度。制造業面向智能化的升級轉型，需要更多先進的工業自動化技術來支撐越來越復雜的應用需求，尤其是面向檢測應用的機器視覺技術。作為機器視覺領域的領先供應商，凌華科技一直致力于機器視覺技術、產品及解決方案的創新，以滿足用戶對于機器視覺產品不斷變化的需求，正如凌華科技（中國）有限公司IoT策略解決方案與技術事業處智能機械事業產品中心資深產品經理許凱翔所言：“凌華科技持續追隨新的應用，不斷推出先進的機器視覺技術和解決方案，幫助用戶輕松構建高效率、低成本的智慧工廠。”

凌華科技（中國）有限公司IoT策略解決方案與技術事業處智能機械事業產品中心資深產品經理許凱翔

提供經濟且高效的解決方案

凌華科技擁有全系列的圖像采集卡和嵌入式視覺系統等產品，在電子、手機與半導體等相關領域應用廣泛。對于凌華科技在機器視覺領域的優勢，許凱翔表示：“除了提供客戶高性價比的產品，凌華也持續以提供可幫助客戶快速開發垂直應用的產品為目標，如凌華科技近期推出的one GigE cable solution和license management是基于目前凌華GigE機器視覺系統所設計的加值功能，除了可減少觸發信號的配線，更方便軟件供貨商或是集成商進行軟件的保護與管理，因此可降低客戶的總體成本。”

GigE vision PoE+圖像采集卡PCIe-GIE74/72是凌華科技在機器視覺領域的主力產品，銷售量居于業界領先地位。PCIe-GIE74/72具備不掉封包、smart PoE與PoE電源短路保護、寬溫與多卡支持等特色，可滿足客戶自動化生產的各種需求，如條形碼讀取、尺寸測量、機器人定位或是瑕疵檢測等。不掉封包的特性可滿足對于信賴性具有高要求的生產線和設備，PoE等相關的保護與設計更可讓產品在條件嚴苛的環境下使用。

PCIe-GIE74的獨特性能使其在多相機應用上優勢明顯。據許凱翔介紹，深圳某電子公司需要在流水線的多個工站上使用機器視覺進行檢查與讀碼，客戶希望以一個多相機（16顆）的系統實現。凌華科技以工控機搭配4片PCIe-GIE74為客戶提供一站式服務，在軟/硬件上達到了最佳的性能搭配。one GigE cable solution可讓供電、圖像傳輸與觸發功能三線合一，不但可以節省成本也節省了布線時間。同時因為PCIe-GIE74支持一機多卡多相機，讓軟件的成本可以分攤于16顆相機，對客戶來說，不僅免去兼容性的問題，同時也大幅降低整體成本，為產線上的多相機應用提供更經濟且高效的解決方案。

打造基于人工智能的機器視覺產品

當前，機器視覺技術已取得廣泛應用，但是某些應用卻是傳統機器視覺技術無法實現的，如紡織品的瑕疵檢測、太陽能電池的裂紋和劃痕檢測、皮革的污漬檢測、木材的瑕疵檢測以及物品分類等，這些應用需求的共同特點是待測物的缺陷沒有規律，而人工智能的引入，讓智慧工廠的機器視覺技術得以飛躍發展。

對此，許凱翔透露，凌華科技已經布局多時，與上下游合作伙伴以及人工智能計算平臺的領導者進行合作，開發一系列人工智能的產品。更憑借凌華科技在自動化以及機器視覺等領域20多年來的深耕經驗，將這些產品與該領域內垂直應用專業知識相結合，開發出更適合各領域應用、可快速導入以及可因人工智能突破現有瓶頸進而提升生產性能的人工智能自動化解決方案。

據其介紹，凌華科技結合Intel .Movidius以及Open VINO TM軟件或者NVIDIA CUADRO及 Jetson TX2 GPU模塊，成功地將人工智能技術引入到機器視覺解決方案中，通過深度學習推理建立強大的模型，有助于大幅提升待測物無規則缺陷檢測的準確率，并可憑借更多的樣本輸入，持續改善其檢測精度，進而滿足復雜的應用需求。

在IIoT工業物聯網以及工業4.0的浪潮下，“數據”成為打造智慧工廠的關鍵所在。對于機器視覺，也將從過往被動檢測轉變成為主動的角色——機器視覺不再只有控制質量，更是扮演著數據搜集、分析以及連接等重要的角色。為了應對這樣的轉變，如何及時搜集、分析、處理大量的數據？如何讓機器視覺設備與其他設備溝通？許凱翔表示，凌華科技新一代的自動化產品設計目標皆具備邊緣計算能力并同時配備人工智能模塊，可以直接將收集到的各種機臺或產線圖像、物理量、HMI等各種數據，通過邊緣計算能力分析成信息，通過人工智能做出實時的智能決策，可直接向下調配產線，同時向上傳至云端，從而實現縱向與橫向打通的信息溝通，符合最新的工業互聯網發展趨勢。

提供工業物聯網、工業4.0、智慧工廠的完整解決方案，幫助使用者能夠快速容易的導入，是凌華科技未來發展的主軸，對于機器視覺產品同樣如是。采訪的最后，許凱翔告訴記者：“未來，凌華科技將推出一系列的創新產品，除了具備人工智能的功能外，也提供基于DDS技術所開發的ThingSDK；除了讓邊緣端的設備與云端可直接連接，進行實時數據采集、大數據的分析，也可讓數據在邊緣端的設備間進行實時的互換，讓機器彼此溝通，并自主地進行判斷，大幅提升工廠的智能。”

摘自《自動化博覽》2018年12月刊