機器視覺作為機器的“眼睛”和視覺“大腦”，是智能裝備感知、分析部分的關鍵零部件。在工業領域，相較于人眼視覺，機器視覺在速度、精度、環境要求等方面都無可比擬的優勢。

智能制造浪潮下，生產線對工業設備有了新的要求，對質量檢驗和生產的需求不斷增加，因而也出現了許多推動機器視覺行業發展的新技術，特別是在識別能力方面，已成為機器視覺廠家的核心競爭力。深度學習、3D視覺技術的持續發展為機器識別帶來了驚喜，其更先進的功能使得機器視覺的性能優勢進一步擴大，應用場景也持續拓展。

3月18日，“2021中國（上海）機器視覺展覽會”現場，康耐視攜首款內置深度學習算法的智能相機系統——In-Sight D900及3D視覺檢測新品——In-Sight 3D-L4000精彩亮相。中國工控網有幸采訪到康耐視華東區深度學習戰略客戶經理姜壘，一起來聽聽他對機器視覺最新技術的解讀，以及康耐視以技術創新賦能智造發展之道。

康耐視華東區深度學習戰略客戶經理姜壘

深度學習，讓瑕疵“無處遁尋”

2020年，康耐視創新性推出了業內領先的深度學習工業智能相機——In-Sight D900嵌入式視覺系統。該產品面世的同時，進一步印證了康耐視在機器視覺領域深耕多年的領先地位。

In-Sight D900

“深度學習技術是市場通用技術，在工業細分領域，康耐視目前做的比較領先。一個重要原因是康耐視于2017年收購了瑞士的VIDI，2019年10月份收購了韓國的品牌——SUALAB，而這兩個品牌是康耐視在涉足深度學習領域之前，全球工業自動化視覺技術領域領先的兩家公司。”姜壘說道。

他表示，康耐視現在推出的VisionPro Deep Learning（深度學習）軟件由三部分構成：一塊是康耐視VisionPro的傳統視覺，另外一塊就是VIDI的技術，還有一塊就是SUALAB的技術。

VisionPro Deep Learning

在談及何為深度學習技術及其產品的顯著優勢時，姜壘深入淺出的解釋說：“深度學習其實是一種通過預訓練生成神經網絡模型來判定產品的一種技術，這點類似于我們教一個兩三歲小孩子學習識別東西。該技術的出現是為了解決機器換人的問題，它就好比產線上的目檢工人。”

基于深度學習技術的In-Sight D900優勢顯而易見，姜壘強調，這款產品從外觀看和普通智能相機并無二異：擁有強大的硬件，集成一體式的光源鏡頭設計。但它內部含有深度學習算法，可以解決一些傳統智能相機不能解決的應用問題。尤其是瑕疵檢測，很多時候瑕疵是很難用具體的視覺語言或函數去定義，傳統視覺遇到了很大的瓶頸，工廠亟需新的技術去突破這個瓶頸。深度學習技術不是對瑕疵下定義，而是通過預訓練獲取神經網絡模型，然后再對瑕疵做出判別。

近年來，康耐視在深度學習領域的耕耘也收獲了行業客戶的一致認可，并率先在行業內形成了規模化應用，幫助客戶在改善產品良率、降低人力成本方面發揮顯著成效。

“目前在食品飲料包裝OCR、醫藥條包計數、汽車零部件檢查我們已經有了大批量的成功部署。在以后的一段時間內，更多的用戶會感受到擁有深度學習功能的In-Sight D900智能相機的強大，并會使用它更好的滿足工業生產中的需求。”姜壘說。

三維視覺，讓檢測“大開眼界”

除深度學習技術領域外，康耐視在3D視覺檢測領域持續發力，于今年上半年新推出了In-Sight 3D-L4000新品。隨著智能化水平的逐步提高，傳統的2D相機已經越來越難以滿足生產所需，因此，近年來3D視覺引導下的搬運、識別、檢測逐漸成為智能工廠的標配。

In-Sight 3D-L4000

“傳統的2D相機取的是坐標軸上X和Y方向的二維平面的信息，3D則是X、Y、Z三個方向的三維信息。康耐視原來的3D產品都是依托于工控機、控制器，然后拖一個3D的激光傳感器這種分體式的，我們今年最新推出的這個In-Sight 3D-L4000是一個智能機的方案，相當于把控制器和這個3D的設備集中到一起，這可以解決客戶安裝空間的問題，操作也更簡單容易，易于上手。”姜壘解釋道。

據悉，In-Sight 3D-L4000是將三維激光位移技術與智能相機結合，使工廠工程師能夠快速、準確的以具體成本效益的方式解決自動化產線上的各種檢測問題。在業界首創專利無斑藍極光光學組件，可以最大程度減少三維激光系統中常見的斑點和炫光，能夠采集高質量的三維圖像，并且搭載高性能處理功能，無需外部處理即可提供全套真三維視覺工具。

專注視覺，不斷推陳出新

專注于機器視覺領域30余年的康耐視，在軟件、產品及創新應用方面一直擁有著傳統機器視覺廠商無法企及的優勢，一方面，康耐視順應智能制造發展趨勢，更注重傾聽用戶的聲音和市場需求；另一方面，康耐視長期專注于產品的研發和技術的創新。

“康耐視堅持以每年14%以上的年營業額用于工程研發投入，例如深度學習產品線。康耐視全球有亞美歐三大研發基地，上百人的工程研發人員，有專門的團隊做人工智能新技術的引擎轉化，幫助產品團隊以最快的速度打造適合客戶應用的視覺工具和產品。”姜壘說。

深度學習技術的推出對于機器視覺行業來說具有里程碑式的意義，姜壘坦言，目前的深度學習技術并不完美，它可以解決工廠里很多七七八八的問題，但還有一些問題，希望用戶能理性看待，它并不是那么簡單。對于工廠里多數標準化的問題，還需要人為溝通解決。

對此，姜壘也表示，康耐視在機器視覺領域的創新探索不會止步，接下來，會增加很多深度學習的新功能，來更好的匹配用戶的需求，解決生產中的問題，如增量式學習技術及遷移式學習技術等。

機器視覺作為智能制造前沿重要的應用分支，應用潛力巨大且正受到越來越多行業客戶的關注，而康耐視作為機器視覺領域的領跑者，我們也期待它將創新進行到底，持續為客戶創造更多價值。

正如姜壘所言，在工業視覺領域，康耐視一直是技術上的領頭羊，并一直以解決用戶生產中的問題為己任。在深度學習產品線上，我們目前擁有業內最好的VisionPro Deep Learning產品，我們希望它能部署在更多用戶的產線，為更多的用戶解決問題并帶來收益。