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卷首语于晓娟 2025年03月14日一年一度的VisionChina2025（上海）机器视觉展，在阳春三月与大家的期盼中如期举行，这是我们行业展会整体回归并转向正轨的良好开端，更是市场在曲折中稳步前行的铿锵回响。年初之际，中国声音响遍全球，恰逢时代疾速变迁，科技迭代不息。“DeepSeek”这一爆炸性新闻同样聚焦了全球的目光，这使AI领域掀起了技术风暴，它保持了人工智能模型的开源价值，通过开放研究和开源力量，为AI带来了更多可能性和创新空间。这标志着中国AI技术从“堆算力”时代迈入了“拼算力”与“拼创新”并重的新时代。而我们的机器视觉技术，作为AI技术的重要应用领域之一，也将因此获得更加坚实的发展基础和无限的发展空间。特别值得一提的是，2月17日，总书记习近平出席民营企业座谈会并强调指出：“党和国家对民营经济发展的基本方针政策，已经纳入中国特色社会主义制度体系，将一以贯之坚持和落实，不能变，也不会变。新时代新征程民营经济发展前景广阔、大有可为，广大民营企业和民营企业家大显身手正当其时。”这不仅是阳光明媚的春天，更是中国民营企业的希望。党和国家以制度的形式进一步明确和规范中国民营企业的地位和作用，无疑给大家注入了新的发展活力，我们没有理由质疑这个美好的时代，而更应该埋头苦干，奋力拼搏，只争朝夕，为企业创造更多财富，为国家发展贡献更大力量！机遇总是青睐有准备的人。AI、自动驾驶、具身智能、人形机器人等作为新质生产力的重要内容正在蓬勃发展，为各行业带来深刻变革。尤其在电子、新能源、汽车、半导体等领域，机器视觉技术的广泛应用为市场快速增长注入了强劲活力。技术的融合与创新，不仅推动了产业升级转型，更展现了我们未来的有无限可能。尽管世界格局并不稳定，科技竞争激烈，甚至行业内的较量同样冷酷无情，但人类社会向前发展的滚滚洪流是不可阻挡的趋势和法则。我们完全有理由相信，科技引领世界，我们引领科技，我们的事业光辉而灿烂！科技的光芒照四方

12CATALOGUE 目录22/ 论机器视觉对于半导体制造的重要性P44PRODUCT&TEK产品与技术14/ SICK收购科技新星Accerion14/ 泰山学院与山东明佳、山东斯莱克深化合作15/ 百子尖科技成功入围浙江省“尖兵领雁+X”科技计划公示名单15/ JAI Sweep系列再添两款高速CMOS线阵扫描相机16/ 海康机器人发布2.45亿像素XoFLink光口相机16/ 堡盟推出结合RDMA技术的GigE Vision 3.0相机17/ 大恒图像火星系列CXP接口相机又添新成员17/ 埃科UA系列小面阵相机再添新成员18/ 超恩推出搭载英特尔®酷睿™Ultra 200S处理器无风扇嵌入式系统18/ 凌华智能发布OSM-MTK510模块，专为AI应用而生19/ 思特威SmartGS™-2 Plus系列CMOS图像传感器产品19/ 长光辰芯推出首款面向一次性医疗内窥镜CMOS图像传感器20/ 人加®散料运输动态监测与预警系统全新上市20/ LMI Technologies发布AI赋能的GoPxL Anomaly Detector21/ 斑马技术正式收购Photoneo，开启3D机器视觉新篇章21/ 微链DaoAI结盟西门子推出工业自动化视觉检测解决方案P14NEWS行业新闻P22EXPERT REVIEW 专家综述30/ AI与云计算如何赋能工业质检――访腾讯云计算（北京）有限责任公司云智能AI解决方案总监王川南33/ 让科技之光普惠全球智能智造⸺访光子（深圳）精密科技有限公司全球销售总监唐磊37/ 为高端MEMS器件国产化而奋起⸺访苏州知芯传感技术有限公司董事长陈巧P30CHARACTER INTERVIEW人物专访44/ 用于高速应用的前沿全局快门图像传感器26/ 机器人2.0×AI视觉进化精度，视见非凡访深圳个元科技有限公司中国区总经理隆德锋P26COVER STORY封面故事42/ 我国智能制造标准体系建设的工作进展张晖P42SPECIAL REPORT 特别策划

主管单位 Competent Authority 机器视觉产业联盟Machine Vision Industry Union of ZGC (CMVU) 主办单位 Sponsor《机器视觉》杂志社Machine Vision Magazine指导单位Instructed by中国技术创业协会科技成果转化分会 Technology Innovation and Entrepreneurship Association of China - Technology Achievement Transformation Branch杭州照相机机械研究所有限公司Hangzhou Photographic Machinery Research Institute Co.,LTD.主编 Editor in chief韦穗 Wei Sui执行主编 Editor in Chief于晓娟 Yu Xiaojuan编辑部 Editing Department尹超 Yin Chao、徐晓丹 Xu Xiaodan、周晓旭 Zhou Xiaoxu安卓 An Zhuo、何青 He Qing、雷国良 Lei Guoliang霍云Huo Yun、马晓璐 Ma Xiaolu、周轩 Zhou Xuan梁佳宝 Liang Jiabao、何敏 He Min美编设计 Art Designer邹恩壮 Zou Enzhuang编委 Editorial Board member （按拼音字母顺序排列）陈列 Chen Lie、丁少华 Ding Shaohua、段德山 Duan Deshan、冯兵 Feng Bing、葛世清 Ge Shiqing、顾仁 Gu Ren、韩旭 Han Xu、何建国 He Jianguo、胡晓颖 Hu Xiaoying、黄锋 Huang Feng、黄还清 Huang Huanqing、黄健健 Huang Jianjian、黄耀 Huang Yao、贾永华 Jia Yonghua、金少峰 Jin Shaofeng、劳永革 Lao Yongge、李铭 Li Ming、李同月 Li Tongyue、李希 Li Xi、刘俊梅 Liu Junmei、刘中 Liu Zhong、卢兴中 Lu Xingzhong、潘津 Pan Jin、孙磊 Sun Lei、王华 Wang Hua、王林 Wang Lin、王振宇 Wang Zhenyu、王学瑞 Wang Xuerui、吴笛 Wu Di、吴凯 Wu Kai、向先文 Xiang Xianwen、谢家振 Xie Jiazhen、徐大鹏 Xu Dapeng、徐英莹 Xu Yingying、杨敏 Yang Min、杨森 Yang Sen、杨少荣 Yang Shaorong、杨艺 Yang Yi、余茂松 Yu Maosong、于晓娟 Yu Xiaojuan、张文桥 Zhang Wenqiao、张旭 Zhang Xu、周才健 Zhou Caijian、周盛民 Zhou Shengmin、朱江兵 Zhu Jiangbing、朱翊斌 Zhu Yibin地址 Add北京市海淀区中关村南四街紫金数码园三号楼910室Room 910, No.3 Building, Zijin Digital Park, South 4th Street, Zhongguancun, Haidian District, Beijing邮编 Post: 100190电话 Tel: 010-62650570 62650592E-mail: yxj@china-image.cn网址: www.china-vision.org会员交流免费赠阅Member Interaction & Free Subscription13MACHINE VISION 2025/0386/ 一种关于隧道表观缺陷自动化检测方案89/ 车身尺寸&焊缝在线智能检测方案93/ 工业质检母机软件联想边缘大脑V3.096/ 视觉感知技术助力精准定位避障与库位优化98/ 汽车门板零部件错漏装视觉在线检测101/ 超高速（百帧）变速自行车链条片的实时视觉筛选方案103/ 先临三维自动化检测方案加速汽车工业智能升级105/ 高精度单据与产品智码存档系统方案P86CASE应用案例48/ 创视自动化桌面式线序自动检测设备⸺线序识别与校验技术的精准应用50/ 新型可见光/短波红外CMOS图像传感器⸺有机半导体技术开启机器视觉的颠覆性应用52/ 光虎大靶远心、液态远心镜头系列助力视觉精度更上一层楼55/ 华睿科技工业相机大面阵低功耗产品系列⸺驱动半导体与锂电制造智能化升级57/ 迈德威视短波红外工业相机TEC冷却与水冷一体化设计59/ 简述机器视觉工业镜头选型67/ RGB分时线扫合成光源从色彩一致性到细节还原的技术突破69/ CoaXPress OverFiber相机的实现与发展72/ 基于Windows实时控制系统满足各种需求的正确解决方案75/ USB 3.2 Gen 2线材在高效数据传输中的应用与未来趋势78/ AMG系列远心镜头如何在超高精度尺寸测量应用中实现性能超越81/ 从“看见”到“抓住”⸺智光眼联合飞虎平台的智能抓取新革命

SICK收购科技新星Accerion1月2 7日，SICK宣布收购荷兰高科技企业Accerion。Accerion专注于基于AI的图像处理技术，尤其在移动机器人定位领域表现突出。此次收购将助力SICK进一步拓展其在物流、生产等工业自动化领域的整体定位解决方案产品组合，为客户提供更高效、更智能的自动化技术。通过收购，Accerion的所有产品组合连同开发和销售团队，已于2025年1月16日整体移交给了SICK。SICK新的子公司“SICK Accerion B.V.”的产品开发工作将继续在荷兰芬洛的原生产基地进行。“热烈欢迎Accerion团队加入到SICK大家庭，助我们一臂之力，我们的自主式自动机器人软件产品组合在未来将进一步得到加强”，SICK“技术与数字化”董事会成员Niels Syassen博士说道。“自动式移动机器人传感器解决方案所涉及的市场领域具有巨大的增长潜力，因为工业企业对吞吐量、可用性、灵活性和安全性方面均可靠高效的供应链的要求不断增长。为了向全球客户的自动化规划提供有效支持，我们将继续开发自主传感器解决方案，并不断投资新技术”，Niels Syassen博士补充说。Accerion首席执行官Vincent Burg说道：“依靠拼搏敬业的团队，我们从零开始，开发出了先进的Triton定位解决方案。目前Triton可为全球数千台机器人实现高精度定位。我们与SICK的紧密合作证明，我们的产品和文化可以有效互补。我们很高兴能够正式成为SICK大家庭的一员，我们希望利用这种协同效应，在全球推广定位解决方案。”通过此次收购，SICK投资于未来增长，进一步拓展了其在基于软件的应用领域的专业知识，为客户提供了丰富的定位解决方案产品组合。泰山学院与山东明佳、山东斯莱克深化合作1月22日，泰山学院科研处处长冯斌带队再次到访山东明佳科技有限公司和山东斯莱克，旨在进一步推进智能机器人项目合作。此前，2024年12月31日，泰山学院党委委员、副校长魏新江已带队赴这两家企业进行了首次调研交流，为双方合作奠定了坚实基础。在最新一次的访问中，泰山学院领导与老师们参观了山东明佳和山东斯莱克的生产车间，深入了解智能制造生产线和工业互联网技术的实际应用。双方围绕制造工艺、智能控制系统优化及工业互联网技术应用等方面展开深入交流，探讨技术落地的可行性方案。泰山学院对两家企业在智能制造领域的技术创新和生产能力给予高度评价，并表示将充分发挥科研优势，与企业共同攻克技术难题，推动人工智能技术在智能制造领域的落地应用。此次合作交流是泰山学院在人工智能领域迈出的又一重要步伐。依托“融合AI大模型人形机器人山东省高等学校未来产业工程研究中心”的科研平台，泰山学院将进一步整合校内资源，推动原创性科技创新成果的产出。同时，山东明佳和山东斯莱克将为研究院的技术落地提供有力保障，共同推动技术成果的产业化落地，助力区域经济高质量发展。未来，泰山学院与山东明佳、山东斯莱克将深化技术研发、产业合作、人才培养和平台建设等方面的合作，共同开启人工智能产学研深度融合的新篇章，为区域经济社会的高质量发展贡献力量。14NEWS 行业新闻

百子尖科技成功入围浙江省“尖兵领雁+X”科技计划公示名单近日，浙江省科技创新领域又传喜讯，百子尖科技的“工业大模型驱动的复杂生产过程智能化系统”项目，成功入围浙江省“尖兵领雁+X”科技计划公示名单。这一消息不仅标志着百子尖科技在科技创新道路上迈出了坚实的一步，更为浙江省的科技发展注入了全新的活力。此次入围，是百子尖科技在工业智能化领域深厚实力与卓越创新成果的有力彰显。一方面，该项目有助于推动传统制造业数字化转型、智能化升级的典型范例，为众多制造企业提供可借鉴的成功经验与技术路径。另一方面，该项目的成功实施也将为其他企业提供借鉴和示范，带动更多企业加大科技创新投入，形成良好的科技创新氛围。未来，相信在各方的共同努力下，百子尖科技的“工业大模型驱动的复杂生产过程智能化系统”项目将在未来的工业智能化发展进程中绽放更加耀眼的光芒，为我国工业经济的高质量发展注入源源不断的新动力。JAI Sweep系列再添两款高速CMOS线阵扫描相机近日，JAI宣布旗下Sweep系列再添两款新的高速CMOS线阵扫描相机：SW16000TL-CXP4A三线彩色款和SW-16000M-CXP4A单色款。CoaXPress v2.0接口支持CXP-6和CXP12配置，每条线路可提供最高12.5Gb/s的数据吞吐量（四条同时共50Gb/s）。这种高吞吐量对于需要高分辨率和快速扫描速度的应用场景来说是至关重要的。相机具有多功能的GPIO和触发选项，可与照明和旋转编码器等灵活同步，支持“恢复扫描”和“基于触发计数的触发延迟”等高级功能。SW-16000TL-CXP4A彩色相机采用先进的智能亚像素空间补偿算法，可校准R-G-B三条线的精度，保障了图像质量的完美，同时提升了在高速应用场景中对于小缺陷的检测能力。其他功能有倾斜视图校正（梯形校正）、感兴趣区域、独立的RGB增益和曝光控制、用于改善色线和边缘对比度的边缘增强功能、色彩空间转换等，以及各种图像处理功能，如像素灵敏度校正（PRNU/DSNU）、黑电平调整、白平衡、阴影校正、色差校正等。JAI的新款相机采用16K分辨率和5μm方形大像元，并配有CoaXPress 4 x CXP12接口，可提供高数据吞吐量。新款相机高分辨率和高连接速度的特点，使其成为了需要高速检测细微特征的制造过程的理想选择。典型应用场景包括电池检测、平板显示器检测、印制电路板（PCB）检测以及其他各种高速连续卷材和印刷应用场景等。新款线阵扫描相机的扫描速率达到了100kHz（彩色款）和277kHz（单色款），比上一代3.5μm小像元的16K线阵扫描相机的扫描速率要快得多。与市面上其他3.5 x 3.5μm的小像元的16K线阵扫描相机相比，我们的新款扫描相机采用的是5x5μm的大像元，具有更高的感光度。MACHINE VISION 2025/0315

海康机器人发布2.45亿像素XoFLink光口相机堡盟推出结合RDMA技术的GigE Vision 3.0相机近日，海康机器人推出全新2.45亿像素XoFLink光口相机MV-CH2450-10Q1M/Q1C该型号，主要适用于FPD检测、PCB AOI天文测绘、铁路等相关应用。近日，堡盟RDMA技术的GigE Vision 3.0相机的问世，为多相机高速采集系统带来了全新的方案。解决了在多相机高速采集系统的实际应用中，一直存在着诸多棘手的带宽速度的限制难题，影响了系统性能的提升和广泛应用。屏幕检测行业因屏幕本身亮度低，相机会使用长曝光时间，引入更多的热噪声。2.45亿相机搭载TEC制冷模块，主动对Sensor进行降温，削弱噪声，提升信噪比。相机支持逐像素校正，从区块到像素级别的校正精度，大幅提升像素间均匀性，后续更新可支持16bit原始数据输出，灰阶变化响应更细腻。相机固件内置LSC阴影校正轮询功能，可有效应用于面板和PCB等检测应用中，在不同颜色打光轮次下可以进行独立校正，保证每个光源下的打光均匀性。相机采用XoFLink传输接口，配合光模块可达到50G的最大带宽和150m的传输距离，并且相较于传统高速接口如CoaXPress 和Camera Link，XoFLink在方案复杂度和传输稳定性以及响应速度上都有明显优势。了更大规模的集成和更高速度的带宽，为行业向上发展带来了希望。RDMA技术使得相机能够直接将图片上传到应用缓存中，大大减少了数据路径中的软件开销。采用的零拷贝技术更是避免了传统TCP/IP协议中多次数据拷贝的繁琐过程，数据吞吐量大幅提升，能够轻松达到100 Gbps以上。同时，相机具备高性能和稳定性，CPU负载极低，有效解决了传统技术的弊端。在实际应用中，堡盟的这款相机表现出色。在40G的传输速率下，4台10 GigE相机连接在2块双口10G网卡上，性能稳定，CPU占用仅2%；在160G的传输速率下，16台相机通过交换机连接在1块双口100G网卡上，CPU占用也仅为4%。此外，该相机还支持多种连接方式，适用于不同规模的采集系统，为各种应用场景提供了极大的便利。目前，堡盟结合RDMA技术的GigE Vision 3.0相机已经在3D动作捕捉、体育监测和运动分析等典型应用场景中发挥了重要作用。未来，它有望在更多领域大放异彩，推动视觉测量以及数据采集涌现出更多新应用，助力视觉行业不断向前迈进。相机采用Sony IMX811传感器，具备低噪声和高动态范围的特点，提高了检测的准确性和灵敏度。在面板检测中尤其适用，对亮度和色彩响应更加出色，靶面大小保持和1.5亿相机一致，像素密度的提升可提供更高的检测标准。传统技术下，一台P C通过标准SDK集成的GigE相机数量有限，无法满足大规模相机协同工作的需求。同时，CXP接口相机虽然能实现高性能配置，但集成过程复杂、价格高昂，增加了企业成本投入。堡盟的新品相机则通过RDMA技术，实现16NEWS 行业新闻

大恒图像火星系列CXP接口相机又添新成员近日，大恒图像火星系列CXP接口MARS-251-1938X2M/C和MARS-513-940X2M/C正式发布。大恒图像火星MARS-251-1938X2M/C采用Gpixel-GSPRINT 4502全局曝光CMOS传感器，具有1938fps@ 2048x1216超高帧率。通过CoaXPress接口进行图像数据的高速传输，相机传输速度快、传输稳定性高、功耗低、输出图像质量清晰。信噪比较高，达到45dB、具有极小曝光时间1μs，适合高帧率高速飞拍应用、支持硬件HDR功能。埃科UA系列小面阵相机再添新成员近日，UA系列再添新成员，新增500万像素CoaXPress接口相机，集高速传输、小巧灵活与稳定耐用等优势于一身，为视觉应用带来全新选择。埃科光电UA-CXP系列目前推出一款500万像素工业相机（UA5MAGCXP-111M/C）。该相机搭载先进的背照式全局快门CMOS图像传感器，可实现高灵敏度、高画质；包含黑白和彩色两种图像模式；像元尺寸2.74μm，提供更清晰细腻的图像细节；帧率最高可达111fps，轻松捕捉高速动态画面，适用于高速检测场合。作为UA系列首款CoaXPress接口相机，该相机支持高达6.25Gbps的数据传输速率，能够实时传输大量图像数据，满足高速生产线上快速采集图像的需求，为高速检测的应用场景提供了可靠稳定的解决方案。该相机保持了UA系列的紧凑外观结构设计，支持四面安装，可轻松嵌入各类复杂工业设备与狭小安装空间，如自动化机械臂关节处、精密仪器内部等，实现灵活布局与便捷安装。此外，相机使用单根传输线即可同时进行供电、触发和取图，能够更好地适应多样化的检测场景。UA5MAGCXP-111M/C凭借高帧率、高传输速率且易于集成的特点，可实时采集图像，检测产品尺寸、形状、外观缺陷等，轻松应对复杂应用场景下海量图像数据的传输，是工业制造企业迈向智能化、精细化生产的得力助手。大恒图像火星MARS-513-940X2M/C，采用定制款芯片，达到940fps@2560x2016的超高帧率。通过CoaXPress接口进行图像数据的高速传输，相机传输速度快、传输稳定性高、功耗低、输出图像质量清晰。信噪比高、像元大，达到9μm，具有非常好的满阱、灵敏度和量子效率。MACHINE VISION 2025/0317

超恩推出搭载英特尔®酷睿™ Ultra 200S处理器无风扇嵌入式系统凌华智能发布OSM-MTK510模块，专为AI应用而生日前，超恩推出高效能无风扇AI运算嵌入式系统ECX-4000系列，产品采用英特尔®酷睿™ Ultra 200S系列处理器(Arrow Lake-S与英特尔®W880 PCH，并可开始出货。超恩ECX-4000 系列全方位提升CPU运算效能、低功耗的AI工作负载与卓越绘图显示功能，可提供车载运算、智能物流到智能城市、公共安全等边缘AI应用无与伦比、突破性的功能。2月18日，凌华智能宣布推出全新OSM-MTK510模块，这款符合OSM R1.1标准的Size-L模块，尺寸为45mm x 45mm，采用662 BGA封装，搭载了MediaTek Genio 510系列处理器，专为复杂AI工作负载设计，旨在实现实时决策和高效数据处理。多达24个核心，以及适用于AI加速的新整合式NPU(神经处理器)与全新的Xe LPG显示晶片架构，展现高达36 TOPS AI效能。ECX-4000系列在精巧紧凑外型下拥有边缘运算部署所需的完整I/O介面；产品平台升级支援高速DDR5 6400 CSODIMM内存，I/O极大化设计满足工控环境下多元扩充的产品需求。针对严苛的工业应用，ECX-4000系列提供稳定可靠的运作效能。其功能特色包括9 V至50V冗余电源输入( Re d u n d a n t Power Input)与透过软体控制的电源管理功能，可确保产品在不同工控应用环境下仍维持系统稳定运作。超恩产品经理胡丞筑表示：ECX-4000系列的推出展现超恩嵌入式系统在边缘AI运算的重大突破。超恩是英特尔®合作伙伴联盟的黄金会员，我们凭借与英特尔®的紧密合作关系，研发团队可获得最新的英特尔®技术；此次搭载英特尔®酷睿™S系列处理器的ECX-4000系列，可协助我们的客户更快速导入目标市场，在边缘运算下提供高可靠度与稳定性的产品。可在-40°C至85°C的极端环境下稳定运行，并具备10年的产品生命周期，非常适合长期关键任务应用。在性能方面，OSM-MTK510搭载6核CPU，包括2个Arm Cortex-A78核心和4个Arm Cortex-A55核心，整体功耗低于5W。结合MediaTek DLA+VPU AI引擎，该模块可提供高达3.2 TOPS的AI计算能力，加速实时智能决策。其集成的神经网络处理单元（NPU）能够更快地进行AI模型推理，适用于大规模数据集和计算密集型AI任务。凌华智能高级产品经理Henri Parmentier表示：“OSM-MTK510的图形性能出色，支持4K显示和多种视频输出选项，同时集成了30MP分辨率的ISP摄像头，非常适合机器学习任务和实时图像处理。此外，其丰富的接口选项确保了在各种应用中的无缝移植性。”凭借其超小体积、高性能和低功耗特性，OSM-MTK510模块将成为处理计算密集型工作负载和实时数据动力的理想选择，为边缘计算和AI应用提供卓越的性能、效率和多功能性。OSM-MTK510的技术亮点包括支持MediaTek Genio 510处理器，提供高达8GB LPDDR4内存和128GB eMMC存储，支持4K图形显示和30MP ISP摄像头，以及丰富的IO选项。该模块超恩ECX-4000系列采用英特尔®酷睿™ Ultra 9 285/ 7 265/ 5 245处理器，提供新一代P-core与E-core架构，效能升级具有18NEWS 行业新闻

思特威推出SmartGS™-2 Plus系列CMOS图像传感器产品长光辰芯推出首款面向一次性医疗内窥镜CMOS图像传感器近日，思特威正式推出基于SmartGS™-2 Plus技术平台的CMOS 图像传感器系列产品，包括SC038HGS(0.3MP)、SC133HGS (1.3MP)与SC233HGS(2.3MP)。这一系列传感器凭借高感度、高动态范围及高帧率等卓越性能，专为智能机器人的避障识别与3D定位感知设计，助力实现精准现实交互。1月9日，长光辰芯发布最新研发的面向一次性内窥镜的CMOS图像传感器及其光学模组⸺GXS1508/GXSM1508。该款产品的发布，揭开了长光辰芯在医疗影像领域的新篇章，同时也为医疗内窥镜领域提供了更丰富的产品选择。为了满足不同类型的客户的需求，长光辰芯同时提供CSP封装的芯片以及基于晶圆级光学镜头模组两种形态的产品。度特性使传感器在可见光和近红外光下均能呈现超高感度，轻松应对昏暗、无可见光源等复杂光线环境，为机器人提供无惧明暗的高清图像捕捉能力。针对室外复杂光线场景，SC133HGS和SC233HGS采用单帧拐点HDR技术，动态范围分别高达93dB和92.65dB，有效减少高亮过曝或暗处细节丢失，为智能机器人行动提供精准视觉依据。此外，这一系列传感器具备超高快门效率和超高帧率，能够减少高亮环境下拍摄运动物体时的光斑残影，并支持120fps的帧率，满足超低延迟的高效识别需求。为满足更多应用场景需求，SmartGS™-2 Plus系列传感器除主流黑白版本外，还支持彩色版本定制。不同分辨率尺寸的产品能够灵活应用于各种智能机器人设备，为终端客户提供兼顾成本与性能的全套解决方案。同时，思特威还推出了高分辨率的大靶面产品SC535HGS(5MP)与SC935HGS(9MP)，满足工业检测相机及ITS智能交通摄像头等多元领域的高性能影像需求。理。GXS1508在全分辨率全速工作时其功耗低于20mW，可大幅度降低内镜模组的温度，为医疗内镜提供更好的图像质量。GXS1508采用紧凑型4针CSP（芯片级封装）封装格式，尺寸仅为0.961mm x 0.961mm x 0.55mm，完全适用小管道内镜的使用场景。得益于长光辰芯在科学领域、工业领域多年的技术积累，GXS1508还具备低噪声、高动态范围等优异特性，即使在低光照场景下，也可清晰成像。GXSM1508模组在GXS1508芯片的基础上，集成了晶圆级光学镜头（WLO- wafer level optics）。该模组采用定制化3片镜片光学设计结构，其F#光圈值为5.0，视场角高达120°，该模组设计兼顾了通光量以及超广角的需求，即使在狭窄空间内也能提供广阔的观察范围，使得用户可以直接获取较好的图像质量。同时，镜头通过红外滤波片截至650nm以上的近红外光，以获得更好的色彩还原度。GXSM1508的模组尺寸为1.04mm x 1.04mm x 2.082mm，并在四周喷涂黑膜，以确保模组不会因镜头漏光影响成像效果。GXS1508有效像素分辨率为400 x 400, 采用1.5um背照式卷帘快门像素设计，其光学尺寸仅为1/19英寸。另外，该芯片采用模拟信号输出，全分辨率下帧率为30fps，可以完美适配主流ISP（图像信号处理器），便于模数转换和后续图像处SmartGS™-2 Plus系列传感器作为全局快门图像传感器，有效解决了运动形变与拖尾模糊问题，确保了智能机器人在快速移动中对运动物体高清、无形变的图像捕捉。同时，其高感图 GXS1508 CMOS 芯片及WLO光学模组- GXSM1508MACHINE VISION 2025/0319

人加®散料运输动态监测与预警系统全新上市近日，人加机器人公司正式发布了其最新的软硬件一体化智能散料运输动态监测与预警系统。该系统旨在提升全场景散料运输的效率和安全性，助力多行业生产升级。该系统核心部件为司眸®VAE020-800-X180 RGBD智能相机，采用双目散斑结构光感知技术，能生成精准的彩色点云数度等，实现精细化监测。监测管理平台支持实时视频查看、历史数据查询及人机交互控制，为用户提供便捷的操作体验。系统还具备流量统计、自动测速、块料检测、欠载检测及跑偏检测等功能，通过三维点云数据分析，能准确识别并预警异常情况，确保生产安全。该系统具有高精度测量数据稳定输出、超大景深与超宽视野、部署简单安装便捷以及端侧AI架构简洁等核心优势。其精度可达毫米级，测量结果与实际物料流量误差小于5%，且支持深度数据与RGB数据同步对齐输出。测量输送带宽度可达3米，料堆高度可达1.5米，无需改变现场环境即可快速安装，易于维护。人加机器人公司的这一创新产品将为散料运输行业带来全新的智能化解决方案，助力企业提升生产效率，降低运营成本，实现可持续发展。LMI Technologies发布AI赋能的GoPxL Anomaly Detector近日，LMI Technologies发布GoPxL Anomaly Detector。Anomaly Detector运用GoPxL传统工具和基于AI的工具，为具有挑战性的应用提供强大的3D缺陷检测，适用于汽车、食品、建筑材料、轮胎以及多行业应用。方案，无需依赖额外的云服务或硬件投入，可以进行初始和后续模型训练。Anomaly Detector可运用于所有Gocator线激光、结构光和线共焦传感器，需要购买LMI授权加密狗才能在实时系统上运行Anomaly Detector。用户也可用Replay模式仿真运行进行评估，该模式无需购买加密狗。Anomaly Detector可应用于查找具有复杂几何形状的机加工或铸造零件上的缺陷和不规则，训练AI模型，直接在生产线上识别零件是否通过。无需使用云连接、CAD文件或传统工具通常所需的复杂阈值。以及检测木材和建筑材料的缺陷和不规则，使用点云边缘和特征工具来进行掩模板材，然后使用 Anomaly Detection在亮度图上进行缺陷锁定。使用基于Python的脚本工具添加自定义逻辑或从本地文件检索测量阈值。高级用户可以利用Python GDK使用开源和专有工具训练模型，以便进行后续部署。据。配套的智能料流检测软件则内置自研高精度算法，可全面监测输送带的各项运行参数，如速度、流量体积、堆料高用户能够在GoMax或PC上训练和部署强大的3D缺陷检测解决20NEWS 行业新闻

斑马技术正式收购Photoneo，开启3D机器视觉新篇章3月1日起，斑马技术斯洛伐克股份有限公司（原Photoneo股份有限公司）正式启用新法定名称及注册地址，标志着斑马技术成功完成对领先3D机器视觉解决方案提供商Photoneo的收购。此次战略整合源自斑马技术于2024年12月30日公布的收购意向。随着机器视觉市场3D领域的迅猛增长，斑马技术此次收购旨在进一步强化其在这一高增长类别中的领先地位。通过融合Photoneo的3 D机器视觉解决方案与斑马技术的先进传感器、通用软件平台及基于AI的图像处理能力，客户将享受到前所未有的产品组合优势，轻松应对包括箱体拾取、卸垛、数字孪生创建以及汽车制造、物流等关键行业物体检测在内的复杂挑战。Photoneo的智能传感器在视觉引导机器人（VGR）领域表现尤为突出，已获多家顶级机器人制造商认证，广泛应用于机械臂箱体拾取等多种场景。其独特的并行结构光技术，为复杂3D应用提供了更快、更精确、更高分辨率的软硬件解决方案，树立了行业标杆。斑马技术首席执行官Bill Burns表示：“此次收购精准回应了全球客户对于最大化机器视觉运营潜力的迫切需求。结合斑马在自主数据采集、检测软件及深度学习AI领域的深厚积累，此次合并将极大丰富我们的3D传感器与先进3D机器视觉软件产品线，我们热切欢迎Photoneo团队加入斑马大家庭。”此次整合标志着3D视觉、自动化及机器人技术领域新时代的到来。斑马技术凭借其广泛的专业知识与全球影响力，正为智能自动化的未来开辟更多、更大的可能。Photoneo发文表示，在未来至少一年内，所有业务将维持现状，团队结构、日常运营及对合作伙伴的承诺均保持不变，可继续与熟悉且信赖的专业团队携手前行。微链DaoAI结盟西门子推出工业自动化视觉检测解决方案近日，DaoAI AOI与西门子工易魔方（Workflow Canvas）宣布达成策略结盟，提供了一个端到端的AI视觉质检方案。这项合作集成了DaoAI 的高精度3D视觉相机，性能卓越且可实时推理的视觉模型，结合了西门子工易魔方易上手，跨平台，快部署的特点，有效降低漏检率和过杀率，优化了生产流程实现了对工业零部件的实时检测和质量控制。西门子能够为其客户提供更加个性化和专业化的解决方案。DaoAI与西门子的合作开辟了“知识即服务（KaaS）”的商业模式。这种模式允许DaoAI通过提供专业知识和技能来获取收益，同时也为西门子Xcelerator平台的用户提供了更多的价值。这种合作模式与Xcelerator的发展战略高度一致，有助于双方实现互利共赢。DaoAI正在进一步拓展与西门子在边缘计算领域的合作。DaoAI计划将其技术融入西门子的边缘计算硬件和工易魔方SPIDR一体机中，成为其中的重要组成部分。这将进一步增强DaoAI在工业自动化和智能制造领域的影响力。DaoAI与西门子的合作项目涵盖了从具体的工业自动化视觉检测解决方案到智能工厂的视觉监控系统，再到定制化AI模型开发等多个方面。我们很高兴通过这些合作项目，体现了DaoAI在AI视觉领域的技术实力，也展示了西门子在推动工业自动化和智能制造发展中的领导地位。DaoAI利用其先进的AI技术，为西门子的客户开发定制化的AI模型。这些模型能够适应特定的工业应用场景，如汽车制造、电子组装等，提供高度定制化的检测和分析服务。这种合作模式使得MACHINE VISION 2025/0321

论机器视觉对于半导体制造的重要性Klaus SchrenkerMVTec Software GmbH摘要：随着工业与消费领域数字化转型的推进以及人工智能（AI）的广泛应用，全球对半导体的需求持续增长，芯片也需变得更智能高效。然而，半导体生产流程极为复杂，从晶圆制造到封装测试需要数百个步骤，这对技术的精准性和效率提出了更高要求。机器视觉在此过程中发挥着至关重要的作用，确保高效、精准的生产。MVTec HALCON 和 MERLIC 等强大的机器视觉软件，通过深度学习与传统算法相结合，实现了晶圆表面缺陷检测、尺寸测量、对齐定位等关键应用。这些技术可在毫秒内以亚像素精度完成测量，保证生产的高精度和一致性。例如，在晶圆缺陷检测、字符识别（OCR）、再分配层（RDL）检查等工艺中，机器视觉都为提升生产效率和成品率提供了有力支持。此外，机器视觉在探针测试、键合过程和导线轨迹检测等后端生产环节中同样不可或缺。3D 成像技术可实现晶圆凸块、倒装芯片等微结构的精准测量，确保产品性能与可靠性。通过深度学习和 3D 点云处理等先进技术，机器视觉有效优化了整个半导体制造流程。展望未来，机器视觉将在应对半导体行业日益增长的复杂性与高标准要求中持续发挥重要作用，推动更小型、更强大设备的创新发展。关键词：机器视觉；半导体制造；晶圆缺陷检测；深度学习；亚像素精度；再分配层（RDL）检测；3D 测量与点云处理；HALCON；MELRIC； MVTecThe Importance of Machine Vision in Semiconductor ManufacturingKlaus SchrenkerMVTec Software GmbHWith the growing demand for smarter and more efficient chips driven by digitalization and AI, semiconductor production faces increasing complexity. The manufacturing process involves hundreds of precise steps, from wafer fabrication to advanced packaging, requiring technologies that enhance efficiency and precision. Machine vision plays a critical role in streamlining these processes.Powerful machine vision software like MVTec HALCON and MERLIC combines deep learning with traditional algorithms to enable defect detection, precise measurements, and accurate alignment. These technologies deliver sub-pixel accuracy in milliseconds, ensuring consistency and quality. From wafer surface inspection and OCR to redistribution layer (RDL) checks, machine vision significantly boosts productivity and yield rates.In back-end processes, such as probe testing, die bonding, and wire inspection, machine vision remains essential. Advanced 3D imaging enables precise measurements of microstructures like wafer bumps and flip chips, ensuring reliability and performance. Techniques like deep learning and 3D point cloud processing further optimize semiconductor production.Looking ahead, machine vision will continue to drive innovation and ensure quality in semiconductor manufacturing, supporting the industry's pursuit of smaller, faster, and more powerful devices.Keywords: Machine Vision; Semiconductor Manufacturing; Wafer Defect Inspection; Deep Learning; Sub-Pixel Accuracy; Redistribution Layer (RDL) Inspection; 3D Measurement & Point Cloud Processing; HALCON; MERLIC; MVTec22EXPERT REVIEW 专家综述

一、半导体制造离不开机器视觉近年来, 随着工业和消费领域的数字化转型和人工智能（AI）的广泛应用，对半导体的需求持续增长，并且芯片需要变得更加智能和高效。然而，很少有产品像半导体一样涉及如此多的生产步骤。从晶圆生产和前端工艺到先进封装和后端操作，需要数百个不同的步骤，这使得这些流程的实施和协调相应地变得复杂和敏感。这就需要能够快速使用和调整的技术，同时提高生产效率。机器视觉技术在这方面发挥着关键作用。更重要的是它们实际上能够自动执行大量检测和对齐流程，且精度极高⸺这两点对于半导体制造至关重要。此外，大多数前端流程必须重复40到100次，因此这些技术的重复精度是一个关键因素。为了满足这些需求，我们使用强大且先进的机器视觉软件MVTec HALCON来实施缺陷检测、测量以及匹配和对齐等应用，这些应用在各个生产阶段都提供了显著的优势。二、强大的机器视觉技术提供了必要的动力在半导体制造中，几乎每个环节都需检测功能或光学缺陷。由于生产过程复杂且耗时，持续质量监控至关重要，及早发现缺陷可避免高昂损失。相比人工检测，机器视觉速度更快，结果更客观且可重复，不受疲劳影响。MVTec的HALCON和MERLIC软件利用深度学习技术，实现自动表面缺陷检测和分割，精准度高，解决传统方法难以应对的挑战。此外，机器视觉可在毫秒内以亚像素精度测量直线和圆弧边缘，并通过3D技术重建复杂表面，确保高精度生产。在晶圆、层和芯片的对齐中，亚像素级形状匹配技术可实时精准定位物体，即使在旋转、缩放或遮挡情况下，依然表现出色，为半导体制造提供可靠支持。三、机器视觉在半导体生产过程中的应用粗略地说，半导体的生产过程分为前端和后端生产。在前端生产过程中，化学和物理过程被反复应用于衬底（即硅晶片），以逐层构建微电子电路。之后，在后端生产中，将各个晶圆分离、接触、安装外壳并准备使用。机器视觉提供了广泛的技术，可用于前端和后端生产的多个步骤。1. 缺陷检测让我们从前端生产开始说起。机器视觉的关键应用是缺陷检测，例如对晶圆表面各种缺陷的可靠检测。机器视觉技术可以识别晶圆表面上的微小裂纹、划痕和颗粒污染，确保质量和周期时间要求。借助先进的机器视觉软件HALCON，即使在光线条件不佳和背景复杂的条件下也能正常工作。在软件方面，分析和量化各种缺陷可能涉及多种技术，例如基于深度学习的异常检测或“传统”训练的变异模型。为了获得最高速度和性能，通常建议结合使用基于规则的算法和人工智能方法。例如，下图所示的晶圆上的细小刮痕，可以通过传统的机器视觉算法“基于形状的匹配”进行稳定、准确、实时的检测。即使在旋转、缩放、透视失真、局部变形、部分遮挡、超出图像范围，或经历非线性照明变化的情况下，该算法仍能可靠识别缺陷。随后，深度学习分类技术将用于进一步确定缺陷的类别。图1 检测晶圆上的微小缺陷MACHINE VISION 2025/0323

2. 字符和代码读取机器视觉在半导体生产中广泛用于字符和代码读取，如OCR和二维数据矩阵码技术，可追踪晶圆状态，确保生产过程的无缝可追溯性。而M V Te c HALCON支持的深度OCR技术，依托强大的深度神经网络，较传统OCR精度更高，操作更便捷。其字符分组功能可减少相似字符误判，显著提升识别性能，助力生产自动化和效率提升。4. 三维匹配与测量在生产过程中，机器视觉对于测量晶圆凸块（连接在晶圆上的突出金属焊球）也至关重要。例如，这些凸块为芯片和电路板之间的连接提供了便利。这些凸块的高度、直径和整体结构的一致性对于确保无瑕疵的功能性和可靠性至关重要。三维图像处理图2 组件上的光学字符识别其应用场景比如晶圆与芯片的序列号识别：在晶圆制造和芯片封测过程中，每片晶圆和芯片都会被赋予唯一的 ID（如 DMC 码、QR 码或刻印字符）。以及封装测试阶段的标识码读取在芯片封装阶段，外壳上的激光标记需要被准确识别，以确保生产批次的可追溯性。3. RDL检测再分配层（RDL）的检测是另一个关键应用。RDL是一种先进的封装技术，可实现芯片与其他组件之间的有效互连。通常需要在微米范围内检查RDL的完整性和质量，以确保符合设计规范。HALCON提供的稳定、精确的图案匹配方法就派上了用场。它们能够精确地对齐各个组件，并以亚像素精度测量二维结构（根据应用的不同，精度可达1/50像素）。当然，对于这些应用案例，机器视觉MVTec工程师也会选择最适合相应检测设置和对象的算法和方法。一般来说，建议使用像工具箱一样的机器视觉图3 重布线层图4 放大后的凸块软件 HALCON，该软件包含各种方法，因此能够解决各种应用问题。24EXPERT REVIEW 专家综述

7. 3D倒装芯片测量另一个关键的后端应用是3D倒装芯片测量。倒装芯片键合是一种接触无外壳半导体芯片的组装和连接方法。它利用芯片表面的导电凸块，将朝下的集成电路（IC）芯片直接连接到基板或电路板上。与晶圆凸块检测类似，对这些凸块的精确3D测量对于设备性能和可靠性至关重要。为此，采用了最先进的点云处理算法。这些算法能够进行共面性检查或凸块水平截面等测量。正如您所看到的，尖端机器视觉技术优化半导体制造的例子还有很多。机器视觉在该行业的潜力是巨大的，这里没有涵盖无数其他用例。随着对更快、更小、更强大的设备的需求增长，机器视觉将继续在推动创新和确保半导体制造质量方面发挥不可或缺的作用⸺现在和未来都是如此。技术，如三维表面检测、基于形状的三维匹配和三维测量，可用于精确检测和测量这些凸块。例如，HALCON支持的3D技术，使得在完成3D对齐后，可以对复杂3D物体的几何特征进行高精度测量，并定位可能的缺陷。在这一过程中，不同的3D 匹配方法适用于不同的检测需求：当需要在普通2D 图像中确定物体的3D姿态时，可利用由CAD模型表示的3D物体的多个2D映射图，将2D形状匹配技术扩展到3D。这种方法适用于凸块形态复杂、但具有清晰边缘特征的情况。对于视差图中的物体，基于表面的3D匹配结合了3D点云数据和视差图的边缘信息，即使物体没有突出边缘或在普通2D图像中缺乏明显的灰度边缘（如表面光滑的凸块），仍能可靠地确定其3D姿态。为了获得最高测量精度，这两种方法都支持全3D空间中的姿态优化，进一步提高检测的稳定性和准确性。借助这些先进的3D机器视觉技术，可以确保晶圆凸块的尺寸和形态符合严格的制造标准，从而提升芯片封装的质量，减少不良品率。5. 探针测试机器视觉在探针测试中起到关键作用，帮助精准检测晶圆电路。由于晶圆结构微小，通常需两台显微镜以获得足够分辨率。精准对齐至关重要，MVTec机器视觉技术通过焦平面调整晶圆倾斜度，并使用形状匹配方法确保无旋转误差，避免探针损坏晶圆。在线键合过程中，机器视觉可精确对准裸片与外壳，并检测接触缺陷，如线接触不足、切割长度错误或压力不当。图像分析可定位焊盘和导线，确保连接精度。键合检查利用2D、3D测量技术检测微小间隙和位置偏差，确保封装质量。6. 导线轨迹检查焊接后，导线轨迹检查是另一关键步骤。HALCON机器视觉软件通过斑点分析确定导线起终点，并应图5 “焦点深度”（Depth from Focus）方法可用于检查导线的走向用高级线检测算法，即使在光照不佳的情况下也能准确识别。此外，“焦点深度”(DFF)方法可用于检查导线是否位于正确的三维轨迹，确保生产精度。MACHINE VISION 2025/0325

26COVER STORY 封面故事A I机器视觉技术正以前所未有的速度引领制造业的变革，自动化的发展将会发生什么样的颠覆？又怎样带领机器人技术迈进2.0阶段？深圳个元科技有限公司，作为这一领域的佼佼者，凭借其在工业表面缺陷检测方面的深厚积累和创新实力，为众多行业龙头企业提供了高效、智能的解决方案。近日，《机器视觉》特邀其中国区总经理隆德锋，为我们解读个元如何助力制造业优化升级，并分享其对机器人2.0技术的独到见解和布局。让我们一同走进个元，探索制造业的未来。⸺访深圳个元科技有限公司中国区总经理隆德锋26机器人2.0×AI视觉——进化精度视见非凡COVER STORY 封面故事

27MACHINE VISION2025/03L隆德锋MMACHINE VISION 文 / 安卓M隆总您好，很高兴能与您交流。请您简要介绍一下深圳个元科技及其在制造业中的定位，并分享一下公司的理念和价值观。L个元科技是一家深耕于工业表面缺陷检测的AI机器视觉公司，团队由来自顶尖学府和高科技公司的专家组成，致力于为制造业提供先进的视觉检测解决方案。在工业4.0时代背景下，高端制造业对品质与效率的要求越来越高，而我们的Vision+AI技术正是满足这些需求的关键。凭借在AI算法和智能成像技术上的优势，已成功为全球50强汽车零部件企业中的10余家、全球30强锂电池企业中的10余家以及众多消费电子和新能源汽车行业的领军企业提供服务。我们坚守“雄心壮志、客户导向、坦诚透明、稳定可靠、精准沟通”的价值观，深知制造业是一个充满挑战与机遇的领域，而AI机器视觉技术正是推动这个行业向前发展地关键力量。通过研究和分析了全球工业制造和自动化的发展历史，发现人工目检仍占有一席之地，这让我们意识到机器视觉技术有巨大潜力取代人工，提升效率与品质。我们坚信AI与机器人技术将是制造业下一次飞跃的关键，因此个元科技义无反顾地投身于这一领域，致力于通过AI赋能的机器人2.0技术来加速人类生产力的提升。M以您在制造业十多年的经验来看，制造业对Vision +AI技术有何需求和期望？L随着智能制造和工业4.0的推进，3C、半导体、锂电等高端制造业对Vision+AI技术的需求日增。这些行业期望通过该技术提升生产效率、产品质量，并降低成本。此外，它还助力改善工作环境和提升安全性，更重要的是，它使柔性生产和智能管理成为可能，从而全面提高企业运营水平和产品竞争力。简而言之，高端制造业欲借Vision+AI技术实现全面优化，以在全球市场中取得优势。M针对制造业对Vision+AI的期待，请问个元科技在这一领域有哪些核心竞争优势，能够满足行业的实际需求并推动产业发展？L个元科技在Vision+AI领域的核心竞争优势在于我们深厚的技术积淀与领先的产品实力。经过五年多的持续迭代，产品硬件已经进化至第六代，同时即将推出第五代AI算法架构。公司基于代码层级自研的AI视觉算法，能够检测随机、不规则和复杂几何形状的产品缺陷。我们提供的AI算法和智能成像系统在全球都处于领先地位，对机加工件、粉末冶金件、轴承、接插件、密封件和精密元器件的各类缺陷检测具有训练时间短、成像效果好、检测精度高的特点。我们的解决方案致力于解决传统视觉无法解决的高端检测场景和痛点，取代只能依靠人工目检的应用场景，为企业提供全套的视觉解决方案，从而满足制造业的实际需求并推动整个产业的进步。

28COVER STORY 封面故事M基于贵公司的技术优势，能否介绍一下推出的核心产品及其市场竞争力？L个元科技的主要产品是基于软硬件深度融合的AI视觉检测解决方案，核心产品包括CorteX AI算法平台和OptiX智能成像系统，结合机器人控制技术实现手、眼、脑的深度融合，大幅提升AI机器视觉的性能和落地能力，解决高端视觉检测场景和服务全球头部客户的问题。与市场上现有的视觉检测设备相比，我们的产品具有显著独特之处。首先，我们专注于卷积神经网络的AI视觉来检测随机、不规则和复杂场景的产品缺陷，具有训练时间短、成像效果好、检测精度高的特点。其次，基于软硬件融合的算法增强实现，在算法层面将成像和飞拍进行了参数化融合，极大增强了算法模型的置信度和鲁棒性。此外，还提供深度的数据分析来提升质量预防和精益管理水平，支持批量部署和集中管理的智能工厂解决方案。个元科技的AI视觉缺陷检测系统解决方案是标准化的产品和技术，能够实现跨行业应用覆盖，如3C、汽车零部件和锂电等行业，以及多工序场景的快速切换和复用。目前，在锂电、汽车和3C行业，我们都有多个行业独家的标准化解决方案，如锂电行业的极耳焊接检测、顶盖外观检测、软包电芯外观检测等；3C行业的摄像头模组检测、手机天线模组检测、壳体外观检测等；以及汽车行业的高精密齿轮检测、精密轴承滚子检测、电机换向器检测等。这些产品和技术已经成功应用在全球众多头部企业中，如全球前2的EV工厂，全球前3的锂电企业，全球最大马达厂，全球前5汽车零部件厂，累计量产部署超600多台套；实现了2～4人/套的人员降本，降低了100倍质量溢出风险，为客户创造了超过10亿的综合收益。全球累计服务的头部客户数量超过100+家，经我们设备检测的产品总价值超过61亿美金。未来，我们将继续聚焦高端应用场景和头部客户，追求极致的技术方案和全球最佳实践，为客户创造更大的价值。M个元科技目前主攻外观缺陷检测，未来有何拓展计划？是否有新技术或产品研发中？L个元科技旨在通过机器人2.0技术提升工业自动化水平。我们的“眼睛”（OptiX智能成像系统）和“大脑”（CorteX算法平台）虽现阶段聚焦外观缺陷检测，但仅是起点，目前仍然有很多新技术在预研和开发中，未来计划推出“手”⸺KinetiX机械移栽平台，以支持更广泛的应用场景。我们不会止步于外观缺陷检测领域，但仍会持续深耕。随着第六代产品平台（FleX）的发布，很多新的技术和AI算法将会和大家见面。例如，支持高速飞拍的2D+3D融合成像系统即将上线，而生成式AI产品（Gen AI）平台也已完成部分客户试用，即将全面发布。同时，我们正在开发基于批量化部署的智能检测管理平台（Yield X），届时将提供从检测到管理和预防的全方位工厂级AI视觉缺陷检测解决方案。

29MACHINE VISION2025/03M贵司的产品和技术主要是系统产品，那么在定制解决方案时，会考虑哪些关键因素来确保产品配置符合客户需求？L个元科技在做定制集成方案时，会充分、综合考虑和方案切实相关的因素以确保满足客户需求。我们提供软硬件一体的标准视觉系统，协同集成商打造专业的视觉集成方案，能有效解决非标方案差异化和兼容性的难题，具备识别率高、兼容性高和快速部署的优势。同时，我们的整体解决方案基于软硬件融合的算法增强，操作简易，降低了技术门槛。方案支持多方位、多类别的缺陷检测，具有标准化集成、高速飞拍、高柔性的特点。此外，个元科技的标准化产品能快速低成本更新功能，系统也已经整合了图片保存、数据统计、报表生成和MES上传等多项功能，能全面满足制造商们的生产及管理要求。M最后，能否分享一下您对“机器人2.0”概念的理解与看法？L当前机器人技术仍主要停留在“自动化”阶段，虽能出色完成预设的重复性任务，但在复杂多变环境中显得不足。而“机器人2.0”则追求在自动化基础上注入“智能化”核心，使其不仅拥有强大的感知、认知和决策力，还能在未知环境中自我学习与进化，甚至在某些方面超越人类。这并不意味着将所有工作交给机器人，而是更强调人机协同，通过AI技术推动智能机器人来拓展人类能力的边界，提升生产效率与品质。我们坚信“机器人2.0”将在更多领域大放异彩，个元科技将始终践行自己的使命：推动智能自动化技术在制造业落地，加速人类生产力提升。

30CHARACTER INTERVIEW 人物专访AI与云计算如何赋能工业质检⸺访腾讯云计算（北京）有限责任公司云智能AI解决方案总监王川南随着AI与云技术的飞速发展，两者深度融合正逐步渗透并深刻改变着各行各业。作为国内领先的云计算服务提供商，一直在探索和创新AI技术与云计算的融合应用，致力于为企业数字化转型提供强有力的技术支持。近日，《机器视觉》特邀腾讯云计算(北京)有限责任公司云智能AI解决方案总监王川南先生，就云技术与AI技术的协同发展、工业质检领域的创新突破及未来展望等话题进行了深入分享，探讨了AI赋能智能制造的广阔前景与实践路径。

31MACHINE VISION 2025/03M王总您好，作为云智能AI解决方案总监，云技术与AI技术如何协同与发展？W从实践来看，云与AI的协同效应至关重要。云计算提供强大的算力、存储和架构支撑，AI则赋予云计算智能化能力，二者深度融合才能发挥最大价值。例如在制造行业，我们通过云边端一体化的AI应用解决方案，能够让客户对AI质检算法进行高效的协同开发，并实现大规模AI应用部署和管理，大大提升AI产品的研发和应用效率。目前，基于大模型的AI技术正处于高速发展期，近期DeepSeek在LLM领域（大语言模型）取得了鼓舞人心的突破，但是用户在体验DeepSeek产品的过程中也遇到服务中断等不稳定的情况，所以稳定、安全的云计算环境也是AI技术能够顺利落地行业的重要支撑。M在推动云计算于工业领域的广泛应用时，您认为主要遇到了哪些障碍？W主要有以下四大挑战。技术层面，工业领域场景分散和碎片化，不同行业和客户之间的数据和知识存在差异性，无法完全复用，使得AI技术和解决方案在工业领域难以规模化推广复制。市场竞争激烈，客户对产品质量的要求越来越高，腾讯云面临的问题复杂度也在提升，这也对我们算法和工程研发能力提出更高的要求。人才层面，工业企业缺乏既懂工业业务又熟悉云计算技术的复合型人才，限制了云计算在工业领域的推广和应用。谈及成本，工业企业为接纳云计算，需对内部基础设施进行升级，并投资于员工培训，这些前期投入在当前经济环境下显得尤为沉重，企业对此持更加审慎的态度。此外，数据安全是工业领域采用云计算的一大顾虑。鉴于工业数据的高度敏感性和核心价值，部分企业担心云端存储可能带来的泄露风险，因此仍依赖成本高昂且服务能力受限的物理隔离方案。W王川南MMACHINE VISION 文 / 安卓M腾讯云是如何克服这些难点，成功落地工业质检应用的？W腾讯云凭借在计算机视觉、OCR、语音和大模型等领域的深厚积累，保持技术领先，并已经通过深度学习技术证明了AI质检在工业领域的可行性和规模化潜力。为了克服这些难点，我们不仅持续在工业质检领域投入研发，针对“缺陷样本少、换型频次高、新缺陷迭代慢”等行业痛点进行技术突破，注重数据安全问题的解决。我们利用成熟的解决方案和实践经验，确保数据在传输和应用中的安全，同时致力于将项目实践经验转化为标准化产品，通过工具产品在客户现场高效完成模型的开发与迭代，以克服数据安全顾虑和其他挑战。M请问根据您的观察，当前工业领域对于云计算/AI 的普及程度如何？有哪些行业或应用场景已经较为成熟，哪些还需进一步推广？W根据我的观察，工业领域对于云计算和AI技术的接纳程度正在不断提升。在工业质检和工业巡检方面，AI的应用已经相当成熟，例如通过深度学习技术进行工业AI质检（外观缺陷检测）和工业AI巡检（园区工厂生产安全监测）。然而，预测性维护和工艺参数的优化由于高度定制化，其普及程度还相对较低。值得一提的是，近年来大模型在知识问答领域的应用逐渐成熟，对于制造业的工艺文档、研发文档以及企业知识库的管理，结合RAG（检索增强生成）技术，已经取得了显著的问答效果，这有助于企业更有效地利用和盘活知识库，从而提升研发效率。在这个方向上，我们自主研发了大模型知识引擎产品，它能结合企业的专属数据，更高效地搭建RAG、工作流等多种模式的应用，这将是未来我们进一步推广和发展的重要方向。M请详细介绍一下腾讯云TI-AOI工业质检平台，包括它如何利用了腾讯云的哪些先进技术？W腾讯云TI-AOI工业质检平台集成了我们经过实战验证的创新算法，旨在帮助我们的客户和合作伙伴掌握交

32CHARACTER INTERVIEW 人物专访付质检项目的能力，共同实现降本增效和多赢。该平台充分利用了腾讯优图在计算机视觉、大模型方面的前沿算法探索，以及在AI算法压缩、加速等方面的工程技术积累。它不仅覆盖了面向工业质检场景的检测、分割、OCV等基础功能，还推出了类MOE架构的无监督异常检测、基于Visual Prompt的小样本/免训练检测模块。此外，我们在产品上打通了云端大算力下的Domain Specific Model，到Windows单机上的增量微调链路。这些功能特性使得TI-AOI平台能够在极度复杂的外观检测场景下精益求精，同时也能满足在相对简单、数据采集不便场景下的敏捷交付和成本节约需求。M在腾讯云TI-AOI工业质检平台与机器视觉系统集成商及大甲方的合作中，常见的沟通瓶颈与问题有哪些？您的感触是什么？W在合作过程中，我们确实遇到了一些常见的沟通瓶颈与问题。首先，可解释性方面，由于AI质检算法多采用深度学习技术，具有不可解释性的特点，而客户往往希望对所有异常问题有确定性的解释，这需要我们进行深入的沟通和引导，帮助客户理解AI技术的特性。其次，部分客户对AI的能力存在过高预期，如追求绝对“零漏检”等指标，这需要我们通过实际案例和数据分析，帮助客户建立对AI技术能力的合理预期。再者，缺陷标准的模糊或缺乏也是一大挑战，这要求我们在项目初期就与客户进行充分的沟通，明确需求，避免后期频繁变更。个人而言，我认为解决这些问题的关键在于充分的沟通、引导和培训。我们需要让集成商和大甲方对AI技术的特性、能力边界有清晰的认知，同时引导他们关注AI解决了什么问题，相对于人工有哪些提升。AI质检是一个复杂的系统工程，功能上涉及到多个软件硬件模块的协同，对于新接触TIAOI产品的合作伙伴，我们会投入更多精力进行前期指导和护航，帮助他们尽快掌握工具的使用，加速磨合过程，确保项目的顺利进行。M腾讯云成立了工业AI质检生态联盟，想请您分享一下这一举措的背后动因，以及腾讯云在工业AI质检领域所采取的生态合作方案。W工业AI质检项目的成功实施，离不开“光、机、电、软、算”这五大领域的深度融合与协同。多年来，腾讯云与众多合作伙伴在工业AI质检领域并肩作战，做产品、找场景、打标杆、推复制，取得了阶段性成果。在这个过程中，我们也与合作伙伴建立了深厚的关系，形成了优势互补、协同发展的良好合作态势。成立工业AI质检生态联盟，是腾讯云工业AI质检生态体系的进一步升华。通过搭建这个生态平台，我们希望能够进一步加深与合作伙伴之间的交流与协作，吸引更多志同道合的伙伴加入我们的行列。同时，腾讯云将与伙伴们共同探索并制定行业级的规范与标准，致力于构建一个资源共通、互利共赢、成果共享的生态圈，进而推动工业AI质检持续创新和迭代。M大模型技术发展非常迅速，腾讯也推出了混元大模型。那么，腾讯是否已经将这一技术应用于视觉质检领域？未来会在工业AI质检领域有哪些布局和展望？W随着生成式A I和多模态大模型技术的兴起，我们在过去的一年多时间里，积极进行了大量的技术 实 践 与应用场景验证。具体来说，在特定领域（Domain）内，我们与客户及合作伙伴携手，成功训练出了专门的多模态质检大模型。这一模型的创新之处在于，它能够在自然语言对话的环境下，“0样本”地快速识别新型号甚至全新产品的缺陷。此外，我们还率先发布了质检领域首个开源的无监督异常检测数据集，以及首个针对缺陷异常检测的多模态大模型的benchmark，其中涵盖了数据集、评测标准以及相应的检测方法。展望未来，我们将在工业AI质检领域持续深耕，力求通过技术创新为行业带来更多价值。

随着工业4.0浪潮的不断推进，智能制造已成为全球工业发展的新趋势。高端工业传感器和精密测量仪器成为了不可或缺的关键要素，然而，这一关键领域长期被国外品牌所主导。光子（深圳）精密科技有限公司就是在这样的背景下奋力崛起的，并不断引领行业创造新的辉煌。近日，《机器视觉》特邀光子（深圳）精密科技有限公司全球销售总监唐磊，看他如何怀揣高端工业传感器和精密测量仪器在中国实现国产化替代的崇高使命，开启光子精密的故事。让科技之光普惠全球智能智造⸺访光子（深圳）精密科技有限公司全球销售总监唐磊33MACHINE VISION 2025/03

CHARACTER INTERVIEW 人物专访T唐磊MMACHINE VISION 文 / 安卓M唐总您好，您是什么时候加入光子精密的？可以说说您与光子精密的故事，以及您从团队管理与市场布局中的经验吗？T我是2021年加入光子精密的，这一年对光子精密而言是一个关键的转折点，因为我们正式开始布局工业传感器领域。对我来说，这不仅是职业选择，更是与国产智能制造行业共同成长的机遇。我之前在基恩士曾带领团队实现了5亿的年销售额，这段经历让我意识到国内高端工业传感器和精密测量仪器市场被国外品牌垄断，而光子精密正努力填补这一空白，推动国产替代的进程，这种使命感深深地吸引了我。加入后，我负责全球销售的战略规划与业务拓展。我们的团队凭借精准的市场分析和资源的高效整合，成功地将3D线激光轮廓测量仪、激光位移传感器等核心产品推广到全球市场，与3C锂电等领域的头部企业建立了长期稳定的合作关系。光子精密的核心理念是“让科技之光普惠全球智能智造”，这与我个人的职业抱负高度契合。在团队管理方面，虽然当前面临着全球经济复杂多变和国内市场波动的挑战。但2024年，我们团队的订单量比去年同期增长了210%以上。这得益于我们打造学习型团队，提升团队内核。为此我建立了完善的培训体系，定期邀请行业专家和公司内部技术骨干进行培训与交流，旨在打造一支具备“精益求精、持续创新”精神的销售团队。市场布局方面，我们坚持“聚焦细分市场，服务头部客户”的策略，并已在新能源等领域取得了显著成效。例如，我们与宁德时代等龙头企业合作，为其提供高精度的测量仪器，不仅赢得了市场口碑，也为后续拓展其

35MACHINE VISION 2025/03他行业奠定了基础。此外，我们还注重全球化布局，采取“先本土后国际”的策略，通过参加国际展会、与当地代理商合作等方式，逐步提升光子精密品牌的国际影响力。M光子精密如何确定聚焦视觉赛道的？在此之前，光子精密进行了哪些关键的前期布局来为后续的快速发展打下基础？T光子精密最初主要从事机器视觉检测定制设备的生产。在这个过程中，我们通过技术积累、团队构建和实际应用场景的验证，逐步明确了聚焦视觉领域的战略方向。光子精密的初步策略是“技术+场景”的双向赋能，这为光子精密日后续形成技术优势，并快速发展奠定了基石。在技术层面，光子精密组建了一支经验丰富的视觉算法团队，专注于传统视觉算法与AI技术的融合研发。通过精密视觉检测设备的生产，我们将算法技术应用到实际工业场景中，不断提升其精确度和处理速度。在消费电子、半导体等行业的高精度检测中，我们的算法团队开发了多套高效的图像处理和分析算法，显著提升了检测的准确性和速度。在技术与场景的结合中，我们不仅为客户提供高性价比的解决方案，更将自研视觉算法技术融入设备，进行实地验证与迭代。开发3D线激光轮廓测量仪和激光位移传感器时，依托实际生产环境优化算法表现，确保在高精度测量场景中的稳定性和可靠性。此举增强了算法实际应用能力，为后续传感器及精密测量仪器的市场推广提供坚实技术支撑。在技术创新的同时，我们成功将自研的高精度激光位移传感器、光电传感器及光纤传感器等多个系列FA传感器集成于早期机器视觉检测设备中。通过算法优化，实现检测能力的大幅提升。这种传感器技术与视觉算法的有机结合，已形成我们的独特技术优势，为后续传感器产品的市场推广奠定坚实基础。在这个过程中，光子精密积累了大量的客户资源和行业口碑。这些早期客户为我们提供了宝贵的市场反馈，帮助我们更好地理解行业需求和技术方向。通过不断地技术积累和市场洞察，光子精密于2021年正式确定聚焦视觉赛道，专注于工业传感器和精密测量仪器的研发与销售。这一战略调整并非偶然，而是建立在前期扎实布局的基础上。正是这些投入，让我们在视觉赛道迅速站稳脚跟，并进入快速发展期。M请您详细介绍一下光子精密的重点产线及其特点、应用场景，以及公司在这些领域的未来规划和市场布局？T自公司成立以来，我们始终专注于工业级精密测量技术的研发与创新，成功将业务拓展至智能传感和机器视觉检测等领域。在精密测量领域，我们持续推出创新产品，满足市场对高精度测量的需求。我们的3D线激光轮廓测量仪GL-8000系列，采用先进的激光技术和图像处理算法，轮廓点数高达4096个，扫描速率达49KHz，能够快速捕捉物体表面的三维信息，适用于复杂零件的测量与检测。同时，在位移测量类产品中，有激光位移传感器、边缘测量传感器及光谱共焦位移传感器等。其中，激光位移传感器的中的拳头产品PDM和PDL系列覆盖多种测量需求，满足各种场景。2025年初，我们推出高精度PDH系列，适用于汽车制造和新能源电池测量等。为满足工业自动化市场需求，我们还有即将发布的CD-5000系列光谱共焦位移传感器，具备高分辨率、高动态范围，能实现纳米级精度测量。在智能传感方面，我们推出了涵盖安全光栅、颜色传感器、光电传感器、光纤传感器和接近传感器等一系列FA传感器产品。这些传感器在工业自动化中发挥着重要作用。比如，安全光栅传感器能够实时监测危险区域，保障人员与设备安全；颜色传感器

36CHARACTER INTERVIEW 人物专访则适用于包装线、印刷行业，助力机器快速分拣与检查；光电传感器则用于生产线检测物体是否到位，确保生产线顺畅运行。这些智能传感产品为工业自动化的安全防护、颜色分拣、物体检测等提供了可靠的感知支持。在机器视觉检测方面，光子精密作为国产精密传感行业内的先行者，同样积极布局机器视觉检测领域。我们即将发布的QM系列图像尺寸测量仪是我们的最新成果。这款仪器搭载了先进的光学成像技术，内置 2000W 像素 CMOS 传感器与双视野双远心镜头，测量精度可达±0.1µm。同时,融合当下最热门的智能AI大模型，实现亚像素级提取轮廓，精准拟合处理微小瑕疵、边缘抓取等，测量精度可达行业顶尖水平。为提升硬件和软件的协同优化，我们还搭配了自研的QMV⸺自研专业视觉测量软件，也为用户提供了简洁直观的操作界面和强大的测量功能。未来，我们将继续推出更多机器视觉检测产品，如影像仪、轮廓仪等，以满足更多行业的需求。总的来说，光子精密将持续致力于智能传感、精密测量和机器视觉检测等领域的技术创新和产品研发，为工业自动化发展贡献力量。我们相信，通过不断丰富和完善产品矩阵，我们能够满足不同客户的多样化需求，逐步减少国内市场对进口产品的依赖，推动国产传感器产业的发展壮大。M唐总，您认为光子精密在行业内最核心的竞争力是什么？面对未来，您认为光子精密应该如何进一步巩固和扩大这一优势？T光子精密的核心竞争力来自于技术革新、贴近客户需求的解决方案和服务、以及严格的质量控制。我们凭借卓越的产品性能，如GL-8000系列和最新推出的PDH系列，帮助客户解决实际问题，从而在市场中保持领先。展望未来，我们将通过以下措施巩固和扩大优势：一是加大研发投入，聚焦前沿技术，特别是在智能化和数字化方向；二是深化与行业领军企业的合作，拓展应用场景；三是通过全球化布局，推广光子精密的产品至更多国际市场。同时，我们也将持续优化服务，更贴近客户需求，提供定制化的解决方案。M您作为全球市场总监，您比较看重国际上的哪些区域市场？对于中国企业出海您有怎样的建议？T当前，东南亚地区凭借其迅猛发展的经济、年轻化的人口结构以及迅速崛起的中产阶级群体，已成为全球瞩目的焦点。事实上，光子精密也已经在布局这一新兴市场，计划在2025年迈出关键的“第一步”。带着“让科技之光普惠全球智能智造”的宏伟愿景，在稳固国内市场的同时，积极拓展东南亚的业务，通过参加当地展会等方式，将我们的品牌推向全球。对于计划出海的中国企业，我建议首先要培养国际化视野，深入了解不同市场的特点和需求，并同时结合本土化策略，灵活应对各种市场挑战，推动本地化经营，实现高质量、可持续的国际化发展。在这个过程中，企业需要保持敏锐的市场洞察力，不断调整和优化战略，以适应不同市场的变化。

37MEMS（微机电系统）技术具有微型化、高集成度、多学科融合等特点，将在未来的在物联网时代扮演关键的技术角色。知芯传感就是这个领域的知名企业，自2019年成立以来，便深耕MEMS领域，并致力于实现高端MEMS器件的国产化替代。近日，《机器视觉》有幸邀请到苏州知芯传感技术有限公司董事长陈巧博士，分享他对MEMS领域的理解，一同领略MEMS微镜技术的魅力。⸺访苏州知芯传感技术有限公司董事长陈巧为高端MEMS器件国产化而奋起MACHINE VISION2025/03

38CHARACTER INTERVIEW 人物专访C陈巧MMACHINE VISION 文 / 安卓需求的理想选择；二是我们凭借在MEMS传感器领域的深厚积累，拥有多项核心专利，产品性能已达到国际先进水平；三是我们拥有一支经验丰富、充满激情的团队，他们的努力与协作是公司发展的根本动力；最后，还要感谢多方资源的鼎力支持，这些都为公司的成长提供了有力保障。M能否请您详细介绍一下知芯传感在MEMS领域的主要产品类型？这些产品都应用在哪些具体领域？C知芯传感目前主要专注于MEMS微镜及模组系列产品的研发与生产。我们推出了多款针对不同应用场景的产品，包括红外MEMS微镜投射模组、蓝光MEMS微镜投射模组、大功率蓝光MEMS微镜投射模组，以及MEMS微镜慢扫模组。这些产品均体现了四大核心优势：首先是高集成性，得益于MEMS技术的小型化特点，我们的产品与激光器集成后体积非常小巧；其次是低能耗，我们的MEMS微镜作为扫描部件采用简洁高效的驱动方式，确保了低功耗运行；再者是高性价比，自研MEMS芯片，采用半导体工艺实现批量生产，有效降低了成本；最后是卓越的可靠性，全单晶硅材料M陈博士您好，知芯传感是如何在短期间内实现快速成长的？请简述其发展历程及推动快速发展的关键因素。C非常感谢您与我进行这次访谈。苏州知芯自2019 年成立以来，一直专注于MEMS传感器的研发与生产。我们的核心团队汇聚了多位在MEMS领域经验丰富的专家，为公司的技术革新和产品创新提供了坚实支撑。公司发展至今经历了几个重要阶段：在2019-2021年的初创期，我们成功完成了核心技术研发，并设计、流片、测试了首款产品；接下来2021-2022年的成长期，我们顺利实现了产品量产，并获得了多家业内领先企业的认可；而2023年至今的扩张期，我们的产品线正在不断丰富，市场占有率也在稳步提升。我认为推动公司快速发展的关键因素，主要有以下几点：一是市场需求的持续增长，特别是随着物联网和智能制造的蓬勃发展，对高性能、低成本解决方案的需求日益旺盛，而MEMS技术正是满足这一

39MACHINE VISION 2025/03制造保证了产品的无摩擦损耗，可稳定运行高达上百亿次。谈到应用场景，我们的红外投射模组在工件扫描、物体识别、人脸建模以及指甲扫描等领域发挥着重要作用。而蓝光投射模组则广泛应用于焊接导航、产品缺陷检测、机器人/机械手的高精度定位引导，以及物品分拣等场景。大功率蓝光投射模组更是为无序物品分拣、工业检测、自动拆垛码垛、汽车电子以及物流测量等提供了强有力的支持。总的来说，知芯传感的MEMS产品已经深入渗透到汽车、机器人、医疗以及消费电子等多个行业，凭借高精度、高可靠性以及高集成性的特点，满足了市场对智能感知技术的迫切需求。展望未来，我们将继续加大在MEMS技术领域的研发投入，致力于推出更多具有创新性和市场竞争力的产品。M在机器视觉系统中，与其他视觉传感器相比，MEMS微镜展现了哪些显著的优势？C3D机器视觉实现的方案主要有TOF，散斑结构光，DLP结构光，MEMS微镜结构光等。其中TOF和散斑结构光精度较低，无法实现亚毫米精度，也无法扫描金属以及光滑曲面，应用场景受到限制。虽说DLP结构光与MEMS微镜均能实现亚毫米精度与对金属表面，光滑曲面的扫描。但当与DLP结构光方案对比时，MEMS微镜的优势更为显著。首先，MEMS微镜体积小巧、集成度高，这使得它极易被集成到各种设备中，特别适用于对空间体积和重量有严格要求的应用场景，如消费电子、手持扫描仪等。其次，MEMS微镜的功耗极低，仅为DLP模组功耗的40%，这一特点在便携式设备、无人机和移动机器人等需要长时间运行或电池供电的设备中尤为关键，它能有效延长设备使用时间并降低散热成本。此外，MEMS微镜的扫描范围广泛，能覆盖更大的视野，为工业检测、无序抓取等领域提供更全面的三维信息。同时，其高性价比也是一大亮点，自研MEMS芯片实现了低成本批量生产，使得MEMS微镜在降低整体系统成本和提升市场竞争力方面表现出色。最后，MEMS微镜还具备高对比度和高亮度的特点，采用激光为投射光源，通过窄带滤光片有效滤除其他波长的光，从而在三维扫描建模和物体识别中大幅提升图像质量和识别精度。综上所述，MEMS微镜在机器视觉系统中展现出了体积小、功耗低、扫描角度大、高性价比、高集成性以及高对比度和高亮度等诸多优势，这些优势共同推动了MEMS微镜在工业自动化、医疗手术、家庭服务机器人等多个领域的广泛应用和未来发展。M在MEMS的设计与实际应用过程中，具有怎样的挑战？知芯传感是如何应对的？C虽然知芯传感具有全栈自研能力，但我认为这其中晶圆工艺与封装测试环节最为棘手。MEMS器件的制造精度要求极高，任何微小的工艺偏差都可能对性能产生显著影响。为此，我们不断优化设计，与FAB厂（半导体制造厂）紧密合作，通过反复试验和调整来完善工艺，确保晶圆的高性能。同时，封装环节也至关重要，需要在无尘环境下进行，直接影响产品的性能和可靠性。为此，我们设立了高科技封装测试线，采用先进的设备和技术，确保每一步都精准可控。此外，我们建立了全面的质量管理体系，通过了ISO9001和IATF16949认证，从而确保从供应商到出货的每一个环节都达到最高标准。事实上，知芯传感在设计、工艺、封装测试及质量管理上均克服了重重挑战。M请您详细介绍一下知芯传感在研发方面的投入状况，以及未来计划探索的新技术方向或产品线。C知芯传感一直视技术创新为发展的根本驱动力，对研发的投入始终是我们工作的重中之重。我们的研发团队汇聚了众多海归博士和行业资深专家，其中超过60%的研发团队成员在MEMS领域积累了10年以上的丰富经验。

40CHARACTER INTERVIEW 人物专访为了推动研发进程，公司投资建设了多个专业实验室，全面覆盖MEMS芯片设计、晶圆制造工艺、封装测试以及模组集成等关键环节。过去，我们已在研发领域投入了大量的资源，而在未来，我们将继续增加研发的投入，以确保技术的不断创新和产品的持续迭代。展望未来，我们将进一步深耕MEMS传感器技术，致力于提升产品的精度、增强其可靠性和稳定性。此外，有计划研发集成先进AI算法的智能传感系统，以实现数据采集、处理与分析的全面整合。同时，我们也在积极探索新型材料在MEMS器件制造中的应用，以期在未来能开创更多的可能性。M知芯传感的MEMS微镜是如何在市场中保持其竞争力的？C知芯传感的MEMS微镜之所以能在市场中保持强大的竞争力，关键在于我们持续的技术创新和对应用的深度理解。我们掌握了一系列核心专利，特别是在实现大角度、大镜面设计方面已经成功量产了3mm、4mm、6mm的镜面，最大角度可达80°。另外，我们充分利用先进的半导体工艺技术，以确保产品具备卓越性能和高度一致性。同时，我们紧密跟踪市场需求，将MEMS微镜及模组广泛应用于工业引导定位、无序抓取、拆垛码垛、工件缺陷检测以及人体面部三维扫描建模等多个领域。为满足不同客户的多样化需求，我们还提供了红外、蓝光、大功率蓝光等多种投射模组。在为客户定制解决方案时，我们会综合考虑多个维度，根据应用需求、功耗、速度、成本和环境等因素，为客户选择最合适的MEMS微镜工作模式。我们的长远目标是实现高端MEMS器件的国产化，从而打破国外的技术垄断，增强国内MEMS产业的整体竞争力。展望未来，我们将进一步深化MEMS技术的研发，推出更多具有创新精神的产品。M中国MEMS微镜技术在国际市场上地位如何，面临哪些技术挑战？C中国MEMS微镜技术在国际市场中处于快速发展阶段。虽然我们在某些领域已取得了显著进展，但与国际顶尖水平相比，高端技术方面仍有差距，特别是在大尺寸、高精度产品的制造上。当前，我们面临的主要技术挑战包括高精度的晶圆工艺、复杂环境下的产品稳定性和可靠性问题。为了提升竞争力，我们需要突破这些技术壁垒，并关注低功耗、高集成度及成本控制等方面的创新。通过不断的技术革新和产业链协同，我们有望在国际市场上占据更有力的地位。知芯作为行业推动者，已提前布局核心知识产权，实现技术突破，并与上下游企业紧密合作，共同推动行业发展。我们的目标是成为全球领先的MEMS传感器供应商，引领中国MEMS行业走向世界前沿。

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42SPECIAL REPORT特别策划张晖体系建设的工作进展我国智能制造标准“智能制造，标准先行”。近年来，我国持续优化智能制造标准推进机制，逐步完善顶层架构，开展重点标准研制、应用和国际化探索，在统一认识、提质增效、交流合作等方面发挥了显著效能，为制造业高端化、智能化、绿色化发展提供了有力支撑。一、发展现状我国智能制造标准化工作伴随着制造业转型升级、高质量发展，基础支撑地位进一步加强，标准顶层架构进一步完善，前期标准研制成果逐渐成熟发布，在关键数字化车间建设、智能服务等场景形成一批标准群，聚焦新一代信息技术与制造业融合标准研制的同时，探索智能制造标准应用新路径，成效显著。一是标准化工作推进机制进一步强化，逐步形成覆盖多技术领域、多行业的标准化工作“智囊团”。2016年，国家标准化管理委员会、工业和信息化部会同国家发展和改革委员会、科学技术部、财政部、中国工程院等有关部门，组建了国家智能制造标准化协调推进组、总体组和专家咨询组，统筹推进智能制造标准顶层设计、创新研制、应用推广、国际合作等。二是标准顶层架构日趋完善，形成“1+N”智能制造标准顶层架构。工业和信息化部、国家标准化管理委员会持续迭代优化智能制造标准顶层架构，在综合分析我国智能制造标准化建设现状、研判技术发展趋势和行业发展需求的基础上，更新发布了三版《国家智能制造标准体系建设指南》，形成具有中国特色的标准体系框架。三是标准供给能力增强，基础共性和关键技术领域标准基本实现全覆盖。截至2024年9月，我国累计发布国家标准452项，其中，基础共性标准122项，关键技术标准330项，行业应用标准10项，标准体系三级分支覆盖率达到96%，较总体组成立时的171项标准，增加发布281项，增长164.3%。四是标准应用开创新路径，重点领域标准在企业加快转化实施。过去两年，工业和信息化部、市场监管总局联合开展智能制造标准应用试点工作，2年累计遴选出135个智能制造标准应用试点项目，助推智能制造标准的落地应用，打造贴合实际需求的企业“标准群”，探索标准应用新路径。五是标准国际化进程加快，部分领域标准形成国际领先优势。我国积极参与ISO/IEC等国际标准化组织的智能制造标准研制工作，推动在IEC智能制造系统委员会框架下成立中国专家委员会，累计近20位中国专家担任多个重点领域国际标准工作组主席或召集人等关键职务。标准化交流和合作持续深化，先后与德国、法国、日本等国家建立了标准化双边合作机制。二、发展趋势一是国家统筹推进新质生产力关键技术标准。国家市场监督管理总局印发《2024年标准稳链项目实施方案》，系统推进人工智能、增材制造、电动工程机械等十个领域产业链相关标准制定、实施和应用，加快构建联通产业链上下游的标准体系。《国家智能制造标准体系建设指南》后续将继续加强标准化工作系统谋划布局，加快构建满足制造业高质量发展的标准体系，通过数据要素、人工智能等新要素和新技术将进一步推动技术进步、促进企业发展、引领产业升级。二是行业转型升级标准化需求旺盛。随着全球新一轮科技革命和产业变革加速演进，互联网、大数据、人工智能等数字技术与制造业融合创新活跃，制造业各个细分行业智能化改造实施如火如荼，标准化需求旺盛。如石化行业提出了符合行业发展需求的数据及模型标准子体系，通过构建资产、市场、工艺、物料和环境等数据及模型标准，规范企业各类数据应用模型的建立与使用，支撑企业建设过程规范化、系统集成规范化、生产过程智能化、生产制造绿色化目标。三是企业初步探索智能制造标准体系建设。通过智能制造标准应用试点、智能制造试点示范、智能制造系统解决方案揭榜等项目的不断推进，企业在智

43MACHINE VISION 2024/10能制造领域形成了面向典型场景的实施经验、解决方案，积极探索符合企业实际的智能制造标准和标准体系，特别是龙头企业已初步探索在产品标准体系建设基础上，构建“产品+智造”标准体系。三、下一步工作重点一是打造多层次标准体系架构。构建“国家+行业+团体+企业”的金字塔式智能制造标准体系，打造以国家标准为顶层指导、各个层级标准各司其责、企业标准落地应用的标准化格局，定期发布国家和行业智能制造标准体系建设指南，统筹做好智能制造标准化战略布局。二是加大智能制造标准供给。聚焦数字化车间、智能工厂场景化建设需求，引导基于人工智能、数字孪生、5G等新兴技术的智能装备和工业软件标准研制。同步推进人工智能大模型、数字孪生、量子计算、工业算力等新兴技术国家标准和国际标准。三是以标准应用实施促进行业链式升级。持续支撑开展智能制造标准应用试点，围绕智能工厂培育、系统解决方案揭榜挂帅形成的典型经验，组织智能制造标准化专家咨询组专家、总体组重要标准化技术委员会总结范式，形成行业可用的标准化应用案例。组织召开智能制造重大标准成果发布活动，加大成果宣传推广。四是多渠道全方位提升标准国际化水平。充分发挥国家智能制造标准化总体组、IEC智能制造系统委员会中国专家委员会、国际智能制造联盟等平台的资源优势，在人工智能、数字孪生、新型工业网络、数据治理关键技术领域快速、精准布局智能制造国际标准，推动行业领域技术委员会加快推动一批行业领先的智能工厂、数字化车间、智能工艺装备等国际标准立项。编后语：机器视觉是智能制造领域中的重要分支之一，对制造业转型升级具有重要的战略意义。为此，机器视觉产业联盟（CMVU）标准组也正积极推进行业标准化工作。截至2025年2月，联盟标准组已发布5篇团体标准，其中《CFL ,CFLII,CFL-III 工业大靶面镜头接口》已成功转化为G3国际标准。同时，一项国家标准也正在审核中。联盟目前正研发两项新标准，并计划深化在工业三维相机、工业高速相机、机器视觉线缆接插件等领域的技术标准研发与合作。此外，联盟还将加强国际合作，承办2025年IVSM大会，推动国际机器视觉标准的研发，以标准助力智能制造发展。MACHINE VISION 2025/03

用于高速应用的前沿全局快门图像传感器在需要使用有源像素阵列CMOS数字图像传感器来设计解决方案时，必须考虑大量传感器规格。例如，传感器的分辨率、光学格式、快门类型、最大帧率、动态范围、信噪比（SNR）和像素结构等等。更复杂的是，还要考虑传感器的特性/功能，如功耗、接口、封装类型、板载HDR处理和感兴趣的区域。最佳选择并不总是一目了然。为了帮助筛选这些规格和功能，一个重要的考虑因素是传感器的预期应用。某些应用需要非常高的分辨率来捕捉静止物体，而另一些应用则需要检测快速移动的物体，并能够再现 \"定格 \"效果。另一个重要的应用考虑因素是功耗要求。对于固定安装情况下，传感器的功耗可能并不重要。但在便携式应用中，传感器必须使用电池工作，因此传感器的能效变得至关重要。在选择传感器时，最合适的出发点是应用的速度，即物体移动的速度。因为这将决定所需的快门类型。在数字图像传感器领域，主要只有两种选择：卷帘快门和全局快门。一、卷帘快门和全局快门数字图像传感器是按行排列的像素阵列。使用卷帘快门图像传感器时，阵列中的每一行从阵列顶部到底部依次逐行曝光。换句话说，相邻行的曝光时间略有不同（称为行时间），相邻行之间的时间差约为10 微秒。文 / onsemi与卷帘快门完全不同的是，全局快门同时曝光阵列中的每个像素。这些传感器必须具备带有“存储节点”的像素，能够在整个传感器读出过程中存储电荷。卷帘快门和全局快门各有利弊。与全局快门相比，卷帘快门更具成本效益且更易于实现。在全局快门传感器中，存储节点容易受到杂光的影响，因此噪声往往会更高。此外，存储节点位于像素旁边，这给像素尺寸带来了限制。与此相对应，卷帘快门的缺点是在捕捉快速移动物体时容易有运动伪影。由于卷帘快门阵列采用按顺序曝光的方式，因此在拍摄移动物体时会出现空间失真。同样，由于阵列的不同区域是在不同时间（可能是在不同的光照条件下）拍摄的，它们还可能受到不相关光照的影响。因此，卷帘快门阵列在捕捉移动物体方面表现不佳，但在静态的高分辨率应用中却是一个极佳的选择。全局快门适用于卷帘快门表现不佳的场景，包括快速移动的物体，尤其是高角速度的物体。全局快门表现出色的应用包括增强视觉(AV)、虚拟现实(VR)、机器视觉(MV)以及任何存在高振动的环境，如条形码扫描仪和机器人应用。全局快门还具有其他优点：由于整个阵列是同时曝光的，因此全局快门可以直接与其他全局快门或光源（如闪光灯）同步。由于全局快门无需处理不相关的光照，因此也更容易实现自动曝光控制。44PRODUCT&TEK 产品与技术

二、全局快门性能考虑因素评估全局快门性能的第一步是参考其已展示的指标。在评估全局快门传感器时，需要考虑以应用为导向的指标和以性能为导向的指标。应用导向指标可帮助您选择特定产品系列中适合特定应用的传感器，而性能导向指标则可帮助您比较不同制造商的产品。最简单的方法是从应用导向指标入手。由最终用途决定的五个主要指标如下：1.分辨率2.光学格式3.全局快门效率（GSE）4.帧率5.功耗这五项指标的优先级将根据最终用途的具体要求而有所不同。例如，一个高分辨率的应用可能需要200万像素（MP）的分辨率和1/2.8英寸的光学格式，而一个低分辨率的应用可能只需要VGA分辨率和1/8英寸的光学格式。1.帧率帧率是以每秒帧数（frames per second, fps）来衡量的，它表示传感器在一秒钟内可以拍摄的图像数量。拍摄移动较快的物体时需要较高的帧率，以避免模糊。2.全局快门效率（GSE）如上所述，GSE是一个比率，表示全局快门抑制杂光的能力。它通常是在特定波长和光圈（f /stop）设置下指定的。数值越大表示性能越好。3.能效消费类应用中的低功耗优化在开发中至关重要，尤其是增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR）头戴设备等应用。此外，自主移动机器人（AMR）和手持式条码扫描器也是工业领域用电池供电设备的几个例子。通过提高这些设备的能效，可以显著延长其工作寿命，从而减少充电频率并改善整体用户体验。其余指标以性能为导向，可用于比较不同制造商的产品。4.信噪比 (SNR)信噪比以分贝（dB）为单位，并规定为一个最大值。它是衡量传感器在微小（即低光）信号情况下性能的一种方法。数值越大，性能越好。信噪比最大值SNRmax真实反映了线性满阱（linear full well，LFW），或者说基本上是一个像素所能捕捉到的光子数量。5.动态范围动态范围也以dB为单位，表示最大可测量输入信号与最小可测量输入信号（即噪声水平）之比。它表示传感器在同一场景中处理不同强度输入信号的能力。分贝值越高越好。隧道是需要高动态范围场景的良好示例，因为隧道内部可能较暗，而外部光线明亮。传感器需要能够适应在同一场景中的这两种情况。除了性能指标外，某些应用可能要求传感器具有某些特性，以便能够执行特定功能或具有独特的能力。并非所有的全局快门传感器都具备这些功能。应用的要求将决定需要哪些功能，以及可以考虑哪些传感器。6.同步传感器全局快门一次曝光整个传感器阵列的优点之一是，阵列曝光的瞬间可与其他事件（如其他传感器和闪光灯）精确同步。通过同步传感器的 \"触发 \"模式，可以控制闪光灯进行精确的主动照明，或对多台摄像头进行同步，以实现立体或宽屏幕拍摄。7.嵌入式自动曝光自动曝光功能使得传感器能够根据给定的光照MACHINE VISION 2025/0345

条件自动控制增益和曝光。自动曝光是传感器适应动态光照条件的基本功能。通过将这一功能直接嵌入到传感器中，可以加快曝光控制，这样就能实现实时响应，而依赖主机控制则响应速度较慢。对于大多数高速应用来说，嵌入式自动曝光是必不可少的。8.场景切换场景切换功能使传感器能够根据不同的分辨率、增益、曝光和帧率，快速切换设置，以适应不同的成像场景。在许多传感器中，这些“场景”都已存储，并可在单个寄存器设置中动态更改。可编程和可切换的感兴趣区（regions of interest，ROI）图像中的区域是相关的像素集合，主要用于物体解析。ROI使传感器能够通过过滤掉其他部分来聚焦于某个特定区域。这是一种优化数据传输和处理的方法。可编程的ROI使实时计算机视觉应用成为可能。总结来说，应用导向指标、性能导向指标和特定功能可以结合使用，以帮助从一系列传感器中选择特定的全局快门传感器，并确定符合最终使用要求的传感器制造商。图1 Hyperlux SG 图像传感器系列三、Hyperlux SG 系列全局快门传感器安森美（onsemi）开发了名为Hyperlux SG的高性能小尺寸全局快门传感器系列，产品包括ARX383、AR0145和AR0235。Hyperlux SG系列传感器将业界领先的全局快门效率（GSE）与低功耗操作相结合，是便携式、高振动应用的理想之选。Hyperlux SG系列采用了一种新颖且创新的全局快门像素设计，针对准确、快速地捕捉运动场景进行了优化。无论在弱光还是明亮的场景下，都能拍摄出清晰、低噪点的图像。Hyperlux SG 传感器系列具有以下特性：· 水平/垂直镜像、窗口化和像素合并；· 可编程感兴趣区域（ROI）；· 用于同步的片内触发模式；· 片上自动曝光；· 内置闪光灯控制；· 场景切换；· 跳行和跳列模式的灵活控制。传感器组合的分辨率从VGA（640 x 480）到230万像素（1920 x 1200）不等，光学格式从1/8 46PRODUCT&TEK 产品与技术

英寸到1/2.8英寸不等，帧率高达每秒120帧，适用于各种高速成像应用。每种规格与其他同类产品相比都具有优势，正是由于它们结合了卓越的性能和功能，才使得 Hyperlux系列传感器在市场上独树一帜。这些传感器非常适合高速应用，包括条形码扫描、机器视觉、AMR、AGV、AV/VR/MR、无人机和3D扫描。图2 Hyperlux SG 应用领域为了促进产品教育和系统设计，还提供了一个全面的开发平台，可实现快速系统开发。它包括完整的测试功能，可在设计前对产品进行评估，并提供在设计阶段使用的参考设计。全局快门传感器是高速图像应用的最佳选择。一旦选择了快门类型，仍有多种规格和功能可供选择，以确保传感器适合预期应用。在评估全局快门传感器时，必须始终牢记的一个重要考虑因素是全局快门效率（GSE）。如果没有足够高的GSE，所有其他规格加在一起仍可能在图像中产生不可接受的运动伪影。针对要求低功耗、高性能和高GSE的应用，安森美开发了Hyperlux SG系列全局快门传感器。AGV / 无人机· GSE高· 低功耗 ·高帧率· 良好的信噪比机器视觉摄像机· GSE高· 低功耗· 高帧率· 子采样模式条形码扫描器· 高GSE· 低功耗· 最佳分辨率· 良好的信噪比增强现实/虚拟现实/混合现实· GSE高· 低功耗· 高帧率· 子采样模式自主移动机器人· GSE高· 动态范围· 高帧率· 卓越的图像质量See You in 20252025年6月19-20日Jun. 19-20,2025Beijing International ConventionCenterBeijing Machine Vision Power Intelligent Manufacturing Innovation & Development Conference北京国际会议中心北京机器视觉助力智能制造创新发展大会北京BeiJing与您相约BeiJing 2025MACHINE VISION 2025/0347

创视自动化桌面式线序自动检测设备线序识别与校验技术的精准应用一、引言随着电子工业的大幅扩张，电缆线束作为其中的重要组成部分，吸引越来越多生产企业将机器视觉技术融入生产线，强化质量检测环节。但随着软件技术的突破和技术提升，客户的检测要求也在不断提升。鉴于行业发展需要和公司多年研发经验，创视自动化针对电缆线束的线序识别与外观缺陷检测进行重点技术攻关，推出桌面式线序自动检测设备。该设备配备高清工业相机，并运用先进的图像处理算法，大幅提升检测精度与效率，能够充分满足实验室、测试中心以及小规模生产线的检测需求。东莞创视自动化科技有限公司 黄志锋在软件层面，将图像处理与深度学习算法结合，利用卷积神经网络对电缆线束进行特征提取和分类。通过深度学习算法的自适应训练，使设备能够识别更为复杂的线序模型，区分处理在传统算法中难以区分的微小差异，有效提高线序识别的准确性。在硬件层面，设备内置智能光源控制模块，结合多通道光源调节方案，可以根据待检线束表面特征进行动态光源调整，确保不同材质、颜色、形状线束检测效果，避免光照不均或反射导致的误判。相较于同类设备，创视自动化桌面式线序自动检测设备优势明显，主要体现在以下几个方面：1、性能优越· 检测产品范围：0-30mm内· 检测效率：36/min· 检测准确率：98%以上· 检测精度：0.1mm· 电压：AC100-220V 50/60Hz· 额定功率：60W2、线序识别与自动校验设备主要由视觉照明光源、摄像头、计算机等部件组成，实现了对电缆线束中每一条导线的精确识别和排序验证。在实际检测过程中，通过高清工业相机捕捉电缆线束图像，内置图像处理算法能够智能识别导线颜色、形状、位置信息，构建完整线图1 创视自动化桌面式线序自动检测设备二、产品特点创视自动化桌面式线序自动检测设备集小型化设计、高效、精准等特点于一身。设备采用业内领先的技术架构，结合先进的视觉算法与硬件配置，确保高效稳定地执行复杂的检测任务。48PRODUCT&TEK 产品与技术

序图谱，并与预设标准线序模板进行逐一对比。一旦发现线序偏差，系统自动触发校验机制，标记不合标准导线位置，并生成错误报告，确保电缆线束在后续组装和使用中的稳定与可靠性。测线条错乱、断线、裸露、脱落等瑕疵，为不同应用场景和需求提供定制化解决方案。4、结构紧凑，防尘、抗震性能强该设备采用更为紧凑的结构设计优化，外观简洁，性能卓越，并且防尘、防水、抗震、密封性能均得到显著提升，确保设备在灰尘弥漫、强烈震动、温度变化、辐射干扰等极端工业产线环境下也能稳定运行，精准完成各项检测任务。三、应用场景创视自动化推出的桌面式线序自动检测设备，以其广泛的应用适应性独树一帜。它能够完美适配多种检测场景，无论是实验室的精细研究、测试中心的严格检测，还是小规模生产线的高效运作，都能发挥出其卓越性能。设备采用基于多线程的并行处理架构，能够在单次检测过程中同时处理多个图像数据流，该设备每分钟检测36件，检测准确率98%以上，帮助研究人员在针对线缆线束进行大量测试和验证的过程中，提升检测效率和准确性。不仅如此，常规检测精度0.1mm，在航空航天、医疗设备、汽车电子等对电缆线束质量要求严苛的领域，该设备凭借高精度检测，大幅提升检测效果，有效降低生产成本。四、结语随着技术不断进步和应用场景不断拓展，创视自动化推出的桌面式线序自动检测设备凭借小型化、高效、精准等特点，在电缆线束线序识别和缺陷检测领域展现巨大优势。设备调节灵活，集成自动报警与标记、数据记录与检测报告生成等功能，为质量管理和追踪提供有力支持。随着电子工业的不断发展，电缆线束的质量要求将越来越高。作为自动化检测技术的关键一环，创视自动化桌面式线序自动检测设备将在未来发挥更加重要的作用，为推动行业进步贡献巨大力量。图3 常见电缆线束样品 图4 不同规格线序检测过程图2 针对常见电缆线束线序完成自动检测3、适用范围广设备具备高度灵活性和可配置型，能够轻松适应不同规格、类型、大小的电缆线束检测，通过简单参数调整和软件更新，设备即可到达最佳工作状态，满足多样化生产需求。在进行线序检测的同时，还具备出色的外观缺陷检测能力，能够全面检MACHINE VISION 2025/0349

新型可见光/短波红外CMOS图像传感器有机半导体技术开启机器视觉的颠覆性应用一、产品背景短波红外的波长范围一般从0.9μm到2.5μm, 得益于比可见光更丰富的图像信息，近年来在工业机器视觉上的应用逐渐增多。目前大多数短波红外探测器采用铟镓砷（InGaAs）技术，其材料的生长和制备工艺复杂，并且需要特殊的设备和技术，导致传感器的成本非常高，这限制了其在一些对成本敏感的领域中广泛应用。广州光达创新科技有限公司基于多年有机半导体成像的研发经验，结合成熟的CMOS制备工艺，近日正式发布了首款区别于传统技术的新型短波红外图像传感器LUMIDAR_SW640A，为用于机器视觉的工业相机提供了从可见光到短波红外的超高性价比成像方案。二、技术原理1.基础材料。与常规的硅基CMOS图像传感器不同的是，LUMIDAR_SW640A的感光层是一种由光达创新自主研发合成的先进有机材料，所使用的合成原料获取难度可控，符合环保标准。有机材料已经在多个光电转换应用场景（如OLED,光伏电池板等）广泛应用，材料使用寿命超过十年。另外，光达创新针对短波红外的成像特点，系统调控光敏层的光场分布，在保障极低的暗电流与噪声水平基础上，大幅提升红外光的利用率以实现在宽温度范围内的高灵敏度。2. 内部电路。LUMIDAR_SW640A每一个像素点的基本等效电路参考图1，通过感光层接收到的光 文 / 广州光达创新科技有限公司信号强弱，载流子呈现有规律的转移，经过积分放大电路后，转化为可精确测量的电压信号。对面阵中所有像素点的输出信号进行读出处理后，即可得到一幅完整的短波红外图像。图1 LUMIDAR_SW640A基本电路3.制备工艺。LUMIDAR_SW640A在成熟的CMOS传感器制造基础上，增加了有机感光层和读出电路的兼容性设计，使得传感器具有材料多样化，光谱可调，高灵敏度等特点，可适配超高分辨率的大面阵工艺。三、产品特点光达创新首发Vis-SWIR有机CMOS图像传感器系列LUMIDAR_SW640A，单一芯片即可涵盖可见至短波红外波段，图像本身具有良好的信噪比与宽动态响应，无需依赖TEC制冷，也可拥有高灵敏度和超短响应时间。此外，产品具有高稳定性，现已通过面向工业级等应用下，高温、高湿环境的可靠性测试。其主要成像参数如下：分辨率：640*512，支持可编程开窗配置最大帧率：340Fps成像区域：10.2*7.8mm 50PRODUCT&TEK 产品与技术