2024年9月19日-20日，e-works数字化企业网在苏州成功举办了“机器视觉技术与应用实训班”。

　　2024年9月19日-20日，e-works数字化企业网在苏州成功举办了“机器视觉技术与应用实训班”，来自国内制造企业高管和人机一体化智能系统有关部门负责人等20余位嘉宾参与了此次培训。

　　本次实训班为期两天，以“专家培训+互动交流”的形式展开，旨在帮助学员了解机器视觉技术在工业领域中的应用现状和趋势，以及在智能工厂中的应用场景，掌握机器视觉技术的实施方法与应用难点，为企业推进机器视觉技术应用落地与数字化转型保驾护航。

　　工业视觉博士、中国地质大学（武汉）机械与电子信息学院机械系博士生导师梅教授以“工业视觉关键技术及其在制造业中的应用”为主题进行了开场培训。梅教授针对机器视觉3大主要技术点：目标定位、目标识别和目标检测，结合实际工业应用场景，如芯片高速定位、包装袋分拣、TFT-LCD Mura缺陷识别等，剖析了机器视觉技术基础原理以及解决实际工程应用问题的基本思路和方法。

　　百度认证布道师、科技部专家库专家涂博士介绍了基于深度学习的机器视觉在工业质检的应用。他介绍了如何在百度飞桨AI平台上运用深度学习技术实现机器视觉的应用，并以医用药瓶检测为例，详细讲解了工业缺陷检验测试项目的分析与解决方案设计、缺陷检验测试的项目的数据准备与标注、缺陷检验测试网络搭建与训练以及工业缺陷检验测试效果的评估与优化方案。

　　树根互联机器视觉所副所长、浙江机器视觉行业协会会员肖老师以“机器视觉助力全流程智能化工厂”为主题进行了授课。肖老师介绍了机器视觉技术在各领域的应用。在汽车行业，机器视觉主要应用于视觉引导上下料、视觉测量和质检等场景；在锂电行业，机器视觉主要应用于涂布&辊压分切对齐度和极耳检测、叠片机尺寸测量、缺陷检验测试、对齐度检测和顶盖焊缺陷检验测试等场景；在光伏行业，机器视觉技术覆盖了硅片、电池片、组件全工艺段，能保证较为稳定的检测效果与误报率。

　　深圳辰视智能科技有限公司副总经理陈老师带来了“3D机器视觉技术在汽车行业的应用”的主题培训。他从在线测量的定义、优势与技术原理出发，对比分析了传统测量和在线测量的区别，并详细的介绍了3D视觉测量系统构成和3D视觉在线测量流程，包括系统标定、系统初始化、测点拍照、测量分析、生成报告和上传报告等环节。肖老师强调了3D机器视觉在线测量技术在汽车制造中的及其重要的作用，通过实际应用案例展示了其在提高生产效率和产品质量方面的显著效果。

　　领克汽车公司质量体系/数字化质量高级经理张老师详细的介绍了AI视觉在整车制作的完整过程中的运用。他分析了汽车制造的需求与挑战，强调了构建数据驱动的智造质量系统的必要性，并详细阐述了AI视觉技术如何赋能人机一体化智能系统，同时通过多项具体实施案例，如外饰配置检查、物流视觉收货门、全自动轮胎装配等，生动展现了AI视觉在提升生产效率、确定保证产品质量方面的显著优势。

　　在两天的培训中，每轮授课结束都设置了答疑交流环节，现场学员结合课上老师们所讲的内容以及各自企业在实施与应用过程中遇到的一些瓶颈问题进行了积极提问，各位老师针对学员的提问也做了精彩的分享和探讨。

　　机器视觉技术利用机器代替人眼做测量和判断，常见于制造业的各个工作场景中。然而，机器视觉技术是一项涉及光学成像、照明、计算机、人工智能、数字图像处理、机械工程、控制等交叉学科的综合技术，不仅技术复杂性高，技术更新迭代快，而且面临着不一样的行业成像方案设计和算法模型搭建差异大，缺乏专业技能与专业人才等诸多挑战。制造企业要将技术与业务know-how深度结合才能确保成功应用。

　　因此，制造企业在应用机器视觉技术时，首先应明确需求与目标，不一样的行业的应用侧重点，如颜色检测用于包装判断、测量算法用于尺寸验证、二维码识别用于芯片包装等；其次，进行硬件选型与软件集成，包括选择比较适合的相机、镜头、光源等硬件设备，并集成相应的图像处理算法和分析软件，形成完整的机器视觉检测系统；然后，通过采集少数的基础图像数据，包含各种场景、光照条件、物体形态和纹理等，并对其进行标注、分割或分类，通过深度学习平台对这些已处理的图像数据来进行模型搭建、训练，使算法模型具备高精准度的图像识别与分类解决能力；最后，将训练好的机器视觉系统模型部署到生产线上，并对操作人员进行使用培训，确保系统能够正常运行并充分的发挥作用。

　　未来，随着深度学习技术的发展，机器视觉技术将会在提高图像识别和物体检测的准确率等方面逐步发展，以便处理更为复杂的神经网络结构和更大规模的数据集。此外，机器视觉系统将不再局限于单一的视觉传感器。相反，它们将融合来自激光雷达、红外线、超声波等多种传感器的信息，形成多模态的感知体系，帮助机器更好的理解和模拟人类的感知能力。

　　为期两天的培训在热烈的学习氛围中圆满落幕。本次实训班帮助学员全面学习了机器视觉技术的应用热点与难点，进一步了解了机器视觉技术在汽车、锂电、光伏、3C等重点行业中的应用与实践，并通过具体案例进一步探索机器视觉项目的具体实践方法与推进策略，为推进制造企业智能工厂的实施带了积极的影响。学员们都表示此次培训收获颇丰，对今后的工作开展非常有帮助。

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