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「深浅优视」采用融合深度学习的相移结构光技术,实现微米级自动化在线检测

王志臣 2020-11-05 08:00

深浅优视可利用3D结构光实现微米级的高精度在线检测。

随着中国智能制造2025计划的有力推进,中国机器视觉市场也迎来了爆发式增长,而工业数字相机和工业镜头是工业自动化领域中的关键组成部分。深浅优视是一家3D工业相机研发商,成立于2019年,其产品利用3D结构光实现微米级的高精度在线检测,采用独特的光学设计、低畸变投射装置和融合深度学习的3D重建算法,为工业客户提供软硬件一体的自动化在线检测与识别方案,尤其是在如汽车零配件、手机卡槽、光伏接线盒、摄像头模组等精密微小零件的检测上更具优势。

据了解,我国3C行业从业人员达823万,检测人员占据20%,而中国制造业平均工资7000元/月,算下来,3C检测环节全部实现自动化可节省人力成本1120亿元。目前工业检测对精度及稳定性的要求使高精度检测设备需求强烈,以PIN针检测为例,使用2D相机因受光照影响测不准;另外某些工件需进行正反面检测,而2D检测设备难以实现。同时需检测工件数量较大,通过人工检测会耗费大量人力,耗费大量人力成本。

本文文章插图来源于深浅优视,经授权使用

深浅优视创始人兼CEO周剑博士介绍,市面传统2D相机是利用被摄物体的图像通过光学镜头聚焦到相机芯片上,在驱动脉冲下完成光电荷的转换,储存,转移和读取等,从而将光学信号转换为电信号后输出所需要的图像格式,所以使用2D相机时需借助外界光源,而最终的检测数据易受外界光源影响,这也是2D工业相机一大缺陷。

而深浅优视采用的3D视觉技术,摆脱了借助外界光源的限制,其主要技术路线是采用相移光栅投影与深度学习融合技术,向被测物投射一系列特定编码的光栅图案,基于强大的双芯片技术,对经过被测物体调制的光栅图案进行重新解码,结合标定参数解算出3D点云数据。

区别于市面上3D结构光方案相比,该技术基于面阵成像技术,不需要外部运动机构配合就能重建全场三维形貌,具有结构简单、检测快速、可靠性高等优点。周剑表示,3D机器视觉检测中融合深度学习正成为3D机器视觉检测的热门发展趋势,而深度学习实质上就是一个万能工具,深度学习解决了以往的人工大量数据筛选问题,甚至是以往无法解决的难题。

同时,深浅优视的工业相机基于3D结构技术还实现了微米级的高精度检测,精度覆盖几微米到几百微米,视野覆盖几厘米到几百厘米。产品还可实现超高速面扫模式,一次性输出全视野范围三维点云,支持所有部位同时测量。在实际操作上,深浅优视也降低了使用门槛,产品采取模块化的功能配置,不需要操作人员编写代码,人工干预少。此外,相机无需精密运动机构的特性使得产品能够实现快速部署,并且占用场地面积小,大幅降低了综合成本。

本文文章插图来源于深浅优视,经授权使用

针对大型客户和集成商,深浅优视还提供了功能丰富的软件平台,可以不依赖收费分析软件,大大降低客户的二次投入和长期维护成本。

面对行业巨头,例如康耐视和基恩士等欧、美、日厂商长期占据市场主导地位,周剑告诉创业邦,深浅优视在技术上有长期的积累,自身就是学习精密光学测量出身,十多年一直深耕机器视觉领域。他认为“在同一领域深耕细作,集中发力,以客户为中心,就一定会有所成。”

目前深浅优视主要还是在做小视野的测量,和3C电子、注塑、PCB等行业的一些头部客户在进行实测,接下来会拓展到中、大视野,重点还会放在核心零部件及软件开发上。谈及用户画像,周剑表示,深浅优视主要面向3C电子、新能源汽车等具有实时高精度检测需求的企业。此外,深浅优视积极参与行业展会,扩大品牌效应,采用直销+代理的方式作为公司的盈利模式。

本文文章插图来源于深浅优视,经授权使用

截至目前,公司团队规模已达三十余人,其中技术研发人员占据70%,公司核心团队在光学设计、三维点云算法和智能制造领域有深厚积累。深浅优视联合创始人兼销售负责人高燕深耕机器视觉领域17年,并且近年来保持年销售额均超1亿元。

融资层面,深浅优视于2020年3月获得数千万人民币的天使轮融资,由小米长江产业基金战略投资,上海景焱和老股东耀途资本等跟投。未来深浅优视将围绕高精度和在线检测两个核心方向发展,针对不同材料、尺寸、形状的工件,拓展产品系列,在兼容二次元测量能力的同时,完善三维测量功能,拓展与集成商、行业客户的合作。要成为智能制造的智慧之眼,看清工业的深深浅浅,努力成为中国3D视觉核心产品的优秀公司。

本项目由创业邦合作伙伴“科沃斯蒲公英加速器”推荐

本文文章头图来源于深浅优视,经授权使用。本文为创业邦原创,未经授权不得转载,否则创业邦将保留向其追究法律责任的权利。如需转载或有任何疑问,请联系editor@cyzone.cn。


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