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一文速懂：制造一流的光学检测设备需要哪些技术？
现在，工业制造装配与生产线采用自动光学检测（Automated Optical Inspection，简称AOI）设备，已是非常普遍的趋势现象，用以检测组件、部件与产品，提高企业质量管理能力。
工业4.0时代，工业制造的趋势是数字化、智能化、集成化、互联化、人机交互融合化。一流的AOI设备必须点满这些“技能”，才能满足高精密、高质量、高效率的工业生产与制造需求。
那么，制造这种智能化、集成化程度更高的一流AOI设备需要具备怎样的技术呢？
简单点说就是：需要深度融合光、机、电、软、算等五个维度的多种关键技术，每一维度的技术选择都要力求极致适配工业场景需求，而被集成在一起。
“光”代表光学。
机器视觉检测过程里，图像/数据采集需要运用到各种光学技术，作为工业制造的“智慧之眼”。
目前机器视觉主要运用到视觉检测、激光检测、微分干涉、光栅条纹、共焦光谱、红外/拉曼光谱、DR/CT等光学技术，涵盖2D、3D成像，助使AOI设备实现识别、测量、定位、检测等功能，满足不同的检测需求。
光学系统的设计和优化对于设备检测效果非常关键。一流的AOI设备选用更匹配被测物的光学采集技术，才能以更高精度、更高准度、更高速度、更多维度的方式采集信息。
主要指设备的硬件系统部分，由具有不同功能的精密机械结构以及载板组成。
具体包括图像采集硬件系统（光学系统和图像传感器的硬件部分）、运动控制硬件系统（电机、滑台、轨道、夹具，平台、镜头的移动结构，用于控制相机和待检物品的相对位置和运动）等。
机械部分的稳定性与精确度、自动化程度与运行速率，直接影响到检测的准确性与效率性。
"软"代表软件。
AOI设备需要通过特定的软件去控制各个部分的运行，包括运动控制、图像采集、图像处理、处理流程、数据库管理、设备控制逻辑、用户界面（UI）设计等。
软件的作用，就是对运用光学检测技术采集到的数据进行处理与分析。
一流的AOI设备，软件部分的发展趋势是高度集成化，集成不同的功能模块、不同的算法模型，形成集成化一体式软件平台。
以三姆森科技AOI设备的软件系统为例，两大集成化程度很高的软件平台：SGamma机器视觉平台和慧视质检分析平台。
SGamma机器视觉平台，主要集成机器视觉检测过程中运用到不同算法与功能模块，包括图像处理、数据处理、数据分析等方面的算法与功能模块，各算法和功能之间具有互操作性。
三姆森科技SGamma机器视觉平台界面
慧视质检分析平台，主要将数据分析、数据应用的诸多功能集成在一起，包括态势分析、工艺分析、质量分析、电子看板、报警管理、消息推送等方面的数据应用模块，可以输出SPC等方面的分析图表，赋能质量管理。
此外，根据需求，慧视质检分析平台还可以与SGamma机器视觉平台集成在一起，实现统一互通化操作。
"算"代表算法。
AOI设备主要运用到2D&3D视觉算法、光谱图像采集算法、图像处理算法、机器学习与AI深度学习算法、信号管理算法、运动控制算法等。
一流的AOI设备，会把丰富多样的算子模型，集成到统一的机器视觉软件平台，以方便高效率操作。
用于构建软件的算法系统，是机器视觉检测的“大脑”，赋予软件各种信息处理功能，实现自动化分析和判断。“大脑”越发达，AOI就越智能。
通过算法，图像数据被转化为有意义的信息，比如检测产品的尺寸、外观、缺陷、有无等信息。
算法的精度和效率，直接决定设备的检测性能。
一流的AOI设备，要深度融合AI深度学习算法。运用深度学习智能算法的AI智能检测技术，可以解决传统视觉检测无法处理无规律复杂图像的难题，还可以系统内部不断校优，实现“模板学习→验证→模板丰富→检测更精准→模板更丰富→检测更精准”的良性循环。
AOI设备通常都会涉及光、机、电、软、算多种技术，然而，单单集成这五个方面的技术还不一定能够成为一流的AOI设备，还需要在五个方面的技术选择上都力求极致，包括更先进与适配的光学技术、高精密的机械系统、自动而精稳的电气控制系统、集成一体化的软件系统、基础算法之上再融合AI深度学习算法等。
只有这样，才能打造出数字化、智能化、集成化、互联化、人机交互友好的一流AOI设备，为工业制造解放人力、提高质量、提高良率和效率，助力半导体、泛半导体、3C电子产品、新能源汽车等行业企业，向智能制造与质量制造转型。
