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测的全要素检测而不仅仅是表面检测，妙微科技，基于工业机器视觉的场景数据库

工业级视觉检测的商业化应用已经有30年左右的时间 ， 随着精密加工、智能制造的发展 ， 产业链向大陆转移 ， 工厂的生产要求及标准不断提高 ， 技术与需求之间的供需矛盾日益明显 ， 在机器替代人工的趋势下 ， 市场出现了较大缺口 。
从当前工业机器视觉的落地情况上看 ， 除了传统的工业视觉检测公司 ， 还有以AI为核心技术进入市场的创新型公司 。 根据前瞻研究院数据 ， 中国机器视觉行业规模将从 2018 年的104亿元增长到 2023 年的197亿元 ， 平均年复合增长率 13.63% 。
机器视觉行业中 ， 基恩士、康耐视等老牌工业机器视觉公司主要以离散制造业的产品外观测量 ， 检测为主 ， 以检测通用独立视觉模组的方式占据市场份额；同时 ， 国内近几年也出现了很多科技公司 ， 例如海康、大华、华为等巨型公司以图像处理平台 ， 工业视觉相机为主的公司 ， 以人工智能、深度学习技术进入视觉领域 。 一般来说 ， 这些大公司在工业机器视觉行业基本都是通用视觉模块商 ， 其主要的方式是标准模组 。
关于如何在工业机器视觉市场找到突破点 ， 并形成规模化优势 。 36氪最近接触到的妙微杭州科技有限公司以下简称“妙微科技”创始人楚含表达了自己的观点：
从制造业来看 ， 产品正在步入全检时代 。 传统的机器视觉的最大应用场景在产品的测量、检测环节 ， 真正的壁垒不仅仅是算法 ， 是算法+成像机构+执行和对工业苛刻环境的理解 ， 需要业务Know-How ， 这个决定了行业的壁垒和进入方式 。 全检时代要求视觉厂家的解决方案带有行业的专业属性 。 而在数字化转型的背景下 ， 通用视觉难以解决专业场景下的较苛刻的质量检测问题 。
从视觉行业发展来看 ， 工业机器视觉在人工智能时代已经开始形成对于工业生产场景“人、机、料、法、环、测”的全要素检测而不仅仅是表面检测 。 基于图像处理的视觉检测和基于的生产环境检测正在融合 ， 基于2D和3D的视觉也有交叉领域地带 。 这一点从华为 ， 海康等摄像机厂家的产品布局也可以看出 。
基于以上发展趋势 ， 妙微科技选择将工业视觉检测领域从传统的表面质量检测扩展到围绕工业生产“人、机、料、法、环、测”全要素有关视觉业务的场景 ， 软硬件一体的边缘设备和配套视觉服务 。 公司将机器视觉的通用型和特定行业的业务需求结合 ， 借助设备、视觉方案、AI融合算法引擎、业务模型 ， 智能应用 ， 最终形成基于工业机器视觉的场景数据库 ， 为工业设备商、视觉二次商、摄像机感知厂家服务 。
【测的全要素检测而不仅仅是表面检测，妙微科技，基于工业机器视觉的场景数据库】妙微科技成立于2019年3月 ， 目前产品已小批量产并进入五金制造行业 ， 以江浙市场为例 ， 当地从事检测人员上万名 ， 每年质检投入至少10亿元 ， 但至今没有一家专业公司可全工序质量检测方案 。 妙微科技的视觉设备部署在产线上 ， 识别准确率在99.99% ， 上线数月后合格率99.99% ， 并且通过云边协同降低支持成本 。
妙微科技创始人楚含进有20余年计算机与工业行业交叉经验 ， 曾任AMD中国图形与AI计算平台总监 ， 在飞思卡尔 ， 风河公司任职 ， 有多家世界500强公司层经验 。 楚含进表示 ， 公司计划2020下半年实现部分行业产品量产 ， 此外 ， 业务还将拓展到芯片制造检测 ， 电力、矿山、制造产线领域 ， 与寒武纪等一批AI公司形成合作 ， 共同打造落地方案 。 妙微科技年营收在百万级 ， 几乎全部为订单 。
本文相关词条概念解析：
视觉
【测的全要素检测而不仅仅是表面检测，妙微科技，基于工业机器视觉的场景数据库】视觉是一个生理学词汇 。 光作用于视觉器官 ， 使其感受细胞兴奋 ， 其信息经视觉神经系统加工后便产生视觉（vision） 。 通过视觉 ， 人和动物感知外界物体的大小、明暗、颜色、动静 ， 获得对机体生存具有重要意义的各种信息 ， 至少有80%以上的外界信息经视觉获得 ， 视觉是人和动物最重要的感觉 。


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