【数之联】参评“维科杯·OFweek 2023中国工业自动化与数字化行业优秀产品奖”

2023-06-21 18:46

维科杯·OFweek2023中国工业自动化及数字化行业年度评选（简称OFweek Industrial Automation & Digitization Awards 2023），是由中国高科技行业门户OFweek维科网主办的中国工业自动化及数字化行业的一大品牌盛会，亦是高科技行业具有专业性、影响力的评选之一。此次活动旨在为工业自动化和数字化行业的产品、技术和企业品牌传播展示平台，并借助OFweek平台资源及影响力，向行业用户和市场推介创新产品与方案，鼓励更多企业投入技术创新；同时为行业输送更多创新产品、前沿技术，一同畅想工业自动化及数字化行业的未来。

维科杯·OFweek 2023中国工业自动化与数字化行业年度评选“OFweek Industrial Automation & Digitization Awards 2023”将于2023年6月26日－7月25日进入网络投票阶段，颁奖典礼将于8月28日在深圳举办。目前，活动正处于火热的企业申报阶段，业内企业积极响应。

成都数之联科技股份有限公司正式参评维科杯·OFweek 2023中国工业自动化与数字化行业优秀产品奖。

参评奖项：维科杯·OFweek 2023中国工业自动化与数字化行业优秀产品奖

参评产品：数之联追光AI-AOI DIP系列ZG-6000

产品介绍：

自动光学检测(AOI )是工业自动化有效的检测方法，使用机器视觉做为检测技术，以影像处理来检出异物或图案异常等瑕疵，大量应用于LCD/TFT、晶体管与PCB工业制程上。传统机器视觉是基于规则或者简单的算法，能够满足有比较明确特征的检测或测量需求，在处理一致且制造精良的部件时，尚且能可靠运行。但随着缺陷库的增大，算法也变得越来越有挑战性。

随着工厂对工艺的要求越来越高，更先进的制程不断出现，传统AOI在缺陷检测方面的局限性逐渐显露。目前行业/企业使用的传统型AOI普遍存在的以下两个核心痛点：

（1）操作复杂、调试时间长。同时，还对人员的熟练程度有要求，一旦人员流动，难以延续设备检测效果，从而影响生产效率。

（2）误判高。传统算法难以兼容焊点的多形态特征，误判比较高，大大增加了操作员复判的工作量。过多的误判，操作员容易疲劳，漏检的风险随之增加。

数之联追光系列AOI是一款基于深度学习，核心采用自研深度学习目标检测与异常检测框架的产品，其中检出率可以达到99.99%，误判率低于0.3%。

核心效益：

解决传统AOI操作复杂、调试时间长、误判高等核心痛点。通过行业收集的海量缺陷图片数据，高效训练深度学习神经网络模型，使得模型可自动从图片中提取缺陷特征，有效解决传统算法无法提取关键缺陷特征的问题。通过深度学习目标检测模型，精准定位缺陷位置并实现缺陷的准确分类。

AOI产品创新：

图像处理

在AOI检测中，有多种因素会造成图像退化，比如AOI图像获取传输过程中，外界杂散光、光电二极管电子噪声及温度、光源的不稳定不均匀、机械系统的抖动、传感器温度等原因导致不可避免的使得图像因含有噪音而变得模糊。这都给图像识别、图像切割等后续处理工作带来了困难。为了保证成像精确性、一致性，数之联进行了大量的校准，包括：解析度、白平衡、畸变校准、显示器校准等。为了确保不遗漏任何一丝可能的缺陷，数之联创新性的采用了全视野整板拼接成像，将不同位置、不同方向的局部图像进行准确地拼接和校正，从而消除拼接接缝带来的误差，实现全视野无缝拼接的效果。这种检测技术可以实现对PCBA表面缺陷的检测识别，有助于提高PCBA制造的质量和工艺水平。

图像分析

追光AI-AOI系列均围绕AI能力核心打造，引入了多个关键AI技术进行图像分析，其中主要包括：

（1）深度学习。数之联利用深度学习技术，构建了一个深度卷积神经网络模型，通过end-to-end 的方式来学习产品图像中缺陷因素之间的深层逻辑关系，包括局部与局部、局部与整体之间的联系，以此来实现对产品缺陷的检测和分类。

（2）缺陷自动检测。数之联采用深度学习算法，使用Mask来获取不良图像像素区域，并使用Box Regression把缺陷位置精确定位到图像上。

（3）模型自动优化。数之联使用自动迭代的训练方法，对模型进行优化，提高检测精度。如果有新的缺陷产生，我们会更新模型或者重新训练，以满足识别新缺陷的需求。

（4）检测算法自动验证。数之联采用基于图像处理的模板比对算法，将检测结果与标准库中的模板数据进行比对验证，并将错误的结果标记出来，然后回去将算法进行优化，再继续训练，提高缺陷检测的准确性。

（5）缺陷关联分析。数之联采用机器学习技术，构建一个多因素关联模型，来分析生产过程和缺陷之间的关系，并按照各个因素对产品缺陷的影响程度进行排序。这个技术可以帮助我们找到缺陷产生的原因，并进一步优化生产过程，提高产品的质量。

参评理由：

自2017年，数之联开始硬件化产品尝试，直至2021年终于实现了工业领域的软硬一体，期间进行了3次技术迭代，已申请30余项发明专利，获得13项专利认证。数之追光AI-AOI ZG-6000，汇集了数之联在智能制造、人工智能、机器学习、机械研发等多方面技术沉淀，以及团队强劲的软硬件算法能力、足够的交付经验以及快速的服务配套响应能力，也是数之联全力做好国产化替代的一个象征。

企业介绍：