“火眼金睛”识别不合格产品，西工大宁波研究院破难题
西工大宁波研究院成果答辩现场。
当智能制造逐渐成为企业主流的生产方式，工业相机逐渐替代人工，成为产线检测的重要力量。但在高反光、表面存在油污、表面暗黑等复杂环境下，工业相机的识别率仍有待提高。
如何降低误检率，进一步减少复核的时间，是当前行业亟需破解的难题。
10月14日，西北工业大学宁波研究院在行业内率先破题，通过结合光谱成像技术与偏振成像技术，团队研发的超维特种视觉检测系统，交出答卷：为舟山某工厂量身定制的高反光紧固件表面全自动缺陷检测装备，成功替代30名工人，并实现高端紧固件产品100%全检。
“按照一名工人10万元计算，每年可节省人力成本300万元。如果再加上自动化检测带来的效率提升，新技术约可以给我们带来直接经济效益超1000万元。”舟山某工厂相关负责人说，由于紧固件的规格不一，部分尺寸较小的紧固件本身检测难度就高，加上金属存在一定的反光与油污情况，此前，他们也尝试过其他人工智能的视觉检测方案，但误检率始终居高不下。
自研的全自动缺陷检测装备。
在中国创新挑战赛（宁波）上，西工大宁波研究院的新技术让他们眼前一亮，没想到对接后成功解决了困扰他们多时的发展难题。
“与普通的工业相机不同，我们的检测系统融合了光谱成像与偏振成像两项新技术。”西工大宁波研究院智能传感芯片技术研究中心负责人虞益挺教授说，加上人工智能的辅助，他们的检测系统就像是孙悟空的火眼金睛，不仅可以过滤干扰选项，准确分析产品的材质，还可以在高反光、表面存在油污、表面暗黑等复杂环境下，精准识别不合格产品。
新技术有望拓展至生命健康领域。
“能够完成精准的识别，得益于我们在MEMS光学产品与技术领域的持续研发。”虞益挺教授说，从国内首条8英寸MEMS定制开发服务产线，到超维特种视觉检测系统，西工大宁波研究院已成功打通从光学芯片到相机组件的产业链，这也为研究院后续向更多源的智能制造领域以及生命健康等领域打下了坚实的基础。
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来源：甬派