机器视觉作为机器的“眼睛”和视觉“大脑”，是智能装备感知、分析部分的关键零部件。在工业领域，相较于人眼视觉，机器视觉在速度、精度、环境要求等方面都无可比拟的优势。

  智能制造浪潮下，生产线对工业设施有了新的要求，对质量检验和生产的需求持续不断的增加，因而也出现了许多推动机器视觉行业发展的新技术，特别是在识别能力方面，已成为机器视觉厂家的核心竞争力。深度学习、3D视觉技术的持续发展为机器识别带来了惊喜，其更先进的功能使得机器视觉的性能优势逐步扩大，应用场景也持续拓展。

  3月18日，“2021中国（上海）机器视觉展览会”现场，康耐视携首款内置深度学习算法的智能相机系统——In-Sight D900及3D视觉检测新品——In-Sight 3D-L4000精彩亮相。中国工控网有幸采访到康耐视华东区深度学习战略客户经理姜垒，一起来听听他对机器视觉最新技术的解读，以及康耐视以技术创新赋能智造发展之道。

  2020年，康耐视创新性推出了业内领先的深度学习工业智能相机——In-Sight D900嵌入式视觉系统。该产品面世的同时，进一步印证了康耐视在机器视觉领域深耕多年的领先地位。

  “深度学习技术是市场通用技术，在工业细致划分领域，康耐视目前做的比较领先。一个重要原因是康耐视于2017年收购了瑞士的VIDI，2019年10月份收购了韩国的品牌——SUALAB，而这两个品牌是康耐视在涉足深度学习领域之前，全球工业自动化视觉技术领域领先的两家公司。”姜垒说道。

  他表示，康耐视现在推出的VisionPro Deep Learning（深度学习）软件由三部分构成：一块是康耐视VisionPro的传统视觉，另外一块就是VIDI的技术，还有一块就是SUALAB的技术。

  在谈及何为深度学习技术及其产品的显著优势时，姜垒深入浅出的解释说：“深度学习其实是一种通过预训练生成神经网络模型来判定产品的一种技术，这点类似于我们教一个两三岁小孩子学习识别东西。该技术的出现是未解决机器换人的问题，它就好比产线上的目检工人。”

  基于深度学习技术的In-Sight D900优势显而易见，姜垒强调，这款产品从外观看和普通智能相机并无二异：拥有强大的硬件，集成一体式的光源镜头设计。但它内部含有深度学习算法，能解决一些传统智能相机不能解决的应用问题。尤其是瑕疵检测，很多时候瑕疵是很难用具体的视觉语言或函数去定义，传统视觉遇到了很大的瓶颈，工厂亟需新的技术去突破这个瓶颈。深度学习技术不是对瑕疵下定义，而是通过预训练获取神经网络模型，然后再对瑕疵做出判别。

  近年来，康耐视在深度学习领域的耕耘也收获了行业客户的一致认可，并率先在行业内形成了规模化应用，帮助客户在改善产品良率、降低人力成本方面发挥显著成效。

  “目前在餐饮包装OCR、医药条包计数、汽车零部件检查我们已有了大批量的成功部署。在以后的一段时间内，更多的用户会感受到拥有深度学习功能的In-Sight D900智能相机的强大，并会使用它更好的满足工业生产里的需求。”姜垒说。

  除深度学习技术领域外，康耐视在3D视觉检验测试领域持续发力，于今年上半年新推出了In-Sight 3D-L4000新品。随着智能化水平的慢慢地提高，传统的2D相机已经越来越难以满足生产所需，因此，近年来3D视觉引导下的搬运、识别、检测慢慢的变成为智能工厂的标配。

  “传统的2D相机取的是坐标轴上X和Y方向的二维平面的信息，3D则是X、Y、Z三个方向的三维信息。康耐视原来的3D产品都是依托于工控机、控制器，然后拖一个3D的激光传感器这种分体式的，我们今年最新推出的这个In-Sight 3D-L4000是一个智能机的方案，相当于把控制器和这个3D的设备集中到一起，这能解决客户安装空间的问题，操作也更简单容易，易于上手。”姜垒解释道。

  据悉，In-Sight 3D-L4000是将三维激光位移技术与智能相机结合，使工厂工程师能快速、准确的以具体成本效益的方式解决自动化产线上的各种检测问题。在业界首创专利无斑蓝极光光学组件，可以最大限度减少三维激光系统中常见的斑点和炫光，能够采集高质量的三维图像，并且搭载高性能处理功能，无需外部处理即可提供全套真三维视觉工具。

  专注于机器视觉领域30余年的康耐视，在软件、产品及创新应用方面一直拥有着传统机器视觉厂商无法企及的优势，一方面，康耐视顺应智能制造发展的新趋势，更注重倾听用户的声音和市场需求；另一方面，康耐视长期专注于产品的研发和技术的创新。

  “康耐视坚持以每年14%以上的年营业额用于工程研发投入，例如深度学习产品线。康耐视全球有亚美欧三大研发基地，上百人的工程研发人员，有专门的团队做人工智能新技术的引擎转化，帮助产品团队以最快的速度打造适合客户应用的视觉工具和产品。”姜垒说。

  深度学习技术的推出对于机器视觉行业来说具有里程碑式的意义，姜垒坦言，目前的深度学习技术并不完美，它能解决工厂里很多七七八八的问题，但还有一些问题，希望用户能理性看待，它并不是那么简单。对于工厂里多数标准化的问题，还需要人为沟通解决。

  对此，姜垒也表示，康耐视在机器视觉领域的创新探索不会止步，接下来，会增加很多深度学习的新功能，来更好的匹配用户的需求，解决生产中的问题，如增量式学习技术及迁移式学习技术等。

  机器视觉作为人机一体化智能系统前沿重要的应用分支，应用潜力巨大且正受到慢慢的变多行业客户的关注，而康耐视作为机器视觉领域的领跑者，我们也期待它将创新进行到底，持续为客户创造更多价值。

  正如姜垒所言，在工业视觉领域，康耐视一直是技术上的领头羊，并一直以解决用户生产中的问题为己任。在深度学习产品线上，我们目前拥有业内最好的VisionPro Deep Learnin品，我们大家都希望它能部署在更多用户的产线，为更多的用户处理问题并带来收益。