2023年11月9日-10日，e-works数字化企业网在上海成功举办了“机器视觉技术与应用高级研修班”，来自国内制造企业主管智能制造建设和智能工厂规划的负责人、CIO、项目总监等20余位嘉宾参与了此次培训。2023年11月9日-10日，e-works数字化企业网在上海成功举办了“机器视觉技术与应用高级研修班”，来自国内制造企业主管智能制造建设和智能工厂规划的负责人、CIO、项目总监等20余位嘉宾参与了此次培训。
在为期两天的培训中，厦门大学教授、博士生导师刘暾东，北京昊禛科技有限公司CEO李争，百度认证布道师、科技部专家库专家涂吉博士，思谋科技市场项目总监钟贻鑫，杭州汇萃智能科技有公司培训中心主任董正桥，上海纳铁福传动系统有限公司企业数字化推进工作小组数字化推进经理张大伟等专家进行了精彩的授课。
本次培训旨在帮助制造企业全方面了解机器视觉技术在工业领域中的应用现状和趋势，以及在智能工厂中的应用场景，帮助制造企业进一步探索机器视觉技术的实施方法与应用难点，为企业推进机器视觉技术应用落地与数字化转型保驾护航。本次培训课程设置具有较强的实用性与指导性，丰富的授课形式和满满的干货受到了学员们的一致好评。
11月9日上午，厦门大学教授、博士生导师刘暾东以“机器视觉技术在制造业中的应用的展望”为题展开了授课。刘教授讲解了机器视觉技术的原理、检测的新方法以及在液晶面板、手机锂电池、半导体晶圆等产品中的缺陷检验测试应用。他还介绍了工业机器人搭载机器视觉技术组成的智能产线架构以及在机器视觉技术的基础上搭建的工业大数据模型，并辅以案例分析。
11月9日下午，北京昊禛科技有限公司CEO李争介绍了以AI、3D视觉、机器人为核心的智能体技术。该技术大多数表现为由3D点云高精度检测系统、3D点云轨迹引导定位系统、3D无序抓取系统组成的智能柔性解决方案。3D点云高精度检测系统能应用在汽车前悬吊架、汽车仪表板横梁、焊缝、曲轴、大型前轴锻件的在线检测中，实现产品品控自动化；3D点云轨迹引导定位系统可以实现汽车车身3D引导涂胶、挡风玻璃、车轮定位安装等流程的引导；3D无序抓取系统则可以改变产线人工上下料的方式，实现汽车驱动轮毂、铸件、壳体、圆环盘类工件、金属棒料、汽车板筋件焊接、轮毂轴承、金属钣金件、轴叉等零件的自动化上下料。
百度认证布道师、科技部专家库专家涂吉博士介绍了基于深度学习的机器视觉在工业质检的应用。他分享了人工智能与机器学习技术的发展，以及机器视觉技术在各领域的应用，并以医用药瓶检测为例，详细讲解了工业缺陷检测项目的分析与解决方案设计、缺陷检测项目的数据准备与标注、缺陷检测网络搭建与训练以及工业缺陷检测效果的评估与优化方案。
11月10日上午，思谋科技市场项目总监钟贻鑫讲解了机器视觉技术在重点行业的应用与实践案例。在医药行业，机器视觉能应用于包装环节，实现泡罩板缺陷检测、药瓶缺陷检测、瓶盖轧盖质量检测、贴标OCR识别以及药片表面缺陷检测等场景的应用；在印刷行业中，基于机器视觉技术的视觉套准控制系统能进行套色颜色匹配，实现自动套准；在食品行业，机器视觉可应用于PET瓶外观检测中，解决传统PET瓶外观缺陷检验测试方式不足的问题；此外，机器视觉还应用于新能源锂电行业的软包电池Pack组装检测，以及应用于汽车制造过程中的外观检测，帮助企业实现“减人-增效-提质-降本”。
11月10日下午，杭州汇萃智能科技有公司培训中心主任董正桥以“机器视觉项目的建设方法与实施要点”为主题展开了培训。他介绍了机器视觉项目时间周期相对短、项目成本相对低、设备独立性强、项目人员简单、设备可靠性要求高、自动化程度要求高的特殊性，并详细讲解了机器视觉项目建设准备阶段、启动阶段、执行阶段、收尾阶段等各个过程中的建设要点及注意事项，他强调，项目意识和项目思维才是帮助成功的关键。
图7 上海纳铁福传动系统有限公司企业数字化推进工作小组数字化推进经理张大伟
上海纳铁福传动系统有限公司企业数字化推进工作小组数字化推进经理张大伟讲解了上海纳铁福的数字化转型之路。上海纳铁福的数字化转型建设了六层架构模型，分为三个阶段转型。第一阶段是业务转变，各业务按需部署了系统或平台，对传统手工流程进行数字化的业务转变；第二阶段是数字赋能，持续挖掘大数据分析场景，最大程度发挥数据价值，使数据赋能，实现数据变现；第三阶段是智慧生态，打造一个绿色制造、智慧制造的标杆企业，以助力企业可持续发展。此外，张总还介绍了上海纳铁福智能工厂的六大应用场景：系统集成、数据集成、新工具应用、新自动化设备应用、新技术应用、新检测方法应用。
本次培训在每节课后都设有专门的答疑交流环节，现场学员结合课上老师们所讲的内容以及各自企业在实施与应用过程中遇到的一些瓶颈问题进行了积极提问，各位老师针对学员的提问也做了精彩的分享和探讨。
机器视觉技术作为一种利用机器模拟人类视觉系统来理解和识别图像，代替人眼做测量和判断的综合技术，常见于制造业的各个工作场景中，比如新能源电池的组装检测、液晶屏的表面缺陷检验测试、半导体缺陷识别、零件定位引导等，并不断拓展应用到更多的工作场景。未来，随着深度学习技术的发展，机器视觉技术将会在提高图像识别和物体检测的准确率等方面进一步发展，以便处理更加复杂的神经网络结构和更大规模的数据集，还会集成多种传感器，以获取更全面、多样化的信息，帮助机器更好的理解和模拟人类的感知能力。
为期两天的培训在热烈的学习氛围中圆满落幕。本次培训班采用“专家讲授”+“小组讨论”+“思想碰撞”的模式帮助学员了解机器视觉技术、系统、典型应用与未来展望，全面学习机器视觉技术的应用热点与难点，重点了解机器视觉技术在印刷包装、新能源、汽车、半导体等重点行业中的应用与实践，并通过具体案例进一步探索机器视觉项目的具体实践方法与推进策略，为推进制造企业智能工厂的实施带了积极的影响。
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