伊斯拉视像:以软件为基点,推动机器视觉产业高质量发展

供稿:伊斯拉视像设备制造(上海)有限公司

如果说人眼是最清晰的视觉器官,那么机器视觉技术可以媲美为附加在制造业、工业中最智慧的眼睛。在定位、识别、测量、检测等生产制造关键环节,机器视觉可以弥补人眼在精确性、重复性、速度、客观性、成本以及无损性上的不足。伴随着工业数字化、智能化的不断升级,机器视觉也迎来了应用的高潮。在2D、3D视觉,以及对于深度学习加持方面,各大厂商也在根据市场和客户的需求不断打磨产品。

5月16日-5月18日,国际机器视觉先导企业伊斯拉携多款重量级新品和方案亮相第十五届深圳国际电池技术交流会/展览会(下称“深圳国际电池展”),本次伊斯拉带来了应用于电池生产全价值链的高精度SMASH检测系统和用于锂离子软包电池的自动全表面检测的PouchSTAR系统。

在现场,中国工控网与伊斯拉先进材料表面检测和印刷检测事业部产品经理董春进行了深度沟通,他在现场为我们详细介绍了本次展会伊斯拉带来的重磅产品,分享了他对于机器视觉行业和产品发展的思考和见解。

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发挥软件优势,聚焦整体视觉检测系统创新

机器视觉的风口几乎已经覆盖到制造业的各项前沿领域,而作为当下最为热门的产业赛道,锂电、新能源已经成为企业开拓市场的不二之选。

以稳定、精度、高度自动化等特征属性著称的德系企业中,伊斯拉坚持着以稳定、高性能的视觉检测系统赋能锂电产品。董春介绍道:“本次展会,我们主要带来SMASH检测系统和PouchSTAR系统,SMASH检测系统是由伊斯拉自研的相机、光源和软件系统组成,能够在连续生产的平面材料上进行精确检测,比如说锂电池隔膜、电极涂布、集流体等工艺。PouchSTAR系统更侧重锂离子电池(软包电池)的自动全表面检测。”

据悉, SMASH“电池”在线检测系统已成功安装在全球电池隔膜和铝塑膜等行业1000多套系统上,确保整个电池价值链的高质量发展。

笔者认为,锂电的发展虽然在当下很热门,但是相对来说仍然是一个“年轻”的产业。从当前市场来看,在高需求的催化和能源行业的特性下,产品稳定性显得格外重要。因为锂电玩家很多,决定了在成本之外,出品质量是锂电企业长期占据下游SI和终端市场份额的其中不可忽视的关键。

董春表示:“伊斯拉一直都十分注重软件,而这也是我们的金字招牌。而且,我们可以看到,机器视觉检测行业其实最核心的是软件。比如说,一个生产线上检测缺陷的时候,或者工业真正连续生产的时候,系统不能容错,那么这就是一个很大的挑战。所以,在软件、算法层面上需要进行很多的迭代、优化和经验积累。”

所以,我们观察可以发现,从“基础的定位、识别”的视觉功能到更为复杂的“分类、引导、测量、检测”的功能,不仅是软件功能上的进阶,还是锂电等工业新兴市场需求所催生的“思考”类识别系统的发展需要。

迎合市场创新,推动高质量视觉检测产业发展

实际上,机器视觉作为AI的深度应用需要符合AI不断创新的特性,即在标准产品的基础上进行不断创新和工艺匹配。尤其是在锂电领域,产业链提供的创新和高匹配度是企业加速市场扩张的重要筹码。

董春表示:“从整个产业链来讲的话,伊斯拉的产品是有很大的普适度,但是并不意味着伊斯拉什么都做。作为德系企业,我们一般更关注高附加值、高精度、高速度和高难度的需求,解决客户的这些高难度痛点也帮助我们更好地创新和适配产业,这其实是一个双赢的过程。”

根据董春的观点,我们其实能够很清楚地意识到,机器视觉产业的健康发展需要定点“打靶”,促进产业健康发展的并不是说市场有多少玩家,而是大家分工明确、市场定位清晰。只有这样,企业都有蛋糕分,也避免了无必要的同质化和成本的恶性竞争。

但是,企业在真正深入应用时,仍然需要勤修内功。

对此,董春认为,风口市场一直都在变化,伊斯拉会专注某些工艺和主流风口市场去投入。但是对于一般机器视觉企业来说,铺的面很广的话,所投入的资源和整体体量要求很大并且需要可持续,如果决策失误有可能造成差距难以弥补。所以对于伊斯拉来说,专注于部分领域去投入,既能把对应的市场做好也能够把技术和产品的内功修炼到更高级别。

另外,根据当下工业数智化,制造业快速部署上市的发展特性,我们认为伊斯拉提供的机器视觉检测系统更加符合这种属性设定。不仅仅是在完整检测系统的供应上,伊斯拉还在汽车、玻璃、先进材料、金属、太阳能、工业自动化、印刷、包装、造纸、非织造布、半导体和平板显示等行业也有丰富的产品组合和案例经验,在创新和部署能力上可以帮助下游企业实现高效协同。

机器视觉比于人类,它是机器之“眼”,是制造型企业在未来数字化和智能化之路上不得不委以重任的领域。它是AI的载体、是大数据的应用,也是未来赋能工业不可替代的领域。在与董春深度对话后,工控网认为,智能制造看机器视觉,机器视觉的高质量创新看伊斯拉!


发布时间:2023年5月23日 16:56 人气: 审核编辑:李娜

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