新年第一访，作为全球机器视觉领导者——康耐视中国（COGNEX），康耐视大中华区总经理钟锐华于近日接受了中国工控网独家专访，并在此辞旧迎新之际，钟总立足今日，回首过去展望未来，并为每一位支持关注康耐视发展的客户、合作伙伴送上新春祝福。
（康耐视大中华区总经理钟锐华）
此次访谈的核心内容：让机器看懂世界，机器视觉让整个生产制造过程更加灵活和自动化，让智能制造从概念一步步走向现实，朝向更智能、更快速的方向发展。
匠心质造，专注机器视觉领域
从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终实现引导、检测、测量和控制，在这个过程中，机器视觉是不可缺少的。随着近年来机器人行业的一度火爆，机器视觉、传感器等自动化领域高智能化产品纷纷被贴上“深受其惠”标签，新老业者摩拳擦掌，跃跃欲试。
“与竞争对手相比，康耐视是全球最大的、唯一专注于机器视觉和图像读码的公司。专注和专业，在机器视觉领域保持持续性的研发投入，开发创新的技术、提供高质量的产品和灵活的解决方案，为合作企业带来核心竞争力的提升，是我们成功的关键。”钟总说。
匠心质造，自1981年成立以来，康耐视潜心做好一件事：为整个行业提供全线的视觉产品，从传感器到PC系统的视觉产品，再到整个视觉系统。根据市场定位和应用场合不同，机器视觉通常可以分为视觉系统和视觉传感器两大类，视觉系统是机器视觉的高级应用，通常包含光源、镜头、相机、软件以及计算机等，结构复杂，开发周期较长，但可达到理想的精度及速度，能实现复杂的系统功能。而视觉传感器将光源、相机、软件和处理器等集成在一起，具有简单易用、性价比高等特点，适合简单的检测测量等领域。
持续的创新，在时间的积淀下收获了丰厚的回馈：康耐视在智能工业相机、视觉软件、简单视觉传感器产品上具有无可比拟的优势；在工业ID板块，手持式读码器、固定式读码器和校验器具处于业内领先水平，提升产品品质和生产效率上表现突出。
（康耐视产品在汽车行业的应用）
目前，康耐视拥有500多家渠道合作伙伴，办事处遍及全球20个国家，迄今已交付100多万套系统，广泛应用于汽车、航空、文件处理、电子、食品饮料、医疗设备、金属、包装、造纸、制药、半导体等众多行业。
深耕中国，四大领域斩获颇丰
“一直以来，中国市场在康耐视全球战略版图中占有重要地位。”钟总向中国工控网介绍说，康耐视公司总裁兼首席执行官Rob Willett先生拥有在中国的工作经历，中国市场日新月异的发展速度令他印象深刻，从5年前开始，就“将中国区与北美区、欧洲区并列管理，并且，将中国市场定位为康耐视全球最重要的三大增长引擎之一”。
尽管当前中国宏观经济两位数高速增长的时代已经一去不返，康耐视中国2016年依然保持与往年同样的高速成长。“2016年是不同寻常的一年，中国经济步入‘L’型走势，我们同样面临挑战。”钟总说，康耐视的成功受益于一直坚持实践人人都以客户为中心（Customer First）的理念，不单单是提供创新的技术和产品；而且，以帮助客户实现其整体业务目标为导向，提供机器视觉和图像读码领域的解决方案和服务。
“尊重客户、倾听客户、与客户共同思考、与客户一起开发机器视觉和图像读码解决方案、与客户双赢，是我们最根本、也是最重要的事。”钟总说，同时，康耐视中国不仅重视与分销商、系统集成商合作，还在中国进一步充实发展销售和技术团队，更好地服务本地市场。“康耐视全球约1300名员工，中国就超过200人；在这些中国员工中，超过100人都是在过去不到三年中增加的。”
2016年康耐视推出的In-Sight 2000系列视觉传感器，也印证着钟总所言的对于中国市场“以客户为中心（Customer First）”的理念。康耐视注意到，在“中国制造2025”的推动下，中国智能制造对机器视觉的需求越来越多，不仅是高端应用相关的产品，而且，在许多应用场合，迫切需要一系列经济高效、并且可靠易用的视觉传感器。为此，康耐视蓄势推出了全新的视觉传感器In-Sight 2000，不仅具备In-Sight视觉系统的可靠功能，还拥有视觉传感器的简单易用和性价比优势，更大范围地满足中国客户不同层次的市场需求。
紧贴用户需求的市场策略，令康耐视中国在2016年斩获颇丰，其中汽车、物流、消费电子产品、食品和饮料四大行业整体增幅（包括机器人应用）在30%以上。康耐视中国市场2016年的装机量，在康耐视全球业务中占比超过了20%。
创新引领，智能制造需智能易用
无论是德国“工业4.0”、美国“先进制造业国家战略计划”，还是“中国制造2025”，都直指一个核心——智能制造。钟总认为，无论是中国，还是美国，制造业企业都面临同样的挑战：产品开发周期短，上市时间快，积极响应客户个性化需求，柔性生产，质量提升以及资产管理优化等等。
“我们注意到，在有些领域中国制造已经代表着全球最前沿的水平，并在攻关一些非常具有挑战性的课题，相比国外先进企业并不落后。”钟总说，中国团队会将本地用户需求及时反馈给总部，帮助康耐视在全球技术和产品路线开发方面，受益于中国用户的启发和影响。
“一直以来，康耐视专注于产品的研发、技术的创新，始终坚持以14%以上的年营业额用于研发投资。”至今，康耐视已颁发和正在申请的专利达到774项。正因为持续的大量研发投入，康耐视公司不断超越自我、精益求精、引领全球机器视觉技术的发展。
如何顺应智能制造需求为客户提供更好的产品，钟总认为，一要功能卓越，二要易于使用。
机器视觉应用需要涉及到光源选配、成像、图像处理、特定视觉功能的实现以及与其它机电系统或工业控制系统的整合。对于工业用户来说，评判一个机器视觉系统好坏的标准，主要考虑两点：是不是能够稳定有效地实现相关机器视觉功能要求？是不是易于使用和维护？如果开发出一个机器视觉算法，能够在实验室中实现相关机器视觉功能；但在工业现场中，如环境光线有变化或工件位置不固定或工件形状不确定或材质变化时，就不能稳定有效地实现相关功能；这样的机器视觉算法，是不可能被用户所接受的。
因此，几十年如一日，康耐视公司始终专注于开发业界最先进有效、具有标杆意义的机器视觉算法和工具，如PatMax®, PatMax® RedLine™, OCRMax, 1DMax+, 2DMax+等等等，确保在最有挑战的工业现场环境中，都能稳定有效地实现相应的机器视觉功能：定位、装配或对位引导、尺寸量测、缺陷或差错检查和图像读码。
在这一过程中，康耐视公司也注意到，如果只是提供一个功能强大的机器视觉算法的软件，还需要工业用户将其安装在工业计算机上，需要具备懂得C语言编程的技术人员进行程序开发；这样的机器视觉系统，即便能够稳定有效地实现机器视觉功能，对于用户来说，在易于使用和维护方面，依然是不能让人满意的。因此，康耐视公司将强大的机器视觉算法、丰富的机器视觉工具、低功耗处理器与工业相机集成在一起，开发了业界标杆的In-Sight系列智能工业相机，无须工业计算机，也无须了解C语言，只需图形化组态，用户既可实现最有挑战的机器视觉应用。
与基于“工业计算机+软件+C编程+工业相机”的机器视觉系统相比，In-Sight系列智能工业相机，其开发、使用和维护简便，从系统生命周期总体使用成本（TCO）来看，更加划算；并且，具有10倍以上更长的平均无故障间隔时间（MTBF）和短得多的停机恢复时间，帮助机器/产线更高效生产，从投资回报角度（ROI）来看，更加值得。这一点，不仅在全球各行各业中的知名制造企业中得到广泛证实和认可；而且，在正从注重低成本转向注重价值制造的中国市场上，也被越来越多的企业所接受和认可。
康耐视公司In-Sight 8000系列是世界上体积最小巧的、直至500万像素的智能工业相机，支持速度超快的PatMax® RedLine™ 图案匹配功能；In-Sight 5705系列是市场上唯一一款500万像素彩色智能工业相机，坚固耐用的工业IP67级外壳设计，能够经受住各种严苛应用环境的考验。
同时，康耐视公司也注意到，某些工业系统本身是基于工业计算机的、并且需要和机器视觉算法在软件底层进行深度结合；对于此类系统，康耐视公司提供VisionPro机器视觉开发软件，在强大的视觉算法上集成了丰富的视觉工具，通过C#既可完成开发；进一步地，2015年还推出了支持功能图组态的Designer机器视觉开发平台软件，可图形化组态或调用软件本身的工具和用户自定义的工具以及HMI，帮助用户更加省时省力。
康耐视公司还注意到，某些应用场合如果提供模块化灵活组态的光源选配，可以帮助用户更简单地实现机器视觉系统。因此，2016年康耐视公司推出了In-Sight 2000系列机器视觉传感器，集成了模块化的光源、镜头及各种滤镜，方便用户根据应用需要灵活组合；并且，还集成了针对用户特定功能要求的一键式自整定功能，让用户使用维护更加便捷。
此外，康耐视公司DataMan 50/60、150/260、360、8600系列工业级图像读码产品，其先进的算法、强大的处理器和优化的成像技术，可保证在各种一维条码、二维码等读取应用中实现最高的读取率；并且，集成了模块化可灵活组态的照明、光学元件和通信模块，提供一体化代码读取解决方案。
进一步地，康耐视公司积极开发并推出了双目3D机器人视觉引导解决方案；以及新一代DS1000、925B系列激光三维量测系统，能够对产品进行三维检验，帮助优化质量，广泛的高度、体积、倾斜度、横截面和平面拟合工具，无论对比度或光线如何变化，都能够精确测量。
访谈最后，钟锐华总经理通过中国工控网平台向每一位关注支持康耐视的用户和合作伙伴致以节日的祝福，“感谢大家在过去对康耐视的认可和支持，我们也期待和大家一起在面向未来的发展中，帮助实现中国制造的产业升级：更好的质量管控、更高的生产率、更先进的智能制造。相信我们可以和更广泛的客户实现合作和双赢，共同为这个世界带来更大的价值。”（文/gongkong张丽莹）