“眼、脑、手”配合，凌云光以机器视觉服务智慧工厂

工业 AI 离不开"眼、脑、手"的配合，眼睛明亮，脑子聪明，手脚灵巧，相互配合，才能实现工业 AI。

随着成像器件朝着高灵敏、高动态、高分辨、低噪声的方向发展，多维多尺度的精准成像成为现实。新兴的计算光场成像、相干调制成像和高光谱成像等计算成像技术突破传统视觉成像瓶颈。技术进步为工业 AI 擦亮双眼。

机器视觉很早就进入了人工智能的领域，但用的主要是传统的模式识别的算法。随着机器学习的广泛应用，显示屏行业开始打造传统算法和深度学习相融合的算法，称之为"双引擎"。二者相结合，为工业 AI 打造聪明的大脑。

凌云光智慧工厂的构想

目前，工厂管理所有的环节都是围绕产品展开的，包括人工、工艺、设备等。在这个过程中产生的数据多是人工记录或者是缺失的。最能体现生产情况的来自生产一线的海量数据却没能带来任何反馈。

智慧工厂的中心是数据，在架构上包括数据获取、数据分析、数据应用。除了对常规的制造数据、业务数据进行整合，质量数据的加入为工厂管理注入灵魂。通过质量全环节数据与品质数据的综合利用，进行工业大数据的分析，进而做出企业决策。

除了机器视觉的设备以外，还需要大量的工业软件来做支撑。智能驾驶舱主要从设备中获得质量信息和工艺流程的数据。同时能对设备进行实时的调整和优化，保证品质。GMQM（质量管理大师）系统则以质量标准为准线进行统一管理，通过检测模型和集中训练保障产线一致，最终实现工艺改善，快速闭环。智慧工厂以设备、产线的精细管理为基础，进而构建工厂级决策-认知图谱，建立基于知识图谱的工厂检测管理、分析与决策框架。

凌云光智慧工厂的应用

凌云光认为，迈向智能生产管理，产生收益和效能的三个步骤分别为以智能装备为核心的端的布局、以智能产线管理为核心的边的布局和以智能工厂决策为核心的云的布局。

第一步: 创新工艺 & 科学可度量的品质控制, 解放工人

第二步: 建立质量大数据, 利用 GMQM + 大量 AI 完善品质管理, 替代管理者

第三步: 智能生产管理，以质量和效能改进为目的, 使用大量的 AI 技术, 实现智能生产管理的 SmartFabrication.

在深刻把握工业客户对于精度、效率、品质提升的核心需求的基础上，凌云光先后研发了国产印钞 / 标签 / 软包装高速在线印品彩色质量检测装备、LCD / OLED / MicroLED 显示屏全自动质量检测装备、手机精密装配 / 加工智能对位系统等产品，持续通过创新的产品与解决方案推动产业自动化与智能化升级。

作为工业人工智能的践行者，凌云光正努力推动"工业无忧"的发生，为机器植入眼睛和大脑，让工业变得更智能！