明亮宽敞、一尘不染的车间里，身穿白色工作服、佩戴防尘帽和口罩的工人们正在不停地对偏光片进行激光切割。在这座全球最大的偏光片生产企业——杉金光电集团的工厂里，借助最新部署的自动化光学检测（AOI）设备，生产效率大幅度提高。

  接近该工厂的一位智能制造专家告诉我们：“以10-16寸规格的偏光片为例，一名工人的检测速度大约为每小时300片，部署了智能检测设备后，检测速度可达每小时6000片，效率整整提高了20倍，准确率也大幅提高，设备漏检率小于 0.2%。通过智能化改造后，杉金光电的偏光片产量提升了11.5%，延伸、涂层产品不良率降低至0.01%-0.02%。”

  对此，杉金光电给出了满意的评价：“设备不仅极大提高了检测精度和速度，而且避免了人为判断因素，为判断检测物的好坏提供了直接的量化数据。”

  为这家工厂提供智能检测设备的，是一家名叫智翼博智能科技(苏州)有限公司（以下简称“智翼博”）的企业。在SISPARK（苏州国际科技园）的帮助下，智翼博于2022年获评苏州工业园区科技领军人才企业。公司核心产品是针对平板显示原材料-偏光片的光学膜检测设备。

  据了解，该类设备基本由日韩及欧美公司垄断，国产化程度极低，难点在于光源方案和视觉算法，而智翼博公司以算法为突破口，实现快速准确的光学成像，解决了AOI领域某些关键技术的“卡脖子”问题，实现了部分国产替代，此外，公司也开始布局新能源与半导体检验测试领域。

  “我们在自动光学检测领域的优点是自研的光学和图像算法，”智翼博公司研发总监曾颢解释说：“例如我们针对光学膜的折痕缺陷开发了独特的光栅结构光源，可以让缺陷可以更加好凸显出来，方便我们以传统算法+深度学习的模式进行图像算法处理。”

  国内某知名新能源企业的工厂里，来自SISPARK的机器视觉企业——东声智能联合华为的昇腾AI，以“软件+硬件”合作模式，打造了锂电领域工业缺陷检验测试AI行业解决方案，此方案部署到生产线上之后，锂电池人工目检的工作量减少了75%，质检精准率从人工操作时的90%提升到99.5%，检测效率提升了35倍。

  据介绍，东声智能科技在工业视觉检验测试领域沉淀多年，形成了一套从底层算法、功能模块到软件平台、大数据分析等的核心技术优势。东声的HanddleAI软件平台提供的算法拥有高性能、高准确度、高精度、高速度、高通用性、高易用性等特点，并且在小样本学习、迁移学习、可视化调试等方面，均达到行业领先水平。东声智能创始人、CEO韩旭在最近举行的一次小型座谈会上表示：“我们企业立足‘AI+工业质检’，投入创新研发打破‘卡脖子’封锁，为超过70家世界500强公司可以提供优质服务。2022年，企业落地4600多条AI产线C、新能源锂电、泛半导体和汽车零部件等多个细致划分领域。”

  像智翼博、东声智能这样利用机器视觉技术赋能工业质检的企业，正以SISPARK为核心，在苏州工业园区不断集聚、壮大。

  △ 近日，在深圳举行的2023机器视觉技术与应用峰会上，来自SISPARK的两家企业——中科融合和中科行智一举入围2023机器视觉产业链30强榜单。

  自2017年起，苏州工业园区将AI列入三大战略性新兴起的产业之一。作为全国闻名的工业重镇，园区依托深厚的制造业基础和开放优势，以AI技术赋能制造业，应用不断深化，而基于机器视觉技术的工业智能质检正是AI技术切入最为迅速、创新成果最为集中的场景之一，也成为具备爆发力、成长空间和上下游带动性的前沿新兴起的产业之一。

  目前，园区机器视觉企业已涵盖上游工业相机及镜头等硬件、软件算法等领域，中游涵盖机器视觉系统集成商，同时下游覆盖领域除3C、汽车及半导体外仍覆盖了餐饮、物流、交通运输等产业，园区总体的产业生态布局，以及下游应用落地与产业链覆盖程度集成的生态协同能力已经处于国内领先水平。

  根据SISPARK与沙利文咨询公司今年早一点的时候共同发布的《2022年中国机器视觉园区发展白皮书及企业图谱》披露，工业领域的机器视觉技术在园区发展迅速，以规模巨大、技术实力丰沛雄厚的上市企业和外资龙头为引领，集聚超50家企业，机器视觉厂商综合产值超10亿元，产值年度增速超20%，在机器视觉领域初步建立了全产业链，在工业质检智能化赛道覆盖多个细分应用场景。

  在3C行业细致划分领域，园区企业已覆盖到手表麦克风、手机按键颜色、手表外观、电池复合薄膜、手机外观等3C产品的外观检测等应用场景；

  在汽车行业细致划分领域，园区企业已覆盖汽车前挡风玻璃支架贴合对位、智能视觉系统应用、货车故障图像识别、动车组故障检测等应用场景；

  在半导体、医药、金属铸造、印刷等行业细致划分领域，园区企业已覆盖单晶元切割片缺陷检验测试、高精度印刷质量检验、视频杂质识别等场景。

  随着热门场景的竞争日益激烈，园区更多的机器视觉厂商开始挖掘探索更多领域的智能质检应用。

  集成电路是苏州工业园区新兴起的产业图谱中的重要一环，在这一赛道上，园区正在汇聚更多头部企业。

  2022年6月，在苏州工业园区管委会的全力支持下，国内AOI有突出贡献的公司——长川科技在SISPARK设立了国内首个独立的半导体AOI业务总部，即将正式投入运营的长川苏州公司将围绕半导体AOI检测与量测核心业务，吸收引进STI全球领先的AOI检测技术和超纳仪器的3D量测技术，打造面向国际的半导体AOI检测装备研发与产业基地，实现半导体前道检测装备的国产替代，成为跻身全球第一梯队的半导体晶圆检测装备供应商。

  △ 2023年4月25日，园区工业质检智能化企业——荣旗科技在创业板上市。该企业选择人机一体化智能系统发展最快的消费电子行业作为重点市场，在视觉检测、功能检测等工艺环节实现了重大突破，图为荣旗科技的研发人员正在调试智能检测装备。

  “我们自主研发的3D白光干涉仪用于超高精度高反光及透明材质尺寸测量，是国内第一家在市场上投放的相关这类的产品。”在SISPARK旗下的AI产业园内，中科院自动化所研究员、苏州中科行智智能科技有限公司董事长彭思龙告诉我们：“另外，我们面向半导体行业质检设备的传感器，正在研发7款目前被国外垄断的传感器，其中3款在现有产品上升级完成，4款正在做全面的开发验证。”

  自2017年至今，在苏州工业园区管委会的全力支持下，SISPARK已先后引进了中科院旗下多家研发机构，这中间还包括自动化所、计算所、技术物理研究所以及中科集萃长三角光电所。在园区落地以来，这些科研机构都不约而同地面向“AI+制造”，聚焦机器视觉技术，吹响了工业质检智能化的“集结号”。它们利用各自的技术储备和人才力量，加快推进研发技术和成果转化，并成立了产品推广团队，前往长三角、珠三角等电子制造和新能源产业相对发达的地区，主动找客户，打市场，迅速加入到“AI+制造”的应用场景和产业化的洪流之中。

  彭思龙所在的中科行智公司，是由中科苏州机器视觉技术研究院管理团队、中国科学院自动化研究所资产管理公司以及园区科技公司于2019年合资成立的，这也是科技公司首次以参股的形式直接与“国字号”科研机构开展市场化的合作。企业成立至今短短几年里，潜心多年研发了一系列业界领先的软硬件基础产品。这中间还包括通用工业视觉控制器——“行智派2”、深度学习视觉分析平台——天断，以及每秒采集帧率达到两万帧以上的超高速工业相机等。此外，第一代3D白光干涉仪已经在测试使用，预计将很快推向市场。

  △ 近日，中科行智加快了市场化的步伐，与十几家企业签署了渠道合作协议，利用双方资源优势，共同开拓工业质检智能化的广阔市场。

  人工智能产业园的另一家 “国字号”、由中科院计算所与苏州工业园区合作成立的中科苏州智能计算技术研究院成功开发的“AOI缺陷检验测试设备”已入选苏州工业园区新一代AI应用场景示范项目。这是一套用于光学无源玻璃缺陷检验测试的设备，具备上下料、工业打光与成像、实时缺陷检验测试等功能。AOI缺陷检验测试设备包含多视角成像和智能缺陷检测两个核心模块，多视角成像系统采用同轴光与环形光组合的打光方式，基于机械手翻转样品的方式来进行多视角拍摄，进而得到清晰的样品表面图像，为后续智能缺陷检验测试打下良好基础。智能缺陷检验测试设备可实现对亚毫米级缺陷的实时检测，检测准确率高达95%。有关技术申请国家发明专利3项，软著1项。

  近日，我们在该院机器视觉组的办公室里看到，墙上的一张白板上密密麻麻地写满了近期的产业化项目列表。实验室里，几名研发人员正在摆满了传感器和线路板的工作台调试代码。项目经理陈扬告诉我们：眼下正在进行产业化的智能检验测试的项目有10家，目前已与一家光纤电缆有突出贡献的公司签约，正在最后的调试装配阶段，预计近期交付。

  与前两家“国字号”同在SISPARK的中科集萃长三角光电所研发总监周怡雯告诉我们：前不久，研究所和机器视觉企业智翼博公司签署了战略合作协议，直接参股智翼博。“企业的优点是渠道，光电所的优点是研发。”周怡雯说：“在苏州国际科技园的牵头下，大院大所和企业开启了一种新的合作模式。”

  近年来，随只能制造产业热度不断的提高和人工智能技术快速成熟，工业质检智能化也在不断向纵深领域拓展。甲子光年的多个方面数据显示，2016-2021年中国工业视觉市场规模从47亿元增长至178亿元，预计2026年将突破500亿元大关，年复合增长率达25%。根据IDC中国发布的《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析报告》，未来五年工业质检软件和服务市场的年复合增长率将保持在30%以上。

  △ 在SISPARK旗下载体已集聚了众多优秀的机器视觉企业，它们在工业质检智能化方面走在了技术创新和市场应用的前列。

  一位长期从事质检智能化的业内人士告诉我们：目前，工业质检智能化还面临很多挑战。首先是工厂产线的个性化极强，解决方案难以复制推广；其次是算力成本比较高，工业质检呈几何级上升的算力需求难以满足；第三是数据缺乏，难以共享，制约了AI在更多场景的落地。但是，随着苏州工业园区在机器视觉产业链布局日益完善，在园区营商环境和科创环境的加持下，相信工业质检智能化产业的未来一定会有更好的前景。返回搜狐，查看更加多