技术实力
长光恒德光电的技术能力覆盖从光学成像、图像处理算法到机器人控制的完整链路,这也是机器视觉项目能否在真实产线上稳定运行的关键。硬件决定能否"看得清",算法决定能否"分得准",控制决定能否"用得上",三者缺一不可。
研发方向
- 计算机视觉与图像处理:工业相机成像处理、图像预处理、亚像素级特征提取与测量。
- 深度学习:基于深度学习的缺陷检测、缺陷分类与评级,替代传统规则算法难以覆盖的复杂缺陷类型。
- 机器人智能控制:机器人视觉引导、力控装配与运动轨迹规划。
- 光学成像方案:同轴光、背光、环形光以及明视野与暗视野组合的多光源成像设计。
研发依托
据公司公开资料,长春长光恒德光电科技有限公司的研发工作依托中国科学院长春光学精密机械与物理研究所的图像室、机器人中心和光电装备研发中心开展,围绕计算机视觉、图像处理、深度学习、机器人智能控制等前沿技术进行研究和成果转化。
核心技术能力
- 2D/3D 视觉成像:自研 2D 智能相机采用高性能 CMOS 传感器,支持 130 万~1200 万像素,帧率最高 250fps;3D 视觉采用结构光方案输出高精度三维点云。
- 深度学习缺陷检测:可识别脏污、溢胶、缺料、变形、色差、裂纹、毛刺、飞边、气泡、银纹等多种缺陷类型,并自动分类、标注与评级。
- 点云配准与机器人引导:基于点云配准算法实时计算工件实际位置与理论位置的偏差,动态修正机器人抓取与装配轨迹。
- OCR 字符识别与追溯:支持字符读取、字符校准、二维码与条形码读取,以及印刷质量检测,读取结果自动与数据库比对实现全流程追溯。
- 边缘 AI 推理:智能相机内置 AI 推理芯片,支持本地化模型部署,降低对中心算力和网络传输的依赖。
- 系统集成能力:支持千兆以太网、USB3.0、CoaXPress 等接口协议,可与主流工业机器人、PLC、MES、ERP 系统对接。
实测技术指标
- 机器人定位引导精度:±0.05mm
- 汽车零部件识别率:99.98%
- 脱氧剂包装检出率:99.99%
- 食品包装与注塑件检测速度:1200 件/分钟
- 协作机器人重复精度:±0.02mm,通过 ISO 10218-1/2 安全认证
自研产品
常见问题
深度学习检测和传统规则算法有什么区别?
传统规则算法依赖人工定义缺陷特征,对规则明确的场景足够用,但面对形态多变、边界模糊的缺陷(如划痕深浅不一、色差渐变)时容易漏检。深度学习算法通过样本学习缺陷特征,对复杂缺陷的适应性更好,代价是需要足够的缺陷样本用于训练,且需要持续迭代。
缺陷样本太少怎么办?
样本不足是工业视觉项目的常见难点,通常可以通过数据增强、迁移学习以及在实际产线上逐步积累样本后再迭代模型来解决。这也是我们把算法迭代纳入售后服务的直接原因。
技术交流
如需针对具体检测场景做技术评估,可拨打 180-0430-6676 或发送邮件至 sales@cccghd.com 联系我们的技术团队。