自研算法与系统集成路线
- 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。
- 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，降低对中心算力与网络传输的依赖。
- 光学成像方案设计：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。
- 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。
技术研发依托
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。
深度学习检测与传统规则算法的区别
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；样本不足时，可通过数据增强、迁移学习以及在实际产线上逐步积累样本后迭代模型解决——这也是我们把算法迭代纳入售后服务的直接原因。该深度学习视觉算法已落地于表面缺陷检测方案，缺陷检出率实测达99.99%。
