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曝光调不对，算法全白费：机器视觉的曝光三态解析

你大概有过这样的经历：用手机拍一张窗边的照片，窗外的景色一片惨白，什么都看不清；或者拍一张暗光环境下的照片，画面漆黑一片，细节全无。前者叫“过曝”，后者叫“欠曝”，这两种情况在工业视觉中同样会出现，只是后果严重得多。曝光，说白了就是相机传感器收集光的过程。光线通过镜头落在传感器上，传感器把光信号变成电信号，电信号再被量化成灰度值，最终形成图像。曝光时间长了，进的光多，图像亮；短了，光少，图像暗。这件事本身并不复杂，复杂的是：什么样的亮度才算刚刚好？太亮和太...

2026-09-05 16:56:54
国产算力赋能产业变革｜双翌光电受邀出席私有化大模型一体机发布会

近日，由赋华慧创联合中科海光共同主办的国产芯算力·安全AI原生——企业私有化大模型一体机产品发布会，在深圳湾万怡酒店圆满落下帷幕。本次大会聚焦国产算力底座建设、企业私有化大模型落地实践，汇聚算力芯片、AI软硬件、先进制造等多领域企业代表、行业专家，围绕国产化技术生态共建，探讨AI技术从实验室走向实体产业的落地方法论。大会以国产算力为根基，发布企业私有化大模型一体机新品，打通国产芯片、操作系统、AI软硬件的生态链路，为各行各业提供安全可控、可本地化部署的AI算...

2026-09-03 18:06:55
基于机器视觉的医药产品缺陷检测：守住药品出厂的最后一道质量防线

医药行业的质检，从来都容不得半分侥幸。一片崩边的药片、一处细微的包装划痕、一行模糊不清的有效期字符，看起来只是微不足道的外观瑕疵，却有可能直接关系到患者用药安全，甚至触发产品召回、企业合规风险。早些年大部分制药工厂外观缺陷都依靠人工灯检完成。工人长时间盯着流水线，眼睛持续承受强光刺激，一天看几十万件产品，换做任何人，都难免出现视觉疲劳。哪怕经验再丰富的质检员，也很难保证把微米级的微小缺陷全部揪出来。抽样检测模式更是存在天然短板，只能代表批次整体水平，无法做到...

2026-08-25 17:34:05
工业视觉中图像噪声来自哪里？如何降低噪声？

你有没有遇到过这种情况，在光线不足的室内用手机拍照，照片放大一看，满屏都是细密的彩色颗粒，像撒了一层细沙。或者晚上拍夜景，天空部分不是纯净的黑色，而是布满了红红绿绿的噪点。同样的现象，在工业视觉系统中也会出现，只是后果严重得多。一张带有明显噪声的图像，可能导致边缘检测偏移几个像素，对于微米级测量来说，这几个像素的偏差足以让一个合格品被判为不合格。图像噪声无处不在，区别只是有些场景下人眼能忽略，有些场景下算法无法容忍。那么，这些噪声到底是从哪里冒出来的？又该怎...

2026-08-22 17:27:06
机器视觉如何揪出光伏产线上的隐形缺陷

把一片单晶硅棒切成薄如纸片的硅片，再经过制绒、扩散、刻蚀、镀膜、丝网印刷、烧结等数十道工序，一块光伏电池片才最终下线。每一道工序都可能留下伤痕。硅片厚度只有200微米左右，比两张A4纸叠在一起还薄，质脆易碎，任何一次搬运、一次夹取、一次温度波动，都可能让它产生隐裂、崩边、脏污或划痕。这些缺陷肉眼几乎看不见，但一片带有隐裂的硅片流入后道工序，可能在终检环节造成高达15%的电池片报废。单次因碎片卡堵导致的产线停机和污染损失，就可能超过数万元。一、硅片缺陷的...

2026-08-20 17:56:05
注塑件尺寸检测，影像测量仪如何做到“又快又准”

注塑件是消费电子、汽车零部件、医疗耗材、光学器件等高端制造领域的核心基础构件。塑胶原料经高温高压填充模腔成型，冷却固化过程中，受材料收缩率、设备保压参数、模具长期损耗等多重因素影响，极易产生细微尺寸偏差。这类微米级误差看似微小，却会直接引发零部件装配卡顿、拼接间隙超标、密封性能失效等批量品质问题，严重影响终端产品的良品率与使用稳定性。随着注塑行业向精密化、规模化、智能化快速转型，传统人工卡尺抽检、手动判定的质检模式，已无法适配高精度注塑产线的品质管控需求。传...

2026-08-14 17:31:42