如果说传统工厂如同一个个“黑盒子”，生产制造全生命周期皆蒙着一层“神秘面纱”，让人“看不透”“摸不清”，那么，现代工厂则被打造成了一个个“玻璃盒子”，“研、产、供、销”各个环节皆因超高清视频技术而变得更透明、更安全、更高效。可以说，超高清点亮了“工业之眼”，为智能制造驶入快车道注入了强劲的驱动力。
近日，工信部电子信息司、国家广播电视总局科技司公示了拟入选超高清视频典型应用案例名单，工业制造领域有15个典型案例入选，充分展现了超高清视频技术在工业可视化、缺陷检测、机器人巡检、人机协作交互等场景的广泛应用空间。
大大提升工业可视化水平
在现代化工业生产制造中，工业可视化能够让管理者在第一时间发现生产制造过程中存在的问题，并及时、高效地解决。因此，打造工业生产可视化系统成为现代工业企业的最佳选择，而超高清视频技术正是实现可视化的关键。
工欲善其事，必先利其器。大规模生产和柔性自动化制造对于机器视觉的需求日益强烈，而工业镜头又是工业领域机器视觉的关键组成部分。相较于普通镜头，工业镜头需要具备更高的清晰度、更高的光谱矫正能力、更强的光谱透射能力等。湖南长步道光学科技有限公司推出的1.5亿超高清像素大靶面镜头填补了小倍率高分辨率镜头市场的空白。该镜头可广泛应用于OLED检测，从手表屏到100英寸的大屏幕均可适用；也可用于3C、手机点亮检测。“1.5亿超高清像素大靶面工业镜头搭配151MP的相机，即使微米级屏幕缺陷依然能轻易被检测出来，让一切缺陷无所遁形，大幅提高面板行业的生产准确率。”湖南长步道光学科技有限公司CTO吴沛林对《中国电子报》记者说道。
高端制造的生产场景复杂，工业可视化难度较高，对超高清视频技术的需求也更为旺盛。比如，芯片制造过程中，传统晶圆缺陷检测方法主要依靠显微镜和人眼直接检测，成本高、效率低，且容易形成主观误差，因此机器视觉技术应用于晶圆检测逐渐成为主流趋势。超高清视频技术的引入可以让机器视觉检测变得更高效、更准确、更具经济效益。
上海极清慧视科技有限公司推出的8K超高清晶圆检测图像采集平台集自研的8K超高清摄像机、配套镜头和定制光源系统于一体，有效提高了机器视觉技术在晶圆缺陷检测的准确率、检测效率，降低了成本。极清慧视设计部部长林良煌在接受《中国电子报》记者采访时表示：“国内集成电路、芯片制造行业蓬勃发展，需要大量配套的国产芯片制造设备和检测设备，该方案服务于AOI视觉检测设备，应用前景广阔。”
大量超高清视频设备的应用倒逼机器视觉系统的数据采集能力大幅提升。超高清视频技术的应用使机器视觉系统获取到的数据量更大，从而对数据应用系统分析数据的效率要求更高，数据应用系统对不良解析分析的效率和准确率是被关注的重点。活跃在全球显示领域前沿的京东方广泛采用机器视觉系统管控产品与设备的外观质量，结合超高清视频与数据分析技术，推出了一套“工业视觉+数据应用”方案。京东方利用大数据平台的运算能力、基于满足业务需要的分析算法、利用显示面板行业经验的分析方法，构成了一套固化经验知识、智能挖掘根因的不良根因分析系统（RCA），现已在京东方多个工厂落地实施。
“超高清视频设备的应用提升了机器视觉系统的数据采集能力，从而对检测数据的处理要求也越来越高。”京东方副总裁、中祥英总经理王洪博士表示，“超高清技术的应用，使设备不良采集图片的清晰度大幅提升，高质量图片经过机器视觉（ADC）系统的处理，得到精确的生产不良数据后，将数据再导入智能不良根因分析系统（RCA）进行不良分析、追溯、预测。从而，实现了数据分析过程可视化，得到的分析结果也更准确，让我们可以对生产过程中的不良做到防患于未然。”在精准生产方面，BOE（京东方）工业互联网平台可根据生产情况智能核算排产计划，将整体生产效率提升30%以上；在产品品控方面，通过采集设备端参数，构建缺陷模型，打通生产调度系统，实现产品缺陷率降低75%，新品良率周期缩短43%；在产业链协同方面，打通产业链各环节并协同管理，库存量减少25%，订单履约周期缩短30%，产业链成本降低25%，实现上下游高效协同。BOE（京东方）工业互联网平台在短短一年内，已为全国200多家企业提供数字化转型服务，大幅提升企业运营管理效率，加速推动产业数字化转型。
让缺陷检测更精准、安全
能上天入地，还能下水，电力、石化、煤矿、安防、消防、交通……尤其在一些人力缺乏、高危、高难行业，巡检机器人已然成为万众瞩目的“新星”。相关统计数据显示，预计到2026年，中国智能巡检机器人市场规模将达26亿元。
作为通信传输的枢纽，运营商通信机房的安全运行至关重要。在天津移动的机房中，基于“5GAI”超高清视频分析的巡检机器人系统有条不紊地进行工程建设安全审核、设备巡检和远程点检。运营商机房的通信设备缺陷检测情况复杂，存在仪表指针识别、数字识别、状态灯识别、连接线识别等多种识别方式。“5GAI”机房巡检机器人可通过集成超高清视频摄像机，以5G网络传输图像并进行AI分析，准确定位出物体的详细信息，如类别、位置和边缘，并准确判别出异常状况并发出告警。据了解，自应用以来，天津移动安全巡检费用下降32%，覆盖场景从之前的12个增加到了41个，巡检高质量完成率也从35%提升至65%。目前该案例已被推广至工厂、园区、变电站、城市地下管廊、电力隧道管井及其他室外场所。
在汽车制造过程中，超高清视频技术应用扮演起“巡检员”的角色，为汽车质量和安全把关。比如，汽车轴类工件表面缺陷多用荧光磁粉检测。有裂痕瑕疵的零件通磁后，本身形成的磁场会因为瑕疵而出现磁场不均，此时吸附的荧光磁粉会比均匀磁场分布时吸附的更多，在紫外光的照射下会呈现绿色荧光，使得瑕疵可见。人眼判断带有主观性，且会受制于极端环境，如黑暗、高温、高压、污染等的影响。机器视觉则可以很好地解决这些问题。金石机器人银川有限公司自行研制的机器人视觉识别系统结合超高清视频技术，用机器代替人眼，现已在长安马自达发动机有限公司长安马自达曲轴生产线上得到了成功应用，走上了与海外产品同台竞技的舞台。
超高清视频技术应用为高端检测设备研发创造了优势条件。众所周知，电子元器件，尤其是高端半导体芯片在生产过程中的缺陷检测是一大难点。相较而言，我国在高端检测设备系统的研发起步时间短，技术水平、功能、效率，都有较大的差距。不过，这一情况近两年来得到了明显改善。1.51亿像素及以上的高清高精度成像、结合传统算法和深度学习算法的缺陷检测亚像素算法、灵活开放的软件架构，海康机器人超高清高精度柔性化自动质量检测系统在4k显示屏幕生产、电路PCB生产，以及光伏、锂电等行业得到应用。
海康机器人产品总监张振华在接受《中国电子报》记者采访时表示：“这种基于视觉技术的超高清高精度柔性化自动质量检测系统，具备超高分辨率、图像质量优异、算法智能等特性，可以达到超高的识别精度和产线柔性，被广泛应用于高端电子制造业的各种应用中，能够帮助企业提升生产过程的自动化程度和生产效率，同时提升产品质量及附加价值。”
打通智慧工厂“眼鼻耳”
工业4.0时代，打造智能工厂成为制造业企业转型升级的潮流。据工信部透露，截至目前，我国已建成700多个数字化车间、智能工厂，智能制造试点示范项目生产效率平均提高48%。超高清视频与5G、人工智能、虚拟现实等新一代信息技术的融合应用，催生大量的新场景、新应用、新模式，实现了生产制造效率和效能的双提升。
走进鞍钢股份智慧钢厂，现代化的冶炼生产操控设备让人耳目一新。曾经忙碌于生产线上的工人师傅们如今只需坐在转炉连铸集控中心，通过超高清视频监控设备，即可轻松地将整个炼钢生产过程尽收眼底，还能进行吊车远程指挥、废钢智能识别、无人化钢水运输、转炉智能兑铁、钢包定位等操作，实现炼钢生产过程集中化、少人化、自动化、智慧化。
鞍钢股份首席信息官赵庆涛表示：“炼钢工序复杂、生产环境危险度高，可视化管理和远程生产调控成为现代钢铁企业必备的辅助系统，我们利用超高清视频结合图像识别等技术，自动采集、记录、发送生产过程相关数据，有效提高了在恶劣环境下图像识别能力和现场自动化控制水平，在减少人工巡视操作、降低生产安全事故、确保装备物资安全、优化生产过程管理、提高生产管理效率等方面发挥了积极作用。”
在湖北荆州，荆州移动联手美的打造的全球首个家电制造领域“5G全连接工厂”于近日正式上线。千余台高效运转的自动化机器设备、15个应用场景、已经上线的2500多个5G CPE等终端设备，让整个生产线实现了真正意义上的“全流程环节、全业务场景、全生产要素”的5G全流程管理。要实现真正意义上的“全连接”，机器视觉是其中的关键一环。为了让机器的“眼睛”看得更清楚、判断更准确，该工厂通过部署超高清摄像头采集PCB电路板的图像，并结合5G网络大带宽、低延时特性，将数据传输至部署在边缘云上的图像分析系统，以此来自动判断PCB是否存在缺陷，反馈分析结果。据悉，未来，该工厂还将部署分拣机器人，根据图像识别系统结果，代替人工挑出不良产品。荆州移动项目经理王婷对《中国电子报》记者说道：“在荆州其他制造业工厂内还有很多的基于机器视觉的检测、识别、测量、定位的应用，超高清技术将孵化出更多的业务场景，为企业注智赋能。”
早在2019年，工业和信息化部、国家广播电视总局、中央广播电视总台联合印发的《超高清视频产业发展行动计划（2019―2022年）》就明确提出，要加快超高清工业内窥镜、工业相机、生产线自动检测设备等的产业化，推动超高清视频技术在工业可视化、缺陷检测、产品组装定位引导、机器人巡检、人机协作交互等场景下的应用，围绕电子、汽车、航空航天等规模大、精度高的工业生产场景打造一批可推广的典型应用。
如今看来，在国家政策引导和产、学、研、用等各界的通力合作之下，超高清视频技术已然在工业制造领域形成星火燎原之势，以蓬勃的科技力量为产业腾飞插上了一双隐形的翅膀。以梦为马，未来可期。从“中国制造”到“中国智造”“中国创造”，工业强国之梦已近在眼前。
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