计算机视觉 (CV)

方案背景与行业痛点 (Background & Challenges)

在工业4.0向智能制造演进的过程中，机器视觉已成为产线自动化和质量控制的核心。然而，传统基于规则算法的视觉方案在面对复杂、多变的实际生产环境时，往往束手无策：

• 痛点一： “看不清”——复杂光学环境失效： 面对晶圆、金属零部件等高反光表面，或黑色橡胶、透明玻璃等低对比度材质，传统相机极易过曝或丢失细节，导致漏检。

• 痛点二： “跟不上”——高速动态模糊： 在高速自动化产线上（如饮料灌装、高速冲压），物体快速移动产生的运动模糊，使得常规算法无法捕捉清晰图像。

• 痛点三： “抓不准”——柔性化生产难题： 面对无序堆叠的物料或多品种小批量的柔性装配需求，缺乏深度信息的2D视觉无法引导机械臂完成精准动作。

• 痛点四： “管不住”——安全监管依赖人力： 厂区和产线的安全依赖人工巡检，对于违规操作、人员入侵或突发事故无法做到7x24小时实时预警。

熵泽智能CV团队使命： 攻克机器视觉的“极限场景”，赋予机器极致的洞察力与三维空间的感知力。

解决方案总体架构 (Solution Architecture)

本方案采用 “端-边-云” 协同架构，强调软硬件一体化深度融合，确保在苛刻工业环境下算法的高鲁棒性。

极限成像与感知层（硬件生态）：

• 定制化光学方案：针对高反光/低对比度场景，设计特殊的多角度光源、偏振光及多光谱成像系统。

• 3D传感器集成：融合结构光相机（高精度静态）与激光雷达（大范围动态）数据。

核心算法引擎层（熵泽CV大脑）：

• 深度学习缺陷检测引擎： 基于小样本学习和无监督异常检测技术，解决缺陷样本收集难的问题。

• 3D点云处理与位姿估计算法： 实现复杂物体的6DoF（六自由度）精准定位。

• 视频流行为分析引擎： 基于时空动作定位网络，实时分析人员与设备行为。

边缘计算与部署层：

• 利用TensorRT等技术进行模型压缩加速，实现在工控机或嵌入式AI芯片上的毫秒级推理，满足高速产线节拍。

核心技术能力 (Core Technical Capabilities)

基于团队在极限场景下的技术积累，我们提供三大核心模组：

“微视”模组：高精度检测

专为解决低对比度和高反光难题而生。

技术亮点：

• 光度立体视觉（Photometric Stereo）增强： 通过多角度打光融合，从高反光表面提取细微的凹凸纹理信息，让划痕和异物“无所遁形”。

• 极限精度： 通过深度学习超分辨率和边缘细化算法，实现超越硬件像素物理极限的检测精度。

应用对象： 晶圆表面、精密金属机加工件、镜面级注塑件、透明光学元件。

“灵准”模组：3D视觉引导与机器人抓取

解决空间定位与柔性作业难题。

技术亮点：

• 高精度3D点云重建： 结合结构光成像，快速获取物体的致密点云模型。

• 智能抓取规划： 即使面对无序堆叠、相互遮挡的零件，算法也能自动计算最佳抓取点和避障路径，引导机械臂精准作业。

• 手眼标定自动化： 提供快速自动标定工具，将视觉坐标系与机械臂坐标系精准对齐。

应用对象： 产线上下料、物流拆码垛、精密部件组装。

“全知”模组：异常行为与安全识别

解决动态场景下的安全管控难题。

技术亮点：

• 骨骼关键点与动作识别： 不受人员着装、光线变化影响，准确识别人体姿态（如跌倒、弯腰、攀爬）。

• 人机协作安全电子围栏： 实时监控机械臂工作区域，当人员误入危险区域时毫秒级触发停机。

• 高速运动目标追踪： 在复杂背景下稳定追踪快速移动的物体或人员。

应用对象： 车间安全生产监控、重点区域入侵检测、员工SOP合规性审查。

典型案例

场景一：半导体晶圆/高端3C部件外观质检

• 挑战： 晶圆表面如镜面般反光，微小的尘埃或划痕极难被发现；手机中框对瑕疵几乎零容忍。

• 熵泽方案： 采用“微视”模组，配合定制组合光源。算法层利用针对高反光优化的神经网络模型，成功检出肉眼难以察觉的细小崩边、隐裂和划伤，漏检率低于1%。

场景二：汽车零部件无序抓取与上料

• 挑战： 冲压件在料框中杂乱堆叠，且由于金属反光，传统3D相机难以获取完整点云。

• 熵泽方案： 部署“灵准”3D视觉引导系统。抗反光3D相机获取点云后，算法快速分割单个零件并计算位姿，引导机械臂避开箱壁碰撞，实现清空料框的自动化上料，效率提升40%。

场景三：化工厂/重型装备车间安全监测

• 挑战： 环境复杂，高危区域多，人员违规操作（如未戴安全帽、进入禁区）可能导致严重事故。

• 熵泽方案： 利用现有监控摄像头接入“全知”分析模组。边缘计算盒子实时分析视频流，对跌倒、未佩戴劳保用品、闯入电子围栏等行为实时报警，并联动现场声光提示，实现主动安全管理。