聚焦机器视觉核心技术,思特威赋能主流工业智能化应用

发布时间:2023-12-7 18:34    发布者:eechina
关键词: 机器视觉 , SmartGS , 思特威
工业机器视觉一直是生产和制造领域的得力助手,犹如生产线上的"明眸",为质量控制、自动化生产、产品识别和监测等任务提供了无可比拟的精准性和效率。然而,随着科技的飞速发展和应用领域的不断拓展,对图像传感器的需求愈发迫切。据Yole最新预测,未来四年内,工业CIS市场将保持高速增长,到2027年市场规模将达到13.02亿美元。

机器视觉技术正成为现代工业中的核心驱动力。作为创新领域的先行者之一,思特威在全球范围内拥有显著的技术影响力和市场地位。通过其技术领先的全局快门SmartGS技术在无人机、QRC读取器、智能移动家居设备等有广泛应用。据TSR最新数据,2022全年思特威在无人机、QRC读取器两大领域市场份额均居全球首位。其中,思特威占全球消费类无人机避障市场份额约90%,预计2023年将以10%的年增长率持续增长。依托在这些机器视觉和智能电器领域的成功应用和技术优势切入,本文介绍思特威在工业相机和机器人领域的产品布局和前景。

作为以应用发展趋势为产品技术导向的企业,思特威归纳总结了工业各应用领域/应用场景对于智能化图像处理的实际需求,开拓了以下三大类别产品系列:面阵、智能交通系统(ITS)、线阵,全方位覆盖主流工业智能化场景。

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SmartGS技术引领工业视觉革新

与其他领域采取的卷帘快门(Rolling Shutter)曝光方式不同,高速运动物体造成的形变伪影可能产生的误差将在机器视觉场景下被无限放大,拥有高帧率、无畸变的全局快门(Global Shutter)成为了工业面阵应用和智能交通系统的首选。

面阵应用全景解析

在全局快门技术方面,思特威公司具有先发优势。自2017年起,思特威便开始布局机器视觉应用领域,并着手研发SmartGS技术。基于该技术,思特威迅速推出了全球首颗采用BSI像素架构和全局快门技术的图像传感器产品,并成功应用于工业面阵图像传感器领域。目前此技术已经迭代到第二代SmartGS-2,相较于第一代技术大大提升了夜视效果,感度和高温性能。在第二代的基础上思特威2022年又推出了SmartGS-2 Plus技术,通过High Density MIM(HD MIM)技术进一步提升性能。与前代技术相比,SmartGS-2 Plus技术能够带来显著的噪声性能改进。依托SmartGS-2 Plus技术优势,面阵系列产品取得了突破性的噪声性能改进,对比前代技术产品,提升显著,并且接近卷帘快门(RS)产品的噪声性能。

在SmartGS-2 Plus技术的加持下,思特威在2021年开始布局工业用面阵图像传感器系列产品,并不断推出业界领先的高性能产品,如最新SmartGS-2 Plus技术产品SC535HGS,具备低噪声、5MP高分辨率、高量子效率(QE)、高满阱电子(FWC)四大特点,可大幅提高高端机器视觉应用对高速移动零件的检测能力,实现在低照度环境下的高质量图像捕捉,提高生产效率。

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思特威面阵系列产品可赋能以下四大场景智能化升级,确保无失真的成像和高速的图像采集性能,为高端工业机器视觉应用带来了更精确、高效的视觉检测、质量控制和生产优化能力,显著提升工业生产的效率和品质。

1.新能源材料检测
其高精度图像采集功能使其能够对锂电池和光伏面板进行全面而高效的缺陷检测。例如对于锂电池,产品能够捕捉薄膜或电极表面的微小瑕疵,例如气泡、污点或异物,确保电池制造过程中的一致性和高质量。

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SmartGS面阵系列产品应用场景一:赋能光伏面板等新能源材料检测

2.电子产品质量检测
PCB板作为电子产品的基础组件,其质量和性能直接影响着整个电子产品的可靠性和稳定性。然而,在制造过程中,PCB板可能存在着各种潜在缺陷,例如焊接问题、线路连接异常或元器件缺失等。思特威SmartGS面阵系列产品凭借其高精度的图像采集功能,能够精准捕捉PCB板表面的细微缺陷和异常情况。通过实时监测和检测这些问题,传感器可以帮助及早发现并定位潜在的质量问题,有效提升了生产线的检测能力和效率,最终确保了PCB板制造过程中的产品质量与性能达到预期标准。

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SmartGS面阵系列产品应用场景二:赋能电子产品质量检测

3.半导体晶圆表面检测
晶圆表面的微小缺陷或污点可能对半导体器件的性能产生重大影响,导致制造出的芯片存在质量问题。然而,这些缺陷常常难以被肉眼观察或传统方法检测出来。思特威面阵系列图像传感器凭借其高分辨率和高灵敏度,能够精准捕捉晶圆表面的微小缺陷,例如气泡、划痕或异物。通过快速而精确的表面扫描和检测,传感器能及早识别并定位这些缺陷,有助于提前发现潜在质量问题,从而提升了半导体生产线的质量控制能力和生产效率。

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SmartGS面阵系列产品应用场景三:赋能半导体晶圆表面检测

4.工业机器臂/人
工业机器人在执行任务时,需要准确感知周围环境,并进行实时反馈以确保精准操作和安全性。传统的视觉技术在此情景下可能存在响应速度不够快、图像捕获不够精准等问题,无法满足工业自动化的高要求。思特威面阵系列产品以其全局快门技术和高分辨率的优势,能够实时捕获高清晰度图像并迅速处理,为工业机器人提供更准确的视觉支持。这种高精度的视觉反馈有效地提高了工业机器人的操作精准度和安全性,大大提升了工业自动化制造的效率和可靠性。

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SmartGS面阵系列产品场景四:赋能工业机器臂/人

智能交通系统(ITS)全景解析

ITS也面临着和工业面阵应用类似的挑战,需要在各种环境条件下对车辆和行人进行精准识别,而光线变化、车速、雨雾等因素会影响图像的清晰度和准确性。全局快门技术被视为解决这些问题的有效手段。

思特威的ITS系列产品搭载第二代SmartGS技术,采用并行电压域读取结构,大幅提升了最大快门速度,完善对高速运动物体的清晰抓拍,两款产品特别适用于ITS系统下对车牌及人脸的快速获取和识别;同时采用大Pixel的BSI工艺设计,使暗光下的感光度较前代技术产品实现30%的提升,噪声降低40%,暗电流降低97.6%。

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赋能交通视觉产业转型升级:

1.高速公路卡口系统
传统摄像头可能在高速车辆通过时由于运动造成图像模糊或失真,而思特威面阵系列传感器能够在同一时间段内捕获整个图像的数据,避免运动造成的图像模糊。此外,面阵CMOS图像传感器拥有高速图像采集能力,能够实现快速高清图像采集和处理,从而提高了车辆识别的精度和速度。这种技术优势帮助解决了高速公路卡口在快速车辆通行过程中图像识别的难题,提升了卡口数据采集的准确性和效率。

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ITS系列产品应用场景:赋能高速公路卡口系统

LA线阵图像传感器系列:全方位机器视觉支持助力产业精细检测

工业线阵应用全景解析

制造业转型升级带来对高端工业相机的巨大需求,思特威凭借深厚的技术支撑,自2022年首次推出线阵图像传感器SC430LA后,快速发力,实现了机器视觉应用在高端工业级应用领域的全新突破。目前思特威LA线阵系列已成长为思特威持续发展的重要引擎,覆盖4K、8K、16K高分辨率。该系列产品基于思特威独有的SmartClarity-3技术打造,结合全新升级的BSI像素工艺和掩膜拼接技术,利用思特威卓越的模拟电路设计,具备高分辨率、高QE、低能耗、高行频四大特点,可大幅提高高端工业线性相机应用的检测能力,全天候实现高质量图像捕捉,保障检测的效率和可靠性。

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与以下三大工业场景高度契合:

1.新能源光伏面板检测
新能源光伏面板检测中的主要困难之一是需要准确检测太阳能光伏面板的缺陷,例如表面瑕疵或生产过程中的异常。这些面板通常具有大面积,且需要高分辨率和高速度的成像技术来实现缺陷的精确检测。此外,在检测过程中,需确保光伏面板的表面光滑性和一致性,以确保其在实际应用中的效率和性能。LA线阵系列产品通过提供超高分辨率的成像能力,对太阳能光伏面板进行高速、高清晰度的扫描,捕捉细微的瑕疵和异常。其线状成像结构使得在面板扫描过程中能够持续、连贯地捕获图像数据,确保对光伏面板的全面检测。

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LA线阵系列产品应用场景一:赋能新能源光伏面板检测

2.电动汽车和储能锂电池薄膜检测
电动汽车和储能锂电池薄膜检测中存在着一些挑战。这些薄膜需要进行高精度的检测,以确保其表面光滑度和无瑕疵性。由于薄膜通常具有极细微的特征和较大的面积,传统的成像技术难以精准捕捉其细微缺陷,例如气泡、污点或异物。LA线阵产品以其优越的灵敏度和低噪声性能,可连续、无缝地捕获图像,提供全面的检测覆盖面积,帮助确保产品质量,并提高生产效率。

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LA线阵系列产品应用场景二:赋能电动汽车和储能锂电池薄膜检测

3.智能制造流水线质量检测
智能制造流水线质量检测中存在着一些挑战。这些流水线需要进行高效率、高精度的质量监测,以确保产品的一致性和高品质。然而,传统的成像技术往往无法满足高速运行下的流水线需求,无法准确捕捉流水线上的细微瑕疵和缺陷。思特威LA线阵系列产品可实现高频率的图像采集,并能精准地检测产品的表面缺陷,如瑕疵、异物或损坏。其高性能成像功能,有助于实现流水线的即时监测和质量控制,提高产品制造的精度和效率。

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LA线阵系列产品应用场景三:赋能智能制造流水线质量检测

随着科技的快速发展,机器视觉技术正在成为现代工业的核心驱动力,引领着生产和制造领域的创新与进步。思特威作为机器视觉领域的领导者,不断探索并引入新的技术和产品,完善高端产业布局。目前,思特威已通过对面阵、ITS、线阵三大场景的探索,积累了丰富的产品矩阵,为不同领域的客户提供多样化且精准稳定可靠的解决方案。未来,我们将继续聚焦高端核心技术突破,加快推出更多高性能机器视觉应用产品,为思特威高端产品矩阵的持续丰富注入强劲的创新动能,助力加速高端CIS国产替代。

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