在全球百年未有之大变局环境下，以人工智能和5G为代表的新技术革命，正如火如荼的促进着各行各业的发展，工业作为国民经济主导产业，势必成为关注焦点。第22届中国国际工业博览会（工博会）在此大背景下如约于2020年9月15日在上海国家会展中心开幕。
纵观全球工业现状，新一轮科技革命与产业变革竞争格局中，自动化、无人化生产方式快速发展。在此历史进程中，生产自动化解决起来相对比较容易，但无人化工业产品外观质检却遇到了非常大的障碍。如何提高工业产品外观质检效率成为行业亟待解决的问题。为什么工业产品外观质检这么难呢？难道工业视觉技术就不能追上人类的眼睛吗？
我们带着这个问题采访了参加本次工博会的北京领邦智能装备股份公司（领邦智能）董事长崔忠伟博士。崔忠伟博士说：“工业产品外观质检技术，本质上就不是自动化技术，自动化技术特征是If...Then这样一套逻辑。在深度学习（Deep Learning）技术出现之前，我们曾认为只要我们写更多的逻辑关系，就能甄别工业产品表面的缺陷和非缺陷，但多年的实践结果表明，就算我们写的逻辑关系再复杂，也还是不及人类的眼睛和大脑，在产品漏检率和过杀率上始终无法与人类媲美。自2012年深度学习技术得到突破后，我们终于意识到工业产品外观质检本质上就不是自动化技术能解决的，需要人工智能技术去解决。”
领邦智能作为一家人工智能（AI）赋能工业质检领域的创新型企业，自2019年5月发布工业质检云大脑iBrain以来，服务了3C壳体、汽车零件、手机零件、稀土永磁等多个行业，众多智联网（AIOT）端设备日夜运行，不断地进行性能迭代，已让工业产品外观质检技术追上了人类。
籍此工博会之机，领邦智能率先发布了适用于工业产品外观质检的标准化光照技术和成像技术，即通用光学技术。这套通用光学技术，抽象出工业产品表面质检最本质的特征，以单一标准化的方式，一统天下，解决了工业产品表面图像大数据的定义和累积难题。
（文章来源于机器人在线网）
