机器视觉大热，这六家企业有什么不同？

近年来，机器视觉因为机器人智能化的升级而成为热点，2017年以来，机器视觉领域融资不断，一路升温，成为各大巨头企业争相抢夺的焦点。

预计2018年中国机器视觉规模将达到52亿元，增长速度约为24%，到2021年将超100亿元。

易视智瞳

3D视觉精密点胶系统

易视智瞳自主研发的3D视觉精密点胶系统的先进性在于，采用视觉系统和双激光线扫描，自动识别超窄边框的三维坐标定位，通过优化视觉算法，自动补偿产品变形和偏差。

3D视觉精密引导技术需要在视觉体系和运动体系之间建立起精准的对应关系。3D空间下三轴点胶机器人视觉标定技术，是在两个体系之间建立起精确对应关系，从而实现高精密的3D巡边、点胶效果。通过3D路径建模，精密规划机器人点胶路径，精准契合目标工件的加工轨迹，为精密点胶奠定良好基础。

库柏特

COMATRIX3D相机

COMATRIX3D相机采用了：

1、高清摄像头技术：单摄像头系统没有图像重叠误差，高清2D照片可用来直接进行图像识别，客户不需要再单独配置昂贵的2D相机；

2、智能光技术：基于环境光适配技术可以适应大多数环境光的环境。内置主动光源的RGB三色亮度可调,客户可以根据应用场景调整光的颜色，不需要单独安装环境光源；

3、明亮/黑色适应技术：数字点云HDR技术，参数可实时调整，实现了对明亮和黑色部分的点云补偿，无需任何喷雾。

COMATRIX3D相机的拍照速度极快，多达256个计算单元的图像并行处理；拥有强大的机器视觉平台，是面向工业应用的专业视觉库，包含视觉标定、图像感知等关键组件；相机内置高清2D相机，客户无需再配置外部2D相机，不需要再开发相机配准功能；具备自动化标定功能，标定过程达到可视化，并可在线自矫正，可快速实现机器人的手眼标定。

基于此，COMATRIX3D相机具有高适应性，适用于结构化及非结构化应用场景，例如：传送带分拣、拆垛、码垛、料框取件等。同时具备高鲁棒性，即机器人在识别和感知时，免受曝光过度、阴影、光照不均等因素的干扰。最后，独有的算法模型和机器学习方法可使机器人快速适配新物品。

微链科技

微链视觉

WELINKIRT视觉识别技术是微链科技独有的成熟技术，它通过单镜头就能对物体进行2D、2.5D和3D识别，对物体选中的特征点进行识别分析，能够完全对各种复杂形状物体进行分析判断，以至无论物体发生位置偏移、高度差变化、角度变化还是部分瑕疵，都能够快速的修正定位到所需的角度及位置。

机器人通过对物体或周围环境的图像学习记录特征点，通过算法建立相对基础坐标系，同时软件有控制机器人动作的函数模块，当非基准位置物体进入视野范围，软件通过当前图像与基础坐标系图像进行对比算法，计算出引导的相对距离及位置，指导机器人进行相对位置的精准动作。

埃尔森

机器人3D视觉定位系统

埃尔森3D视觉定位系统是国内首家机器人3D视觉引导系统，针对散乱无序堆放的工件设计，可协助机器人实现3D智能抓取。通过对工件3D数据扫描以实现三维准确定位，引导机械手准确抓取定位工件，满足了工业机器人自动化产线的柔性工装。并且利用AI智能分析和路径规划技术可以让机器人实现真正的智能化。

矩视智能

NeuroPicker3D智能分拣系统

NeuroPicker3D智能分拣系统由机器人控制系统、3D视觉系统及辅助周边系统组成。可柔性、高效地将物料从无序、半无序状态转化为有序状态，提高生产效率，降低生产成本。软件控制系统可一键升级，并根据不同工件的需求提供定制化无序分拣服务。

NeuroBot产品具有四大创新性：

第一，系统自升级。系统硬件采用工业机器人等标准设备，软件采用深度学习等标准方案，将非标定制的工作降到最低，可实现快速上线，开发部署与系统升级同时进行，有效缩短设备上线时间。

第二，高性价比。采用新技术、新方案，相同性能指标的条件下，可将售价降低到国外同类产品的五分之一，配合国内外主流机器人，以一年收回人力成本为标准，可提供最低成本的整体解决方案。

第三，高效率、高精度。应用最前沿的计算机视觉、机器学习以及深度学习算法，有效整合分拣与缺陷检测过程中积累的经验。随着自主学习能力的不断提升，分拣与缺陷检测的成功率可持续提高。

第四，柔性操作。柔性化程度高，无需改造生产线及自动化设备，用户进行简单的拖拉拽即可实现相关操作，可同时支持多种类目标物的识别、搬运等任务，满足定制化生产的需求。

敏越科技

焊缝跟踪系统

该产品的技术创新、先进性主要体现在：

1、先扫后焊这个功能名称为：智能自主编程，可以根据在线扫描点云数据，提取焊缝轨迹，机器人智能自主决策编程，主要应用为：扫描角度与焊接角度不一致，焊接空间狭窄及工件反射严重的情况。

2、焊缝专家系统：进行工件焊缝训练，自适应选择检测算子并设置焊缝特征参数，实现高噪音高反射率环境下焊缝特征提取和多道焊缝、特定焊缝的辨识。

3、焊接过程监控。

4.机器人和工具误差补偿方法。