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所有圖像來源：Active Inspection

穩定、均一的質量檢驗工作在制造過程中扮演者關鍵角色。如今，越來越多的制造廠開始配備多個機器視覺檢測系統，覆蓋整條生產鏈，將質量水平提升到了前所未有的高度。在制造環境中實現系統間信息交換的自動化是系統集成的精髓，可提高生產力和質量、降低成本與浪費、實現整體創新等。我在擔任銷售與應用支持經理期間，曾和許多系統集成商共事，他們靠我們的產品來為其視覺系統的開發提供支持。我們和密歇根州大急流城的系統集成商Active Inspection公司的創始人兼總裁Arun Dalmia博士進行過深度交流，并向他詢問了系統集成在打造健壯、可持續的制造工藝當中起到的作用以及系統集成商的角色發展等問題。

在工業機器視覺與機器學習方案的設計開發領域，Active Inspection已經耕耘了二十余載。除了成套標準視覺系統的供應外，他們也負責打造定制化視覺系統，為復雜的問題提供解決方案。

Active Inspection公司提供的方案采用了包括航空、線陣掃描、二維和三維、彩色、黑白、可見光譜、短波、紅外線、紫外線等在內的視覺系統。

請和我們說說系統集成商和客戶是怎么合作的？

對于一個新客戶，我們的次互動重點是理解客戶的要求和需求，并著重發現他們現有設備面臨的問題。下一步就是思考這個問題中的哪一部分我們可以有效地解決。我們會根據技術、硬件、軟件，甚至他們的預算情況，從邏輯和是否現實的角度去分析這個問題能不能解決。在考慮這些限制條件的前提下開誠布公地討論解決方案能否產生效果是很有必要的。
經過初步評估后，我們會進入下一個階段進行端到端解決方案的設計規劃，并挑選合適的技術組件——相機、照明、控制、軟件庫、接口等。我們會提供概念驗證、可行性研究報告來證明我們選擇的組件是合適的。之后，我們會進行實現、安裝、客戶培訓等工作，并在產品生命周期內提供支持。我們的公司和工程師團隊能夠快速積極地響應客戶的需求。我們會和客戶保持非常緊密的合作，確保他們的需求都能得到滿足。我相信這是整合過程中非常關鍵的一個部分。
您常被要求為哪些類型的應用場景建立系統？常見的是線陣掃描應用。我們和各個行業都有過合作，從汽車業到制藥業，再到薄膜、塑料和紙張的連續／紙病檢測，還有食品加工。我們在深度學習應用方面的業務也在不斷發展中。我們發現，對于傳統的圖像處理和機器視覺工具不起作用的領域，深度學習能夠提供不錯的解決方案。我們對于高速錄像和診斷系統也越來越倚重。

請多談談高速錄像和診斷系統。

隨著制造速度越來越高（可高達每秒2個、3個和5個零件），我們的系統已經能夠每秒捕捉500至2000幀，這個速度甚至超過了人眼。利用在生產過程中回放視頻的AI重播技術，這些信息能夠提供巨大的價值。我們可以創造一個大型緩沖區，能夠回放五分鐘乃至五個小時前的錄像，然后逐幀分析并確定發生問題的位置及原因。
技術是怎么推動系統發展？Active Inspection約三分之一的資源都分配給了研發工作。我們和大型汽車、制藥企業合作，是他們不斷突破著技術的邊界不斷前進。他們會把常見的問題拋給我們，這些問題雖然短期內不急著解決，但他們希望能夠在未來兩年至三年內得到解決方案，以便提高生產工藝的效率。
我們和這些客戶合作，為他們設計出有針對性的解決方案或評估某些方案是否可行。這些疑難雜癥通常都不是標準系統集成的解決范疇。由于我們不是“標準系統集成商”，也具備強大的軟件開發能力，因此我們可以填補許多空白。以前有一段時間我們是自己從零開始開發軟件，但現在我們的目標是組件能授權就授權，能買就買。同時，我們有能力深度研究這些空白，并設計定制化方案來實現填補。
您是因為在市場中看到機會，然后確定了具備研發能力的系統集成商不多才創立Active Inspection公司的嗎？是的，我們當時看到的市場空白之一是，一般的系統集成商傾向于根據他們自己的工具去采購現貨相機。可供選擇的解決方案往往是現成的部件和工具的組合。好的情況下，他們會定制面板和電氣部分，再加一個機械變換器。但在核心機器視覺和軟件方面，他們的貢獻很有限，這也導致了解決方案的局限性。
在Active Inspection這樣的公司看來，一個強有力的機器視覺和軟件背景即可填補其中的一些空白。利用算法或開發定制，我們能夠提供更好的解決方案。另外一個發揮作用的因素是相機技術的工藝。二十年前，相機還是一個獨立的組件，作用是給零件拍照，然后發送信號給接收器，記錄下零件的情況是好是壞。，我們面對的是更復雜的集成系統。所有信息來自二級控制系統，傳輸的都是更具體的信息，比如生產時長、在產零件具體數據等。
如果集成到PLC中，那么系統就可以追蹤當天制造的零件數量，并記錄該批次不合格件的數量。之后，系統還可以追溯那的數據，查看零件不合格的原因、問題出在哪里、不合格件的外觀是什么樣的，甚至還可以具體到它們的規格尺寸。這種程度的細節可以有效地幫助生產線主管研究和糾正問題的誘因。
沿著鏈條往上，我們甚至可以通過網絡技術或移動技術建立接口，讓工廠負責人查看其中一部分質量數據。，一個組織內的各個層級都可以查看到質量數據，從中及時獲取他們需要的信息。
過去十年中，系統集成是怎么變遷的？
三十年前我剛進入這個行業時，視覺系統，甚至基礎的檢測系統，還不是工藝中不可或缺的組件，而是輔件。，復雜的機器視覺檢測系統已成為生產工藝中的重要一環，視覺系統故障或無法正常運轉甚至可以導致停產，直到問題解決為止。由于生產速度快、產量巨大，如果一個小缺陷不能被及時發現，那后的代價可能會很大。
有沒有一些行業比其他行業更依賴集成機器視覺系統呢？您認為這個系統是否有新的應用場景？一些行業將機器視覺廣泛地應用在日常中，而有些行業才剛剛引入這項技術。但可以肯定的是，人們對這項技術的認識主要在于其實用性，并且有越來越多的行業將視覺系統應用到了制造和質量控制流程中。
汽車行業是機器視覺的大客戶，他們在生產線上安裝了數千部相機，每一部相機都有具體的任務，防止自動化過程中任意一個步驟發生錯誤。在過去，機器視覺只是在生產環節中的后一步用來檢查終質量而已。而如今，機器視覺的目標變成了盡早發現錯誤或缺陷，避免資源浪費，尤其是對于高度、高量的生產配置而言。在合格質量檢測的時代，全階段的防錯方案能夠減少生產故障、提高生產率，還能避免浪費材料和時間。
在自動檢測和自動化領域緊隨其后的是食品加工業。雖然是一個勞動密集型產業，但我們現在看到他們也開始迎接機器視覺或檢測自動化了。
您能不能談談集成機器視覺系統的成本問題？以前安裝一個完整的機器視覺系統需要50萬~100萬美元。如今由于技術的發展和相機的量產，這個成本已經降下來了，一個高端的視覺系統只需要5萬~10萬美元就夠了。，相機占據了造價的三分之一，但卻能提供五倍的性能和帶寬。現在，許多行業的小型制造商能夠在更短的時間內證明一個系統的ROI，并能夠看到機器視覺系統的價值。

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