首页『火星平台』娱乐招商注册_首页随着现代工业的发展和进步，特别是在一些高精度加工产业，传统的检测手段已远远不能满足生产的需要。机器视觉测量技术是一种基于光学成像、数字图像处理、计算机图形学的无接触的测量方式，测量范围更广，测量精度和效率更高，成为先进制造中的宠儿。机器视觉系统核心功能包括识别、测量、定位、检测等，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量；还可用于外观缺陷检测，例如汽车零部件、新能源动力电池表面缺陷检测等。据了解，全球机器视觉市场规模约122亿美元，国内机器视觉市场规模约164亿元；中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济各个领域，其中工业领域是机器视觉应用比重最大的领域。为帮助广大工业用户了解国内机器视觉检测技术发展与应用现状，仪器信息网将于2022年10月20-21日举办首届“精密测量与先进制造”主题网络研讨会，特邀天津大学精密仪器及光电子工程学院邾继贵院长、合肥工业大学卢荣胜教授分享主题报告。点击图片直达会议页面天津大学精密仪器及光电子工程学院 邾继贵院长《工业视觉技术进展及装备应用》（点击报名）邾继贵，博士，天津大学教授，博士生导师，国家杰出青年基金获得者，教育部长江学者特聘教授，精密测试技术及仪器国家重点实验室主任。 一直从事计量测试技术及仪器专业的科研教学工作，创新性地研究了基于激光技术、计算机视觉和精密测量理论的新型测量原理、方法及其工程应用，在流水线制造在线测量、大型装备制造现场测量领域研发了高性能测量系统及装备，成功解决了一些重点行业领域内测量新难题。 获得国家技术发明二等奖2项、教育部技术发明一等奖1项、天津市科技进步特等奖1项、天津市技术发明一等奖1项，发表学术论文100余篇。报告摘要：视觉信息作为一种大容量、高冗余的信息类型在工业制造领域发挥着重要作用。视觉检测技术是实现制造过程在线测量的最重要方法，随着制造工艺技术的不断发展，在线测量参数类型愈加丰富，测量精度不断提升，视觉检测技术也在不断演化发展过程中。报告分析了视觉检测新技术方法及趋势，结合汽车制造新工艺需求，展示了最新的工业视觉检测装备及其体系化应用。合肥工业大学 卢荣胜教授《视觉在线测量与检测技术》（点击报名）卢荣胜，博士，合肥工业大学教授，博士生导师，获国务院政府特殊津贴专家称号。现任无锡维度机器视觉产业技术研究院院长、董事长，安徽省计量测试学会理事长。1998年获合肥工业大学精密仪器专业博士学位，1998-2000天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室博士后流动站博士后，三维机器视觉技术研究。2001-2006年在香港城市大学、英国Imperial College London、University of Huddersfield从事机器视觉与光学测量技术研究工作。2006年5月回合肥工业大学任教。主要研究方向：机器视觉与光学精密测量技术。主持国家重大科学仪器应用与开发专项、重点研发计划、国家科技支撑计划、国家863专项、国家自然科学基金等项目10余项。已表发表论文200余篇，专著2本，获发明专利20余项，培养硕士和博士研究生100余人。报告摘要：机器视觉在线测量与检测技术在先进制造领域具有广阔的应用前景。在先进制造过程中，机器视觉技术能够取代人工，快速高效地执行测量、检测、识别、定位与引导等任务，如对产线上的零部件进行视觉定位，实现产品外形轮廓三维测量和表面缺陷检测，字符、条码读取，产品分类和分组，引导机械手进行无序抓取、焊接、装配、码垛和拆垛等。 本报告以先进制造领域产品零部件在线三维测量与缺陷检测为应用背景，系统性地介绍视觉在线测量与检测技术的基本原理、系统组成架构、系统集成中的共性关键技术，如视觉照明、高分辨率成像、分布式并行图像处理等技术。并以外观缺陷在线检测和三维视觉引导机械手无序抓取为例，阐述机器视觉在线测量与检测技术的实现过程。 报告还展示了近十几年来，我们在国家重大科学仪器设备开发与应用专项、国家重点研发计划等项目的资助下的研究与开发成果。此外，摄影测量是一门通过分析记录在胶片或电子载体上的影像来确定被测物体的位置、外形和尺寸的科学，属于测绘学的分支学科。数字摄影测量能在较短时间内获得被测物体关键点的三维信息，从而实现物体的三维数字化建模，尤其适用于大型繁杂工件的三维检测，具有非接触、自动处理等特点，为传统工业测量提供了新方法和新技术，尤其是在智能化、自动化发展的大趋势下，应用前景越来越广阔。本届“精密测量与先进制造”主题网络研讨会特邀武汉大学郑顺义分享《工业摄影测量技术研究及应用》主题报告。武汉大学 郑顺义教授《工业摄影测量技术研究及应用》（点击报名）郑顺义，工学博士，二级教授，博士生导师。任职于武汉大学遥感学院，长期从事数字摄影测量、计算机视觉、虚拟现实等方面研究，成果突出。授权专利100多项，发表论文120多篇，指导博士硕士研究生100多人。先后获得国家测绘科技进步奖一等奖，美国摄影测量与遥感协会戴维森主席奖和波音奖等奖励。报告摘要：在制造业朝着自动化、柔性化、智能化发展的潮流中，传统的工业测量技术难以同时胜任高精度、高效率、高便捷性的要求，本报告提出以工业摄影测量技术为基础的测量系统，其具有实时性、便捷性、自动化和智能化的特点，获取的高质量的三维数据，可用于逆向工程、质量检测、辅助智能制造等典型工业应用场景。同时介绍了该测量系统的技术路线，从硬件设计、算法优化等方面提出了见解。扫名抢位指导单位：中国计量测试学会主办单位：仪器信息网协办单位：上海大学会议日程报告时间报告主题报告人单位职务10月20日上午09:30-10:00工业视觉技术进展及装备应用邾继贵天津大学精密仪器及光电子工程学院院长10:00-10:30激光跟踪仪精密测量技术与应用周维虎中国科学院微电子研究所主任/研究员10:30-11:00激光回馈精密测量技术新进展张书练清华大学教授11:00-11:30待定胡鹏程哈尔滨工业大学长聘教授10月20日下午14:00-14:3020年来齿轮测量技术的发展石照耀北京工业大学长江学者特聘教授14:30-15:00基于波长移相技术的光学平行平板轮廓和厚度信息测量技术于瀛洁上海大学机电工程与自动化学院院长15:00-15:30视觉在线测量与检测技术卢荣胜合肥工业大学教授15:30-16:00面向智能制造的全过程、全样本、全场景测量李明上海大学教授10月21日上午09:00-09:30工业摄影测量技术研究及应用郑顺义武汉大学教授09:30-10:00装备空间运动误差被动跟踪测量方法与仪器娄志峰大连理工大学副教授10:00-10:30差分珐珀激光干涉微位移计量及应用研究崔建军中国计量科学研究院课题组长/副研究员10:30-11:00面向先进制造过程的在线计量技术研究赵子越中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所高级工程师

　　为提升智能工业机器人产业核心竞争力，更好地发挥计量对智能工业机器人产业的技术支撑和保障作用，近日，市场监管总局批准依托常州检验检测标准认证研究院筹建国家智能工业机器人产业计量测试中心。目前，智能工业机器人产业的计量测试基础薄弱，现有计量测试技术能力满足不了产业高质量发展需求，产业计量未与产品研发制造深度融合，存在“测不了、测不全、测不准”的痛点、难点和堵点，如智能工业机器人的关键零部件伺服电机存在着加速疲劳测试、装配公差在线检测技术以及综合性能“参数壁垒”分析等计量测试难题。常州是智能工业机器人的产业集聚地，机器人销量占全国1/4，产业链相对完善。常州检验检测标准认证研究院，已建成全国第一家获得CNAS认可及CMA资质认定的机器人检测实验室、获批筹建江苏省智能工业机器人产业计量测试中心、江苏省智能机器人专用计量测试技术委员会与江苏省市场监管重点实验室（智能机器人安全及可靠性）。依托常州检验检测标准认证研究院建设国家智能工业机器人产业计量测试中心，从智能工业机器人产品研发和应用需求追溯，梳理全产业链的计量测试需求，开展计量测试技术研究，补齐计量测试短板，解决产业中“测不了、测不全、测不准”的计量测试难题，建成“全产业链、全寿命周期、全溯源链、具有前瞻性”的智能工业机器人产业计量测试体系，保障智能工业机器人产品质量稳定可靠，助推智能工业机器人产业高质量发展。

　　工业机器人在制造生产中发挥着越来越重要的作用，与此同时，高精度三维视觉等技术的发展，也推动着工业机器人的多元化应用。本期，我们将介绍高精度三维扫描这项三维视觉技术，如何打造工业机器人的“智慧之眼”，实现以机器代替人工进行锻造模具修复的案例。本期案例的用户，以锻造工艺进行产品加工，在生产过程中，模具较易磨损。之前，用户单位是找第三方专业公司进行模具修复，主要通过人工一层一层堆焊+机加工的方式进行修复。如此一来，效率较低，加上模具来回运输时间等，使得模具修复耗时较久而影响企业的生产效率。考虑到降本增效，用户单位考虑用自己的堆焊机器人和加工中心进行模具修复，并找到了先临天远，一起将这个创新方案落地。以机器代替人工修复锻造模具的技术突破口工业机器人具有高速和高效率的特点，由于机器人不受时间和疲劳的限制，它可以连续进行堆焊作业，可以大幅提高效率。但是，使用工业机器人进行堆焊，其难点在于，如何让机器人“看清”模具，“掌握”作业位置以及具体作业数值。高精度三维扫描技术则解决了这一问题，能够将物理世界的模具特征转化成机器人可识别可操作的数字化信息，为工业机器人打造一双“智慧之眼”，助力机器人顺利完成堆焊作业。高精度三维扫描+工业机器人修复锻造模具流程1.工作人员使用碳刨将模具疲劳层清理干净。2.通过FreeScan Combo三维扫描需修复的模具，获取完整三维数据。一方面与原始的模具CAD设计数模进行对比测量所需堆焊作业的具体数值，另一方面，为模具的物理信息变成数字化信息提供数据基础。- 三维扫描 -3.将三维扫描数据和作业数值导入软件，进行工业机器人堆焊作业编程。4.通过工业机器人进行堆焊，实现模具的初步修复。- 工业机器人堆焊工作示意图 -- 工业机器人堆焊后效果 -5. 通过加工中心进行模具型腔的加工，进行模具的完整修复。作为工业机器人的“智慧之眼”，FreeScan Combo具有以下优势：“看得准”：高精度，精度0.02mm，且重复性精度稳定，能够为后面的堆焊修复提供准确的数据支撑；*FreeScan系列产品 ISO 17025 认证：基于JJF1951-2021和 VDI/VDE 2634 第 3 部分标准。基于可追踪球体直径测量数据对探测误差性能进行评估，在工作范围内基于可追踪长度标准件从多视角方向进行测量，来评估球体间距误差。可通过集成或内置摄影测量获取体积精度进一步优化的数据。“看得快”：扫描速度最高可达225万点/秒，配合软件算法，扫描快速流畅；同时，FreeScan Combo还具有便携易用以及材质适应性广泛等优势，能够轻松进行整个修复过程中的3D测量工作。通过高精度三维扫描技术，用户单位实现了模具物理特征向数字化信息的转变，使得堆焊机器人得到良好应用，从原来的人工堆焊转化成工业机器人作业，从而提升效率，节降成本。高精度三维扫描技术，作为一种三维视觉，能够扩展工业机器人等的应用空间，除了这个锻造模具修复创新方案，接下来，我们也将分享更多创新应用案例，为工业制造企业提供降本增效的新思路！

　　第十届长春国际工业自动机器人展览会于2017年3月23-25日在长春国际会展中心如期举行，沈阳华仪时代科技有限公司作为东北地区知名代理商携其代理品牌FEI电镜、牛津仪器、徕卡显微镜、尼康LK、威尔逊等产品出席本届展会。 展会现场，沈阳华仪的员工耐心地与参观客户进行产品交流，为其推荐适合的型号及其样本，并对客户提出的各种问题进行详尽的讲解。本次展会，让更多东北三省的工业企业及科研高校人员了解沈阳华仪所代理的各种产品，充分体现了沈阳华仪在东北三省覆盖面积之广服务面积之大的优势，同时也给予了沈阳华仪更好地为广大用户提供性能更优异的产品及完善的产品解决方案的机会。沈阳华仪作为徕卡显微镜、牛津仪器、美国FEI电镜、尼康LK、美国威尔逊、日本堀场、美国英斯特朗、美国标乐等品牌东北三省总代理，将继续以支持东北地区科研、高校及工业企业发展为己任，为广大东北三省地区提供易用、快速、可靠的分析仪器；同时我们遍布东北三省的服务团队也可以为用户提供系列服务套餐，包括配件和耗材、延保合同、产品培训、服务维修和技术支持等。

　　金属构件在机械加工过程中不可避免会产生残余应力，而残余应力与工件变形、服役寿命等息息相关，因此对金属构件进行残余应力无损检测至关重要。X射线残余应力分析方法和技术，因其具有理论成熟、数据可靠、无损检测等优势，在各种金属加工领域具有广泛的应用。在过去的几十年时间中，市面上的X射线残余应力分析仪主要采用零维（点）探测器和一维（线年日本Pulstec公司成功发布了新一代X射线残余应力分析仪设备（μ-X360系列），该设备采用了新型圆形全二维（面）探测器技术，具有技术先进、测试精度高、体积迷你、重量轻、便携性高等特点，不仅可以在实验室使用，还可以方便携带至非实验室条件下的各种车间现场或户外进行原位的残余应力测量，这使得X射线残余应力分析方法和技术在应用上实现了更进一步的突破，也为“工业机器人”搭载X射线残余应力分析仪提供了可能！ 近期，日本Pulstec公司推出了“μ-X360s便携式X射线残余应力分析仪搭载工业机器人”的全新工作模式，将全二维面探X射线残余应力分析仪的应用再次推向一个新的高度。在该模式下可实现X射线残余应力分析仪的自主运动、自主检测、自动绘制应力分布云图以及三维振荡等功能。尤其，对于形状复杂的样品，比如：弹簧、齿轮、板材、棒材、连杆、曲轴、轴承、3D打印(增材制造)等各种异形样品，通过对被测工件残余应力检测部位的位置进行编程控制，工业机器人可带动残余应力分析仪（μ-X360s）自动位移至相应检测位置并进行残余应力检测工作，对于金属构件的区域应力测试还可给出应力分布云图，从而轻松改变常规的操作者手动测试的工作流程。三维振荡功能是日本Pulstec公司新推出的一套针对粗晶试样进行残余应力检测的选配方案，与无振荡模式及常规二维振荡模式相比，三维振荡方式可提高参与X射线衍射的晶粒数量，从而起到改善粗晶材料残余应力测试数据可靠性的目的。 “工业机器人”+“便携式X射线残余应力分析仪”的模式可通过“人-机”互动实现基于新一代全二维面探技术残余应力无损检测的智能化、自动化，这将“工业4.0”的美好愿景在全二维面探X射线残余应力无损检测领域的实现又向前推进了一步！ X射线残余应力分析仪（μ-X360s）工作模式：机器人工作模式实验室工作模式户外现场工作模式X射线残余应力分析仪（μ-X360s）不同模式下的应用案例：机器人工作模式应用案例：异形工件检测实验室工作模式应用案例：弹簧检测曲轴检测齿轮检测T型接头角焊缝检测户外现场工作模式应用案例：大型油罐现场检测桥梁现场检测

　　经全国评比达标表彰工作协调小组批准，工业和信息化部组织开展了2012年中国优秀工业设计奖评奖活动。此次评奖活动共收到参评产品、作品1451件。经评奖工作委员会组织专家初评、终评产品作品展出、专家终评、工业和信息化部评奖工作领导小组审定，9件产品获得2012年中国优秀工业设计奖产品设计金奖，1件作品获得2012年中国优秀工业设计奖概念作品金奖。其中，山东鲁能智能技术有限公司申报的变电站智能巡检机器人第四代产品获得2012年中国优秀工业设计奖产品设计金奖。巡检机器人在北京顺义500千伏变电站巡检随着国家电网公司智能电网及智能变电站的建设试点，2010年，山东电科院开展了适应智能化变电站需求的第四代智能巡检机器人的研究。第四代机器人在浙江金华兰溪500千伏变电站和青岛午山220千伏变电站智能化改造项目中投入运行。智能公司机器人事业部工程服务部经理鹿宁说：“今年年初，我们建成了世界首条变电站巡检机器人生产线，实现了小批量生产，年设计生产能力达120台。2月，我们在山东省内首批推广的10台机器人全部投入运行。6月，机器人在1000千伏特高压晋东南(长治)站的成功应用，标志着我们的产品应用范围已经覆盖110千伏到1000千伏各电压等级变电站及换流站。”

　　沈阳华仪时代科技有限公司作为东北地区知名科学仪器代理商将参加“2017第十届长春国际工业自动机器人展览会”。 展会时间：2017年3月23-25日展会地点 ：长春国际会展中心展会地址 ：长春市会展大街100号展 位 号 ：7号馆C20号 沈阳华仪作为徕卡显微镜、牛津仪器、美国FEI电镜、尼康LK、美国威尔逊、日本堀场、美国英斯特朗、美国标乐等品牌东北三省总代理，将继续以支持东北地区科研、高校及工业企业发展为己任，为广大东北三省地区提供易用、快速、可靠的分析仪器；同时我们遍布东北三省的服务团队也可以为用户提供系列服务套餐，包括配件和耗材、延保合同、产品培训、服务维修和技术支持等。

　　导读：金属构件在机械加工过程中不可避免会产生残余应力，而残余应力与工件变形、服役寿命等息息相关，因此对金属构件进行残余应力无损检测至关重要。X射线残余应力分析方法和技术，因其具有理论成熟、数据可靠、无损检测等优势，在各种金属加工领域具有广泛的应用。在过去的几十年时间中，市面上的X射线残余应力分析仪主要采用零维（点）探测器和一维（线年日本Pulstec公司成功发布了新一代X射线残余应力分析仪设备（μ-X360系列），该设备采用了新型圆形全二维（面）探测器技术，具有技术先进、测试精度高、体积迷你、重量轻、便携性高等特点，不仅可以在实验室使用，还可以方便携带至非实验室条件下的各种车间现场或户外进行原位的残余应力测量，这使得X射线残余应力分析方法和技术在应用上实现了更进一步的突破，也为“工业机器人”搭载X射线残余应力分析仪提供了可能！ 近期，《Metal Finishing News》报道了工业机器人搭载Pulstec μ-X360s残余应力分析仪进行自动化残余应力测量的全新应用，在该模式下可以实现X射线残余应力分析仪的自主运动、自主检测、自动绘制应力分布云图以及三维振荡等功能，从而轻松改变常规的操作者手动测试的工作流程。工业机器人是广泛应用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。相比于传统的工业设备，工业机器人有众多的优势，比如机器人具有易用性、智能化水平高、生产效率及安全性高、易于管理且经济效益显著等特点，使得它们可以在各种环境下进行作业。使用圆形全二维面探测器的Pulstec μ-X360s残余应力分析仪采用了全新的理论及方法，在残余应力测量的过程中不再需要多次转动探测器，X射线个衍射点进行残余应力数据拟合，测试速度快（钢铁样品典型测试时间：＜90s），诸多特点使得残余应力测量与工业机器人的联合使用成为现实。Pulstec与德国Sentenso（Sentenso GmbH）公司合作，于近期推出了工业机器人搭载残余应力分析仪的全新解决方案，实现了X射线残余应力分析仪的自主运动、自主检测、自动绘制应力分布云图以及三维振荡等功能。该系统可采用Kuka公司（Kuka AG）或UR公司（Universal Robots）的工业机器人，通过专用夹具将Pulstec μ-X360s的探头部分搭载于工业机器人手臂上，得益于Pulstec的小质量探头，工业机器人的有效载荷仅需4kg即可满足测试需求。 图1. 搭载于UR5e上的Pulstec μ-X360s探头借助工业机器人强大的程序控制功能，此系统可轻松的对复杂形状样品进行多点残余应力自动测量功能，机器人带动探头多自由度运动，置于待测点上，通过Pulstec与Sentenso联合开发的软件，可自动进行测量，自动显示测量结果，自动绘制云图。软件内还可以设置残余应力阈值，自动判定样品的残余应力状态是否合格（OK/NG）。 图2. 铁素体钢零件的残余应力Mapping结果（图中红色部分为压应力，绿色部分为拉应力）图3. 使用自动系统测量涡轮盘的残余应力“工业机器人”+“便携式X射线残余应力分析仪”的模式可通过“人-机”互动实现基于新一代全二维面探技术残余应力无损检测的智能化、自动化，这将“工业4.0”的美好愿景在全二维面探X射线残余应力无损检测领域的实现又向前推进了一步！ 参考文献：[1]. Jörg Behler, Yoshinobu Teramoto, and Eckehard Müller, Metal Finishing News, Volume 22, P22-25

　　无损检测技术主要依托于声、光、电、磁等原理内容，从而实现对被检测物体内部缺陷以及不均匀性问题的全过程检测与分析，已成为很多工业生产中用来控制质量的重要方法。近年来，随着新材料、新工艺、新技术等兴起，为了更好地适应时代发展需求，无损检测技术也在不断优化和创新，逐渐朝着自动化、智能化以及图像化等方向发展，并逐步应用到相关行业领域。在即将召开的首届无损检测技术进展与应用网络会议，特别邀请了多位专家进行自动化/智能化无损检测技术相关的分享，部分报告预告如下：吉林大学 张建海副教授《极端工况下材料服役性能原位测试技术》点击报名张建海，吉林大学机械与航空航天工程学院副教授，目前担任吉林省材料服役性能测试国际联合中心副主任，致力于极端工况材料服役性能试验装备与原位测试技术研究，在国家自然科学基金、国防科工局技术基础科研、军委科技委装备预先研究等项目的支持下，重点开展了极端工况材料服役性能试验装备和材料力学性能原位测试技术。开发了超高温双轴材料力学性能试验装备和超声、电磁等原位测试设备等10余套，发表 SCI/EI 检索学术论文20余篇；公开发明专利10余项。耐高温材料及其制品因其优异的力学性能，被广泛应用于航空航天、特种装备、轨道交通装备等重要领域。因其制造或服役环境常伴有高温环境，及复杂载荷的作用，耐高温材料及其制品极易出现性能退化、裂纹萌生与扩展等情况，常常引发恶性事故。张建海副教授将在报告中重点讲述围绕极端工况下材料服役性能和点焊焊接高温熔核成型过程，开展超声无损在线检测技术研究，实现高温制造或服役工况下损伤缺陷与材料力学性能参数与快速精确测试的工作。大连交通大学 赵新玉副教授《曲面叶片几何量测量和缺陷检测》点击报名赵新玉，大连交通大学副教授。中国机械工程学会焊接学会/协会理事，超声检测专委会委员。主持完成国家重点研发计划子课题、国家自然基金、国家重点实验室基金等纵向课题；主持完成中国中车、中国特检等企业科研课题10余项；并以主要完成人身份参与国家重大专项、国家自然基金重点基金、国际合作项目等重点科研任务。曾研发设计多通道超声自动扫描和声场测量系统、高频超声显微系统、64通道超声相控阵系统、双机械手超声检测系统、ITO镀膜高精度激光刻蚀设备等，已在航空航天、汽车制造和军工产品检测中获得应用。报告摘要：航空发动机叶片是典型复杂曲面结构，为实现叶片的自动化超声检测，提出基于曲面点云数据重建的自动化检测轨迹规划方法，在此基础上实现7轴联动复杂曲面自动扫描成像；叶片点云采用线激光轮廓仪配合工件旋转轴自动扫描获取，数据拼接整理后采用数据拟合方法获得曲面轮廓方程，基于曲面上的曲线方程规划加减速扫描轨迹，进一步对各扫描轨迹点进行多轴运动分解，获得包括六轴机械手和工件旋转轴在内的各轴轨迹；实际检测实验表明，轨迹规划算法可以实现叶片自动扫描，获得清晰C扫描图像。中国飞机强度研究所 樊俊铃高级工程师《航空复合材料构件超声自动化检测技术及应用》点击报名樊俊铃，高级工程师，现任中国飞机强度研究所损伤检测与评估技术研究室副主任，中国航空研究院一级专家。承担、参与国家科工局、工信部、装发、自然科学基金、航空基金等各类预研课题10余项，主管、参与完成多个型号的结构强度验证工作，承担我国多型军民机结构试验的无损检测与评估任务，在损伤检测和结构强度领域具有较强的技术能力。长期从事业务领域的相关研究工作，发表论文50余篇，申请专利4项，登记软件著作权3项，荣获集团公司航空报国奖个人三等功等多项奖励。报告摘要：针对航空复合材料结构人工超声检测效率低、成本高、结果可靠性低等技术瓶颈问题，重点开展了超声换能器设计、超声无损检测仿真、超声信号降噪与多模式成像、无损检测自动化系统研制等技术研究，突破了超声仿真分析、专用传感器设计、信号分析等关键技术，研发了多通道、宽带宽阵列传感器，自主开发了复合材料构件阵列超声自动化检测系统，有力的支撑了航空复合材料无损检测，提高了检测效率，缩短检测周期，保证了复合材料无损检测可靠性。北京科技大学 黎敏教授《高品质钢内部质量高精度检测与三维全息表征》（点击报名）黎敏，北京科技大学钢铁协同创新中心，教授，博导。主要开展先进检测技术、工业大数据分析等研究工作。独立负责7项国家自然科学基金等国家和省部级课题，参与鞍钢、首钢、核动力研究院等10余项科研项目，共发表论文50余篇，专著2本，专利8项，转件著作权3项，获省部级科技奖励2项，2013年入选北京市青年英才计划。报告摘要：利用高频超声显微技术对高品质钢内部质量进行三维扫描检测，并通过超声信号特征提取、深度聚类、点云重构等现代信号处理方法，对高品质钢内部的夹杂、缩孔和裂纹等微观缺陷及凝固组织实现高通量表征。钢铁绿色化智能化技术中心 吴少波高级工程师《机器视觉技术及在钢铁生产中的应用》点击报名吴少波，钢铁绿色化智能化技术中心，机器视觉组长，研究方向是钢铁机器视觉，博士，正高级工程师，硕士研究生导师。吴少波同志多年从事钢铁机器视觉智能检测技术研究及工程实践，承担了国家“十二五”、“十三五”、“十四五”等多项科研任务，获得部级科技进步二等奖1项，申请发明专利30余项，申请软件著作权10余项，在国内核心期刊和国际会议上发表相关学术论文10余篇。主持的“铁包自动化热检”课题首次实现了铁包全内衬厚度和全外壳温度的热态在线准确测量，负责了“银亮材直径在线测量和分拣系统”、“喷射锭面及中间包测温系统”、“液固相线检测系统”等项目的研发和应用实施，产生了较好的经济和社会效益。本报告以钢铁智能制造为背景，结合报告人及团组的工业实践，介绍机器视觉图像处理和深度学习技术及在钢铁行业中的典型应用，包括生产质量检测和生产物流检测两大方面，其中生产质量检测包括晶粒度级别、组织类别、表面质量、渣液位、形貌、尺寸、温度等生产质量相关的检测；生产物流检测包括工件/炉包/机车标识、生产工具、关键工况等生产物流相关的检测。钢研纳克 刘光磊高级工程师《管材表面缺陷自动智能检测技术及应用》点击报名刘光磊，钢研纳克检测技术股份有限公司无损检测事业部副总经理，高级工程师。长期从事无损检测方法技术研究及自动化无损检测仪器装备研发等工作。主要参研的国家科研课题5项，参研制修订的标准6项，研发成果获省部级奖3项，获得授权的专利5项。报告摘要：管材表面缺陷自动检测常用超声、涡流、漏磁、磁粉等检测方法。针对采用常规检测方法不能有效检测短小裂纹、凹坑、划伤、结疤、异物碾压等难题，重点开展了CCD视觉检测技术的相机、镜头、光路配置、二维三位成像技术、相机景深自动校准技术及独特的缺陷检测算法，开发具有高性能、高处理速度、高可靠性和高稳定性的视觉检测技术和装备，从而实现管材表面缺陷在线智能检测、分类和记录，有效解决人工目视检测效率低，成本高，精确度低的问题。首届无损检测技术进展与应用网络会议为了推动我国无损检测技术发展和行业交流，促进新理论、新方法、新技术的推广与应用，仪器信息网将于2022年10月13-14日组织召开首届无损检测技术进展与应用网络会议。会议开设射线检测技术、超声检测技术、自动及智能检测技术、无损检测新技术四大专场，邀请无损检测领域专家老师围绕无损检测理论研究、技术开发、仪器研制、相关应用等方面展开报告，欢迎大家在线参会交流。一、主办单位：仪器信息网二、支持单位：吉林大学、钢研纳克三、参会指南：1、点击会议官方页面（）进行报名。2、报名开放时间为即日起至2022年10月14日。3、报名并审核通过后，将以短信形式向报名手机号发送在线、本次会议不收取任何注册或报名费用。5、会议联系人：高老师（微信号：iamgaolingjuan 邮箱：

　　1. 机器视觉市场规模稳定扩张，国产替代显现，国家政策助力行业稳定发展1.1 机器视觉应用场景广泛，规模稳定扩张，国产品牌逐 渐崛起机器视觉指一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。因此，成像和图像处理分析是机器视觉两大主要构成部分。继续拆分机器视觉系统，可知其主要包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉 控制系统（视觉处理分析软件及视觉控制器硬件）等。机器视觉的成像功能部分由光源及光源控制器、镜头、相机等硬件构成；对形成的图像进行分析处理、输出分析结果至智能设备的其他执行机构的工作交给了视觉控制系统。 机器视觉行业产业链主要由上游零部件、中游装备及下游应用市场构成。上游的零部件通常包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡、软件及算法平台，其中工业镜头、 相机、采集卡、软件算法平台等关键软硬件是机器视觉的关键价值组成部分。全球市场中，康耐视（Cognex）及基恩士（KEYENCE）有着深厚的技术支撑，占据市场份额较大，属于行业内领先企业。《中国工业机器视觉产业发展白皮书》提到，我国品牌奥普特 近年来在上游零部件的制造上也逐步发力，成为国内市占率最高的公司。行业中游中的装备协助企业对产品进行引导、识别、检测、测量及其他智能制造相关应用。这些装备随即可广泛应用于电子及半导体制造、食品饮料、汽车、制药等下游市场。 根据中商情报网数据，我国机器视觉下游需求市场一半以上由电子电气构成，占比 52.90%， 其次为半导体，占比 10.30%。除此之外，应用较为广泛的下游市场还有汽车、印刷包装、 以及食品加工，分别占比 8.80%、5.50%、4.90%。机器视觉的系统成本由零部件制造、软件开发、组装集成以及维护过程产生的成本构成， 其中以零部件为主要构成部分，占据的百分比接近所有成本值的一半。零部件生产和软件开发是上游企业的核心业务范围，二者合计占比高达80%。机器视觉行业自 1959 年起开始萌芽，神经生理学家 David Hubel 和 Torsten Wiesel 研究视觉皮层神经元的核心反应特性，同年 Russell 研制了一台可以把图片转化为被二进制机器所理解的灰度值的仪器；1969 年，贝尔实验室成功研制出了 CCD 传感器（电荷耦合器件图像传感器），可以直接把图像转换为数字信号并储存到电脑中参与计算与分析，奠定了机器视觉基石。 90 年代中后期开始，中国开始在机器视觉领域进行探索，开始在航空、航天、军工、及 高端科研（天文、力学研究）等核心机构及行业应用。1998 年我国开始引进机器视觉系统。 目前机器视觉已经达到了产业发展阶段，应用和算力的提升共同促进机器视觉产业发展， 各大生产领域纷纷布局于机器视觉产业。机器视觉相较于人眼视觉有较多优势，如在观测精度方面，机器视觉具备更细致的观测能力，可观测至微米级的目标；在观测速度方面，机器视觉快门速度可达 10 微秒左右， 使其具有高速且稳定的分析处理图像的能力。除此之外，机器视觉系统在感光范围、对环境的要求、效果客观性及可靠性方面均强于人眼视觉，这也是机器视觉广泛应用的重要原因。根据中国机器视觉产业联盟（CMVU）发布的《中国工业机器视觉产业发展白皮书》，2015 年至 2021 年我国工业机器视觉市场规模由 64.23 亿元增至 165 亿元，CAGR 为 17.03%， 其中 2021 年同比增长 10%。2020 年之前，我国机器视觉市场中国外品牌的份额高于国内品牌；2020 年上半年疫情对国外产品影响较大，CMVU 数据显示上半年销售额同比下降 50%，而我国自主品牌产品应对较好，销售额同比下降 12%左右。2020 年全年国内品牌 销售额为 77 亿元，超过了国外品牌的 73 亿元。我国机器视觉相关品牌正在逐步崛起， CMVU 预测 2022 年国内机器视觉品牌市场规模将达 100 亿元，国外品牌 80 亿元。我国自 1998 年开始引入机器视觉系统以来，参与机器视觉产业发展的企业逐年增长。根据企查查中得到的数据，2010 年至 2019 年每年新增行业内相关企业呈现逐年增长的趋势， 到达 2019 年时，当年新增机器视觉企业数已达 819 个，达到近年来新增值的顶峰。2020 年以来，受疫情影响以及行业内集中度的提升，每年新增企业数逐渐放缓，2021 年共计 新增 278 家机器视觉相关企业。1.2 国家政策推动机器视觉发展，机器人技术结合高端装备制造助力行业进步机器视觉是与工业应用结合最为紧密的人工智能技术，在智能制造高速发展的时代，国家对于这一有助于智能制造持续提升的技术也是给予了多次政策鼓励与支持。 2021 年 12 月，工业和信息化部、国家发展和改革委员会、教育部、科技部、财政部、人力资源和社会保障部、国家市场监督管理总局、国务院国有资产监督管理委员会联合发布《“十四五”智能制造发展规划》，其中提到，要大力发展智能制造装备，推动先进工艺、信息技术与制造装备深度融合。推动数字孪生、人工智能等新技术创新应用，研制 一批国际先进的新型智能制造装备。 2020 年 9 月，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部以及财政部共同发布的《关于扩大战略性新兴产业投资培育壮大新增长点增长极的指导意见》中特别强调，要重点支持工业机器人、建筑、医疗等特种机器人、高端仪器仪表、轨道交通装备等高端装备生产，实施智能制造、智能建造试点示范。研发推广城市市政基础设施运维、农业生产专用传感器、智能装备、自动化系统和管理平台，建设一批创新中心和示范基地、试点县。 鼓励龙头企业建设“互联网＋”协同制造示范工厂，建立高标准工业互联网平台。国家通过各政府部门在不同方面发布的指导意见与规划，从智能制造、新产业发展、电 子元器件等多个角度对机器视觉行业发展提供助力，为机器视觉产业链内所有产品的研发和生产提供良好环境，对行业内相关公司的生产经营状态做出高度肯定。2. 下游应用市场广阔，各行业发展带动机器视觉需求不断提升2.1 消费电子市场为主要应用方向，产品更新速度拉动机器视觉行业需求当前，我国已经站在消费电子行业的创新潮头，产业链中各项产品的研发生产规模均比肩世界领先水平，同时，我国居民消费水平也随着经济发展的历程逐渐提升，对于消费电子的需求日益增长。受益于各方面原因，消费电子行业市场规模近年来稳定发展。根据中商情报网数据，2017 年至 2021 年市场规模由 16120 亿元增至 18113 亿元，CAGR 为2.96%。在国内疫情逐年转好的背景下，按年均复合增长率估算，预计 2022 年市场规模 将达到 18649 亿元。消费电子作为人们生活中主要使用的电子产品，通常应用于娱乐、通讯、便民以及文书用途。智能、平板电脑、可穿戴设备等属于消费电子的主要细分市场类型，目前广泛应用于我国居民的日常生活中。根据工信部数据，我国智能手机销售情况在 2017 年经历了一次高速发展，当年出货量达 到 4.44 亿台，市场逐渐靠近饱和。自那以后，消费者对于智能手机的需求有放缓的势头， 2018 年至 2020 年出货量均呈现下滑趋势。在 2021 年这种趋势被突破，当年智能手机出货量回升，为 3.43 亿台，同比增长 3.94%。截止至 2022 年二季度，我国当年智能手机共出货 1.4 亿台，同比下降 14.40%。平板电脑作为一种便携式输入设备，在人们的学习和工作中运用得越来越广泛。IDC 数据显示，2021 年，我国平板电脑出货量为 0.28 亿台，同比增长 21.74%。截止至 2022 年二季度，我国平板电脑出货量为 0.14 亿台，同比增长 4.47%。 常见的可穿戴技术类型包括智能手表和智能眼镜。可穿戴电子设备通常接近或在皮肤表面，对如生命体征和/或环境数据信息进行检测、分析和传输，在某些情况下允许对穿戴者进行即时生物反馈。随着技术的发展和市场的扩大，可穿戴设备的用例也在不断增加。 IDC 数据显示，我国可穿戴设备的出货量自 2017 年至 2021 年由 0.57 亿台增至 1.4 亿台， CAGR 为 25.19%，其中 2021 年出货量同比增长 30.84%。截止至 2022 年二季度，受宏观消费环境影响，当年总出货量有所下降，共 0.54 亿台，同比减少 14.29%。由于消费电子元器件通常尺寸较小，且产品对各元件精细度要求较高，因此使用机器视 觉检测对消费电子产品制造大有裨益，能够使元器件完成尺寸更精准、工作效率更高。 同时，消费电子对产品精细程度的高要求也促进了机器视觉检测行业的技术变革与发展。 作为机器视觉应用最为广泛的下游行业，消费电子产品生命周期短、更新换代快的特征 使智能手机、平板电脑、可穿戴设备等至少两年需要重新购入一批，导致其上游机器视 觉产业需求持续增长，推动机器视觉市场蓬勃发展。2.2 与半导体相关研究追溯至上世纪 80 年代，机器视觉检测系统工艺逐年优化半导体产业已经成为衡量国家综合实力标准之一，全球行业迎来新增长周期。半导体产业作为信息时代的基础，已成为衡量国家产业竞争力以及综合国力的重要指标。 据美国半导体产业协会统计，从 2017 年至 2021 年，全球半导体销售额由 4122.21 亿美元 增至 5569.87 亿美元，CAGR 为 7.81%。截止至 2022 年 8 月，全球半导体销售额为 4015.84 亿美元，同比增长 13.88%。我国半导体市场销售额发展趋势基本与全球总额涨跌规律相近，2021 年全国共实现半导体销售额 1877.40 亿美元，同比增长 24.84%。按份额来说， 我国半导体市场销售额在全球总额的比重近五年内处于 31%-35%之间，截止至 2022 年 8 月，我国半导体销售份额为 32.71%。在半导体产业链中，从单晶片到制成品等各项产品的制造过程中都离不开检测工艺环节， 其市场规模随着新型技术及工艺环节不断增加，行业对检测的技术方法与效率提出了更高的要求，检测行业市场规模随即逐年提升。 根据 VLSI Research 统计，全球半导体检测和量测设备市场规模自 2016 年至 2021 年由 47.6 亿美元增至 84.4 亿美元，CAGR 为 12.14%，其中 2020 年同比增长达到最高为 20.09%， 2021 年同比增长 10.33%。我国半导体检测和量测设备市场规模在同一时间区间内则由 7 亿美元增至 25.8 亿美元，CAGR 达 29.81%，高于世界平均水平。VLSI Research 预测 2022 年全球和中国半导体检测和量测设备市场规模将分别达到 92.1 亿美元及 31.1 亿美元。与消费电子同理，半导体设备的制造过程中，小到单晶片，大到制成品，外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校准、焊点质量、弯曲度等方面的参数均离不开机器视觉系统的检测。 自上个世纪 80 年代起，国外已经开始研究机器视觉系统在半导体检测工艺环节的应用。 1980 年，Y. Y. HSIEH 和 K. S. Fu 提出一个自动视觉检查和最终包装系统的组合，用于集成电路（IC）芯片的自动视觉检测和线装，为机器视觉在半导体检测行业的应用提出可行性。而我国在这方面的研究起步相对较晚，经过几十年的学习与尝试，近年来国内的 一些企业也在半导体检测设备研究方面也有所发展。如矩子科技部分产品布局于制造工艺外观缺陷 3D，2D 检测，具体包括晶圆表面缺陷，杂物，裂纹，切割崩裂等检测；封装工艺（DB,WB）晶片不良，胶水不良，焊线不良，焊球不良，以及杂物等缺陷检测。2.3 汽车制造产业蓬勃发展，机器视觉技术贯穿全产业链汽车制造业是我国国民经济重要的产业之一，发展非常迅速。随着人们追求高质量生活的意愿不断变强，汽车成为现代人最常使用的交通工具之一，需求日益增长。 根据中国汽车工业协会的数据，2020 年受疫情影响，我国汽车产量全年不及上年水平， 全年产量共计 2522.5 万辆；自 2021 年起，由于防控得当，汽车产量值高速增长，其中 2021 年 2 月末以及 3 月末总产量增速达到 89.94%、82.84%，全年共产 2608.2 万辆。2022 年上半年，由于芯片短缺及宏观经济环境低迷，我国汽车产量小幅度下降，7 月后情况有所好转，到 8 月末，当年共生产汽车 1696.7 万辆，同比增长 4.95%。从规模以上工业增加值方面看，2022 年上半年工业增加值增速呈现逐月负增长的趋势， 2022 年 6 月-8 月汽车制造业工业增加值分别同比增长 16.20%、22.50%、30.50%，高于同 期工业企业工业增加值增速。我国汽车制造业中企业竞争激烈，据国家统计局披露，2022 年起行业内企业数超过 1.7 万家，截止至 2022 年 8 月底，共计 17369 个，同比增长 6.81%。在这 1.7 万余家企业的共同努力下，2021 年我国汽车制造业出货值为 4933.9 亿元，同比增长 39.49%；截止 至 2022 年 8 月底，出货值为 3899 亿元，同比增长 23.83%。受国内上半年疫情影响， 营业利润随着汽车产量的下滑出现小幅度减少，2022 年 8 月底我国汽车制造业实现利润 共 3162.8 亿元，同比减少-8.01%。现如今，汽车制造已经实现高度自动化，在这个过程中，机器视觉能够使生产过程更高效、产品质量更有保障、生产环境更安全可靠。在汽车制造产业链中，机器视觉存在于原材料质检、汽车零部件质检、制造过程工艺检测、整车质量把控等全过程中。《中国工业机器视觉产业发展白皮书》提到，机器视觉检测系统可用于车身装配检测、面板印刷 质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工件表面缺陷检测、自由曲面检测、间隙检测等几乎所有系统和部件的制造流程。随着新能源汽车逐渐普及，汽车制造过程中的精细零部件数量将会进一步增长，对机器视觉系统的需求随之上升。2.4 机器视觉检测识别产品包装缺陷，高效剔除残损及不合格产品包装是产品的必要组成部分，除了保护产品不受碰撞伤害，优秀的包装设计也能够为产品带来额外的广告效应，吸引更多消费者来购买，提升产品的销售量。 海关总署数据显示，截止至 2022 年 8 月，我国包装机械产品每月出口数量为 150.65 万台， 同比增长 88.01%，环比增长 70.30%；出口金额为 3.82 亿美元，同比增长 18.51%，环比 增长 3.01%。从产量方面看，根据国家统计局数据，2021 年起包装专用设备每月产量开始大幅度增长， 每月产量均超过 40000 台，同比增速基本都超过 100%。到 2022 年，我国包装专用设备单月产量受上半年疫情影响出现波动，在 6 月疫情形势转好后，设备产量逐渐恢复，6 月-7 月生产设备数分别为139,005 台及 118,701台，同比增长81.44%以及 165.08%。通常来说，产品的包装过程由专门的工人负责完成，但囿于人工效率低于机器，且具有成本高、劳动强度大等缺点，机器视觉系统在包装行业已经逐渐取代人工。高效、精准、 成品尺寸整齐等特征促使机器视觉系统在包装制造行业发展的历程中占据重要的一部分。 同时，机器视觉还可以应用于包装检测中，通过采用先进的机器视觉技术，自动识别所包装产品的缺陷状况，并自动从生产线上剔除残损及不合格产品。目前，机器视觉系统广泛应用于食品饮料包装生产与检测中，机械化产业线能够解决人工制造与检测效率不够的问题。通过输送链将待检测空瓶依次传送到视觉成像工位，获取图像，图像经工控机处理后，执行机构剔除不合格产品，完成产品质量检测。同样，玻璃药瓶与食品包装类似，随着制药机械自动化程度的提高，工厂有必要检测品包装的缺陷，以确保药品的运输和使用安全，避免出现缺粒、包装破损和夹杂异物等问题。药瓶相较于普通食品包装具有特殊性，玻璃药瓶在形态、精度等方面都需要精准的检测。《西林瓶缺陷自动视觉检测方法与系统研究》一文中，张寒乐团队开发了一套医药西林瓶在线视觉检测系统。根据对于检测系统的机械与电气结构的研究，团队设计了机械传动与图像采集装置。该装置能根据西林瓶不同部位的检测要求，采用瓶口、瓶身与瓶底 3 种成像方案，对玻璃药瓶进行精准检测。2.5 机器视觉为工业机器人产业发展奠定基础机器视觉具有系统实时性好、定位精度高等优点，能有效地增加机器人的灵活性与智能化程度，是实现工业自动化和智能化的重要手段之一。因此，机器视觉系统技术的研究为工业机器人的产业发展奠定了基础。在当下生活中，机器视觉技术已经逐渐融入各项产业发展过程中，在一定程度上改善了人们的生活质量，提高了生产力与自动化水平。 自动化设备的发展将在机器视觉技术的不断进步下更智能、更迅速，同时在各下游领域中，机器视觉的作用将呈现出更可靠、更高效的趋势。 机器人被各国视为推动产业转型升级的重要切入点，可广泛应用于各种行业。根据中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告（2022）》，其中提到，全球工业机器人市场规模在 2021 年达到 175 亿美元，同比增长 25.90%；特种机器人市场规模为 82 亿美元， 同比增长 24.24%。我国工业机器人 2021 年市场规模达到 75 亿美元，同比增长 15.38%； 特种机器人为 18 亿美元，同比增长38.46%。机器人行业正处于上升期，增长幅度稳定， 根据中国电子学会预测估计，2024 年全球工业机器人和特种机器人市场规模将达到 230 亿美元及 140 亿美元，我国市场分别为 115 亿美元及 34 亿美元。根据国家统计局数据，截止至 2022 年 8 月，我国工业机器人单月生产 41261 台，同比增 长 25.69%，环比增长 8.06%；累计产量为 277536 台，同比增长 16%。对比 2017 年至今的工业机器人产量月度数据，2021 年开始明显多于前四年，目前仍处于产能扩展阶段。3.重点公司分析3.1 天准科技——致力打造卓越的视觉装备平台型企业天准科技致力于以领先技术推动工业数字化智能化发展，致力打造卓越的视觉装备平台型企业，主要产品包括视觉测量装备、视觉检测装备、视觉制程装备和智能网联方案等。 公司产品下游应用行业广阔，包括半导体、汽车、消费电子等景气度高的高智能化制造业领域，同时也对智能驾驶、车路协同等智能化解决方案领域提供帮助，改善人们的生活。 公司产品中，视觉测量装备占比最大，其功能为使用自主研发的机器视觉算法对工业零部件进行高精度尺寸测量，2017 年至 2021 年收入占比分别为 57.68%、70.67%、61.92%、 85.27%、48.46%。自 2021 年起，视觉检测装备收入开始在总收入占比中增大。视觉检测装备主要用于产品缺陷检测，并按照缺陷特征分类分级。2022 年中报显示，视觉测量装备占比 32.47%，视觉检测装备占比 44.09%。公司营业收入增长迅速，2017 年至 2021 年营业总收入由 3.19 亿元增至 12.65 亿元，CAGR 达 41.12%。2022 年公司前三季度营业总收入为 8.03 亿元，同比增长 35.59%。 归母净利润方面，2017 年至 2021 年公司归母净利润由 0.52 亿元增至 1.34 亿元，CAGR 为 26.70%。2022 年三季报显示，公司前三季度归母净利润为 0.30 亿元，同比增长 35.07%。公司一直重视自主创新，以不断提升的技术研发能力来巩固公司的核心竞争力。经过 10 余年的持续研发和深度挖掘，公司在机器视觉核心技术的关键领域获得多项技术突破， 具备了开发机器视觉底层算法、平台软件，以及设计先进视觉传感器和精密驱动控制器 等核心组件的能力。2022 年三季报显示，截止至报告期内，公司研发费用为 1.61 亿元， 同比增长 8.95%，研发费用率为 20.11%。 期间费用率方面，公司期间费用整体较稳定，2022 年三季报数据披露，公司销售、管理、 财务费用分别为 0.96、0.43、-0.03 亿元，销售、管理、财务费用率分别为 15.14%、6.11%、 -1.99%，同比变化-1.02pct、-1.17pct、-1.47pct。公司销售毛利率及净利率水平自 2018 年起开始缓慢下滑，盈利水平有待提升，主要由于公司正处于研发开拓期间，预计未来将所有改善。2022 年三季度末销售毛利率及净利率 分别为 42.93%及 3.70%，同比变动-0.17pct 和-0.01pct，基本维持稳定。3.2 矩子科技——华为、小米等知名企业重要机器视觉设 备供应商公司主营业务为智能设备及组件的研发、生产和销售，主要产品包括机器视觉设备、控制线缆组件、控制单元及设备。产品主要应用于电子信息制造、工业控制、金融电子、 新能源、食品与包装、汽车等多个国民经济重要领域。 从营业收入构成来看，机器视觉设备与控制线缆组件是公司营收的两大重要组成部分。 机器视觉设备历年收入占比分别为 42.78%、43.04%、45.15%、43.15%、47.45%。公司年报显示，在机器视觉检测领域，公司参与全球市场竞争，累计已服务超过 800 家海内外知名客户，成为苹果、华为、小米、OPPO、VIVO 等知名企业或其代工厂商的重要机器视觉设备供应商。公司 2017 年至 2021 年营业总收入由 3.53 亿元增至 5.88 亿元，CAGR 为 13.61%，其中 2021 年同比增长 21.93%，保持稳健增长。截止 2022 年三季报，公司营业总收入为 5.02 亿元，同比增长 22.97%。 归母净利润方面，2017 年至 2021 年由 0.67 亿元变化至 1.01 亿元，CAGR 为 10.81%。2022 年三季报显示，公司前三季度归母净利润为 0.84 亿元，同比下降 2.66%，剔除股份支付费用影响后，归母净利润为 1.09 万元，同比增长 26.05%。公司发展的内在动力主要来自于机器视觉方面领先的技术和不断创新的能力，且公司已经在图像处理算法、光电成像系统等软、硬件方面取得重要成果。目前公司 2D、3D 机 器视觉检测设备的检测速度、检测精度、检出率、漏失率、误判率等关键性能指标已处于国际领先地位。2021 年公司研发费用共投入 0.48 亿元，研发费用率为 8.16%；2022 年 三季报显示，公司研发费用共计 0.52 亿元，同比增长 96.10%，主要由于研发人工费用增加及员工股份激励摊销金额影响所致，预计公司未来研发投入将会持续发力。 期间费用方面，公司控费基本稳定，2022 年三季报披露公司销售、管理、财务费用分别 为 0.13、0.20、-0.02 亿元，销售、管理、财务费用率分别为 2.99%、4.97%、-2.88%，同 比变化-0.24pct、+0.05pct、-2.40pct。2022 年上半年疫情对公司经营活动产生不利影响，且下游企业对于高端产品需求有多变化，公司产品结构随即有所调整，导致公司 2022 年三季度度销售毛利率及净利率下滑， 分别为 32.27%、16.74%，同比变化-3.26pct、-4.06pct。3.3 奥普特——智能制造核心零部件供应商奥普特是一家主要从事机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售的高新技术企业。 公司定位于智能制造核心零部件供应商，以“打造世界一流视觉企业”为目标，致力于为下游行业实现智能制造提供具有竞争力的产品和解决方案。 公司能够向下游企业提供各种机器视觉解决方案，协助客户在智能装备中实现视觉功能， 提高机器视觉系统的准确性、稳定性和可靠性，从而带动公司产品的销售。公司主要产品包括机器视觉产业链上游的零部件光源、相机、配件、镜头、光源控制器，以及视觉控制系统。其中公司营业收入主要由光源设备占绝大部分比重，2017 年至 2021 年分别为45.87%/45.26%/47.24%/40.34%/34.74%。整体来看，公司产品结构较为稳定，促进生产销售生活稳定发展。公司收入处于稳定增长的趋势中，2017 年至 2021 年营业总收入由 3.03 亿元增至 8.75 亿 元，CAGR 为 30.36%。截止至 2022 年三季报，公司营业总收入为 9.10 亿元，同比增长 41.44%，主要得益于公司在新能源和 3C 电子领域多年的技术客户积累，以及下游行业景气度的提升。 归母净利润方面，2017 年至 2021 年由 0.76 亿元增至 3.03 亿元，CAGR 达 41.30%，2022 年三季报显示，公司前三季度归母净利润为 2.80 亿元，同比增长 28.34%。研发能力是公司在行业内的核心竞争力之一，主要包括机器视觉软硬件的研究以及基于机器视觉解决方案的研究。公司以光源技术、光源控制器技术、镜头技术、视觉分析技 术为核心，并持续在深度学习、3D 处理、图像感知与融合技术等方面进行重点发展。公 司 2022 年三季报显示，截止至最新报告期，当年研发费用共投入 1.39 亿元，同比增长 43.84%，研发费用率为 15.25%，主要由于研发人员增长、研发项目增多及本期增加股份 支付费用。 期间费用方面，公司控费基本稳定，2022 年三季度销售、管理、财务费用分别为 1.53、 0.23、-0.14 亿元，销售、管理、财务费用率分别为 16.85%、2.50%、-1.49%，同比变动+0.95pct、-0.49pct、+1.05pct，其中销售费用率增长是由于销售人员薪酬、差旅费、业务招待费和样品增加所致。由于公司产品结构较为固定，销售毛利率与净利率维持稳定水平，2021 年，销售毛利率及净利率分别为 66.51%和 34.61%；2022 年三季报显示，公司销售毛利率与净利率分别 为 67.07%和 30.73%。报告出品方/作者：长城证券，于夕朦、陈郁双、孙培德；本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。

　　X射线成像技术能在对检测物体无损伤条件下，以二维断层图像或三维立体图像的形式，清晰、准确、直观地展示被检测物体的内部结构、组成、材质及缺损状况，被广泛应用于科研和工业领域。为促进相关人员深入了解X射线成像技术的发展和应用现状，在即将召开的首届无损检测技术进展与应用网络会议，特别设置射线检测技术专场，邀请了多位业内专家围绕X射线成像技术、产品、应用等展开分享，部分报告预告如下：中科院金属所高级工程师 王绍钢《高分辨X射线三维成像技术及应用》（点击报名）王绍钢，高级工程师，中国科学院金属研究所沈阳材料科学国家研究中心技术支撑部射线组组长。长期致力于材料科学三维评价技术的开发及应用，进行多项软、硬件开发、改造或升级，在无损多相多维多尺度高分辨精确定量和原位多场动态三维评价等方面取得系列技术突破，相关技术在航空、航天、深海等多个重大任务关键材料或部件自主研制中成功应用；负责公共射线技术平台，建设了具有衍射、成像和谱学的综合X射线表征平台。在Science Advances、Advanced Materials、Acta Materialia等SCI期刊上发表论文60篇，被引用4200余次，H因子为25。申请发明专利5项，已授权2项。射线检测技术是无损检测技术中的一类很重要的技术，其发展迄今已经有一百多年历史。从硬件到软件，从空间分辨率到时间分辨率，从医用到工业，从生产到科研，射线检测技术日新月异，取得了长足的进步。本报告将从历史中回顾射线检测典型特色事件，沿着射线检测技术发展的脉络，讲述从诞生到如今遍地开花多行业应用的发展过程。此外，将结合最新的高分辨X射线三维成像技术，探讨其在材料科学无损检测中的应用。齐鲁工业大学(山东省科学院)副研究员 刘珑《X射线CT成像技术在钢铁材料失效分析中的应用》（点击报名）刘珑，齐鲁工业大学（山东省科学院）副研究员。2015年毕业于中国科学院高能物理研究所，毕业后进入山东省材料失效分析与安全评估工程技术研究中心，开展工程材料失效分析的研究工作。主要从事X射线成像技术在金属材料损伤机理和失效分析中的应用究。主持国家自然科学基金项目2项，参与国家级/省部级课题多项。发表SCI/EI论文20余篇，获批专利5项。X射线分析技术在材料失效分析过程中发挥了重要的作用。本报告结合实际案例介绍了X射线CT成像技术在钢铁材料失效分析中的应用，重点介绍了腐蚀坑、裂纹和加工缺陷等内外部缺陷的识别和定量评估。在此基础上，结合有限元分析技术，评估内外部缺陷对局部应力及结构强度的影响。锐影检测总经理，中科院高能物理所副研究员 刘宝东《X射线三维分层成像技术及其在半导体测试领域中的应用》（点击报名）刘宝东，锐影检测科技（济南）有限公司总经理，中国科学院高能物理研究所副研究员。从事X射线计算机断层成像（CT）理论与应用研究，发表论文60余篇，获得专利授权10余项。主持研发“板状物X射线三维分层成像”相关技术及设备，解决了大尺寸板状物体（如集成电路先进封装、芯片、IGBT等）X射线三维高精度成像的关键问题，仪器技术指标达到国际先进水平，实现了同类仪器的国产化突破。 集成电路规模与复杂度的增加和封装技术的发展对封装测试提出了更高的要求。X射线成像利用不同材料对X射线吸收衰减能力的差异产生直观的图像，已被用于IC封装测试。目前，用于IC封装检测的X射线D转变。X射线三维检测设备对于IC封装测试企业改进工艺、提升质检水平、避免损失有重要的意义。报告介绍本团队成功研发的集成电路先进封装X射线三维分层成像仪，关键指标达到国际先进水平；设备同时具有显微CL（层析成像）和显微CT（断层成像）两种功能；显微CT适合小尺寸器件的高精度成像；显微CL采用射线倾斜入射扫描方式，适合板级封装的高精度检测，可以对封装后的板级样品的任意区域进行高精度成像。三英精密市场总监 张宗《三英X射线CT无损检测技术、产品与应用》（点击报名）张宗，毕业于山东大学物理学院，2012年加入三英精密，主要负责X射线CT产品的应用技术拓展和新产品开发，市场推广，熟悉CT技术在各个科研领域的应用与进展。本报告主要介绍X射线CT的成像原理，通过多个科研领域与工业制造业中的实际应用案例，展示X射线CT成像技术应用的必要性、高效性与实用性；介绍三英精密的技术与产品，包括实验室CT产品、在线D CT产品等。泰思肯应用工程师 袁明春《TESCAN Micro-CT系统及原位动态4D应用介绍》（点击报名）袁明春，泰思肯贸易（上海）有限公司动态原位Micro-CT应用工程师。主要负责动态原位显微CT和新产品-能谱CT的应用工作以及客户培训工作，熟悉亚微米扫描、线D动态原位超快速扫描以及多尺度联动（大样品）扫描。了解CT系统在电子、半导体、汽车、航空航天、医疗、生物、材料、地矿等众多领域的3D成像和4D动态成像的应用。当下CT系统多专注于三维成像，随着原位实验需求与日俱增，静态3D结果已无法满足科研和工业需求，TESCAN显微CT不仅可实现多尺度的高分辨（亚微米）、高通量三维成像，也可进行长时间连续扫描（几百小时）以及快速“4D”动态成像。本报告将展示如何使用动态CT对原本无法观测的连续变化或只能模拟仿真的实验实现实时观测。首届无损检测技术进展与应用网络会议为了推动我国无损检测技术发展和行业交流，促进新理论、新方法、新技术的推广与应用，仪器信息网将于2022年10月13-14日组织召开首届无损检测技术进展与应用网络会议。会议开设射线检测技术、超声检测技术、自动及智能检测技术、无损检测新技术四大专场，邀请无损检测领域专家老师围绕无损检测理论研究、技术开发、仪器研制、相关应用等方面展开报告，欢迎大家在线参会交流。一、主办单位：仪器信息网二、支持单位：吉林大学、钢研纳克检测技术股份有限公司三、参会指南：1、点击会议官方页面（）进行报名。2、报名开放时间为即日起至2022年10月14日。3、报名并审核通过后，将以短信形式向报名手机号发送在线、本次会议不收取任何注册或报名费用。5、会议联系人：高老师（微信号：iamgaolingjuan 邮箱：.cn）

　　随着社会的发展，超声无损检测技术已经发展了近百年历史。在多种无损检测技术当中，该检测技术具有明显的优势作用，如检测精度以及深度较大、检测成本较低并且在检测过程中不会对设备造成二次伤害。因此，超声无损检测技术在工业领域被广泛应用。近年来，由于工业上对于设备的性能及质量安全提出了更高的要求，超声无损检测技术也在不断地优化和创新。在即将召开的首届无损检测技术进展与应用网络会议，特别邀请了多位专家进行超声检测新技术相关的分享，部分报告预告如下：北京工业大学 刘增华教授《超声导波阵列成像检测技术》（点击报名）刘增华，北京工业大学教授，博士生导师。《无损检测》《北京工业大学学报》编委，《内燃机学报》编委会特邀编委，中国无损检测学会超声检测专业委员会副主任委员，中国仪器仪表学会设备结构健康监测与预警分会理事、副秘书长，全国设备结构健康监测标准化工作组委员兼副秘书长在国内外学术会议及期刊上发表和录用学术论文160余篇，其中SCI、EI收录100余篇；获批国家发明专利30余项，软件著作权10余项。传感器阵列技术日益广泛应用于超声导波监（检）测方法中，可实现结构的大范围、全面和快速检测，已成为超声无损检测和结构健康监测领域的研究热点和难点之一。刘增华教授将在报告中重点介绍全波场成像检测技术、密集阵列成像检测技术、稀疏阵列成像检测技术、智能阵列成像检测技术等。北京航空航天大学 周正干教授《先进超声检测技术及其应用》（点击报名）周正干，北京航空航天大学机械工程及自动化学院教授，兼任中国机械工程学会无损检测分会副理事长、中国金属学会无损检测分会理事、中国声学学会检测声学分会理事、《无损检测》杂志编委等。从事先进超声无损检测技术及系统等方面的研究工作，开展《测试技术基础》和《现代无损检测技术》等课程的教学工作。作为课题负责人主持国家自然科学基金项目9项、工信部两机专项子课题2项、民机专项子课题2项、总装预研项目4项。曾获航天工业总公司科技进步二等奖1次，在国内外公开发表学术论文200余篇。近年来，随着我国重大科技专项的开展，新材料、新工艺及新结构的开发和应用在先进制造领域不断出现，对超声检测技术提出了新的需求。周正干教授将结合目前国内高科技领域复合材料及钛合金的应用技术特点，介绍超声检测仿真技术、空气耦合超声检测技术、多轴联动超声检测技术及其应用案例。天津大学 刘洋教授《超声导波智能成像技术及应用》（点击报名）刘洋，天津大学精仪学院教授，中国仪器仪表学会地学仪器分会理事、中国声学学会检测分会副主任。主要研究方向为复杂结构声场理论、超声传感器及超高分辨率超声成像技术。美国宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学博士。曾任美国斯伦贝谢道尔研究所资深研究员，怀俄明大学副教授、超声实验室主任。主持多项超声传感器、超高分辨率超声成像项目，部分成果已完成产业转化；目前已在国际权威期刊和会刊上发表论文50余篇，申请获批专利20余项；多次担任声学检测相关国际学术会议主席，长期担任20余个国际期刊审稿人。超声导波成像技术在无损检测、结构健康监测及油气勘探中具有广泛而重要得应用。刘洋教授将以墨西哥湾漏油这一重大社会事件为引子，介绍本课题组近年来在超声传感器与多尺度超声成像方面的研究进展。北京科技大学 黎敏教授《高品质钢内部质量高精度检测与三维全息表征》（点击报名）黎敏，北京科技大学钢铁协同创新中心，教授，博导。主要开展先进检测技术、工业大数据分析等研究工作。独立负责7项国家自然科学基金等国家和省部级课题，参与鞍钢、首钢、核动力研究院等10余项科研项目，共发表论文50余篇，专著2本，专利8项，转件著作权3项，获省部级科技奖励2项，2013年入选北京市青年英才计划。报告内容包括利用高频超声显微技术对高品质钢内部质量进行三维扫描检测，并通过超声信号特征提取、深度聚类、点云重构等现代信号处理方法，对高品质钢内部的夹杂、缩孔和裂纹等微观缺陷及凝固组织实现高通量表征等。广东工业大学 袁懋诞副教授《材料力学性能的超声无损评价研究及应用进展》（点击报名）袁懋诞，广东工业大学机电工程学院副教授，硕士生导师。主要从事超声无损检测、超声导波技术、残余应力测量等方面研究。主持国家自然科学基金青年科学基金1项、主持国家重点研发计划子任务1项、主持企业横向项目6项，作为核心成员入选广东省“珠江人才计划”创新创业团队和佛山“蓝海人才计划”创新创业团队，作为技术骨干参与国家自然科学基金面上项目2项、企业横向项目4项。发表论文30余篇，申请发明专利10余项。材料的力学性能是保证结构稳定和服役安全的重要指标。超声检测技术由于其无损、高穿透、设备便携等优势被越来越广泛应用于残余应力、弹性常数、强度等力学性能表征。袁懋诞副教授将重点介绍研究团队近年来在超声力学性能无损评价方面的研究进展，主要包括超声兰姆波应力测量、增材制件弹性常数测量、涂层界面结合强度定量表征等三方面内容。首届无损检测技术进展与应用网络会议为了推动我国无损检测技术发展和行业交流，促进新理论、新方法、新技术的推广与应用，仪器信息网将于2022年10月13-14日组织召开首届无损检测技术进展与应用网络会议。会议开设射线检测技术、超声检测技术、自动及智能检测技术、无损检测新技术四大专场，邀请无损检测领域专家老师围绕无损检测理论研究、技术开发、仪器研制、相关应用等方面展开报告，欢迎大家在线参会交流。一、主办单位：仪器信息网二、支持单位：吉林大学、钢研纳克三、参会指南：1、点击会议官方页面（）进行报名。2、报名开放时间为即日起至2022年10月14日。3、报名并审核通过后，将以短信形式向报名手机号发送在线、本次会议不收取任何注册或报名费用。5、会议联系人：高老师（微信号：iamgaolingjuan 邮箱：.cn）

　　原子光谱法按检测原理主要分为原子发射光谱法(AES)、原子吸收光谱法(AAS)、原子荧光光谱法(AFS)以及X射线荧光光谱法。这些方法各有优势,已广泛应用于冶金、地质、环境、食品、石油化工、精细化工、生物等领域。近些年来,随着检测要求的不断提高，又产生了电感耦合等离子体质谱技术(ICP-MS)及相关联用技术,为元素的在线分析和元素化学形态的分析开辟了崭新的天地，本书也将该类技术一并列入介绍。冶金工业产品的种类繁多,主要分为稀土、钢铁、贵金属、稀有金属、重金属、轻金属及其合金等几大类,并且已广泛应用于军事、通信、材料、能源、先进装备制造业等领域。近年来,随着样品前处理技术的不断改进，原子光谱仪器性能的不断提高,原子光谱法特别是电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)在分析冶金工业产品或相关金属材料(包括镀层材料、金属材料夹杂物及重金属溶出量)的领域取得了快速发展,分析金属材料样品中痕量元素的检出限更低、分析速度更快。为了让广大从事冶金、地矿产品相关分析的企业检测工作者,特别是各个企业一线化验员和分析检测人员，高等院校化学化工、环境工程、冶金工程等专业的师生,高职高专分析化学和工业分析专业的师生能够通过查阅此书中相应的分析方法,直接进行相关检测，而无需查阅标准原文进行多次学习并试验。由天津科技大学现代分析技术研究中心赵娟等主编的《原子光谱分析及其在冶金工业中的应用》已于2020年8月在化学工业出版社出版发行。本书以冶金工业产品类别为索引，按照三大原子光谱法(AAS、AFS、ICP-AES)和ICP-MS将300多个国标方法全部分类归纳，详细解析。以大简表的形式，将各类冶金产品不同分析方法的适用范围、被测元素(杂质)、测定范围、检出限、仪器条件、干扰物质及消除方法、国标号一一列出，方便读者查阅。天津科技大学现代分析技术研究中心工程师 赵娟该书出版得到了行业内的广泛认可，原北京理化分析测试技术学会副理事长、北京光谱分会理事长、中国分析测试协会光谱仪器评议专家组组长郑国经、北京大学城市与环境学院王永华研究员均为此书撰写了书评，并对本书的学术性、知识性、实用性和指导性表示认可。本书对于没有分析化学基础的读者来说,是一本不可多得的原子光谱技术的快速入门工具书。通过查阅此书中相应的分析方法,读者可以直接进行相关检测，而无需查阅标准原文。本书内容编排合理、层次分明、叙述简练、可读性强、方便查阅,对相关工作具有指导意义。兼收并蓄 重点突出原北京理化分析测试技术学会副理事长、北京光谱分会理事长、中国分析测试协会光谱仪器评议专家组组长郑国经在书评中表示，该书将冶金产品化学分析方面所有国家标准与行业标准中涉及冶金产品化学成分分析的原子光谱分析方法加以系统汇集：分析技术上涵盖了原子吸收光谱法、原子荧光光谱法和电感耦合等离子体光谱法及质谱法在冶金产品分析中的分析技术 全书内容方面对实验操作的剖析和解释，从检测原理，样品的采集和制备，样品的预处理，仪器的参数设定，到分析结果的计算，分析质量控制等方面均有详细论述及具体解释 全书所涉及的冶金产品极为广泛，包含钢铁产品、铁合金材料、贵金属、稀土金属、重金属、轻金属及其合金等有色金属产品，应用范围涉及钢铁工业、机械制造业、稀土工业以及军工、材料、能源、通信等领域。对于从事冶金行业的分析技术工作者及实际操作人员均很有很好的参考价值。对国内从事金属材料、地质材料等产品质量监督和生产过程控制等监管部门也有借鉴价值。本书最具特色并有别于同类型的原子光谱分析技术书册，在于突出在标准分析方法应用上的详解。本书采集了与冶金分析相关的现行国家标准、行业标准三百多个，采用了原子吸收光谱法146个，采用原子荧光光谱法32个，采用电感耦合等离子体原子发射光谱法104个，采用感耦合等离子体质谱法32个，使应用者通过查阅本书中相应的分析方法，可以直接进行相关检测，并可将本书内容作为分析参考书指导相关工作和学习。对于学校的培训教学，使其直接与实际需要相结合也极具意义。对于当前分析数据越来越具有法律效力需求，分析方法已经不是仅仅停留在给出一个结果数据，而是必须提供可比性的有效数据，实验室能力须得到认可、认证的要求，对于使用标准方法的要求越显出其重要性。目前还未见到比较系统描述标准分析方法讲解原子光谱法应用于冶金行业产品元素分析的相关书籍。本书内容丰富，编排有特色，既有必要的基础知识描述又有实际操作的详细解析，资料表格齐全，使读者可以快速理解标准中的相关步骤及方法，对相关工作极具指导意义。可以看出本书编著者对冶金分析中的光谱分析技术既做到了全面了解并能做出详尽解释，也做到了兼收并蓄而重点突出。反映出作者基础知识扎实，具有深厚功底和很高的专业水平。此外，北京大学城市与环境学院王永华研究员表示此书以现行314种的有效国家标准方法为基础，将冶金产品类型作为索引，重点介绍原子吸收光谱法（AAS）、原子荧光光谱法（AFS）、电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-AES）在冶金产品的应用，由于应用范围一致，将电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）和三种原子光谱方法一并介绍。书中在方法原理、样品消解处理、仪器参数选择、干扰及消除、分析过程质量控制等方面都作了详尽讲解，特别是对这些分析方法中的重点和难点进行了诠释和总结，并以实际工作出发，指出在分析过程中对分析结果的准确性和稳定性产生影响的因素，为读者解决世纪问题。本书虽然重点介绍的是原子光谱分析技术在冶金产品中的应用，但对科研机构、大专院校和其他需要对金属元素进行分析测试的领域和行业，均具有重要参考价值，是一部不可多得的好书。未来随着芯片技术、传感器技术、数学处理方法、计算机软件、人工智能等于光谱技术结合，必将使原子光谱分析技术获得更大发展，原子光谱分析技术前景广阔。以下为本书目录：

　　为促进我国工业产品质量持续健康发展，根据《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》的要求，工业和信息化部11月9日发布《工业产品质量发展“十二五”规划》。规划包括工业产品质量的发展现状和面临的形势，指导思想、基本原则与规划目标，主要任务，重点工程，保障措施，组织实施等六部。