- 在云端AI的庞大需求推动下，硅光子的市场热度愈来愈高，然而在光通讯盛事Optical Fiber Communication Conference（OFC 2026）展会期间，各大业者对于共同封装光学（CPO）量产的现实状况，有非常深入的探讨。 IC设计人士观察，相比于过去几年OFC展会，大多优先关注有哪些新的技术突破，2026年各界显然更在乎能否「准时落地」。毕竟CPO商机已经喊了几年，若一直没办法大量导入市场，影响的不只是相关生态系业者的营运，更会成为整个云端AI发展的重大瓶颈。NVIDIA力求加速导
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CPO
量产瓶颈
光电异质整合
检测
- 要检查电路是否正常工作，需要使用万用表。开始前务必关闭电源。你需要万用表、测试线和绝缘手套。这些工具能保障你的安全，并帮助你获得准确的测量结果。任何人都可以通过几个简单步骤，学会如何使用万用表进行通断测试。小贴士：接触任何导线前，再次确认电源已关闭。核心要点测试前务必关闭电源。这一步能防止触电，也能保护万用表。建议使用数字万用表，读数更清晰。将档位调至通断测试档，图标通常是二极管符号或声波图标。将表笔放在导线两端进行通断测试。发出蜂鸣声或阻值很低，表示电路正常；无蜂鸣声则表示电路有问题。准备通断测试准备图
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万用表
检测
电路通断
- 静默数据损坏 （SDC），有时称为位衰减或静默数据错误 （SDE），是指标准错误检查机制未检测到的数据错误，可能导致重大数据丢失或计算错误。SDC 可能导致训练不准确、预测错误和性能不可靠。检测 SDC 需要专门的技术和工具。SDC 可以是瞬态的，也可以是随机的。瞬态 SDC 可能是由中微子或 α 粒子等辐射事件引起的。中微子和 α 粒子很难预测，更难阻止。幸运的是，它们也很罕见，对数据中心和大多数 AI 系统中的 SDC 没有显著贡献。SDC 更大、更严重的来源是由 IC 缺陷导致的
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AI
检测
纠正
静默数据损坏
- 马萨诸塞州波士顿 – 2024年9月26日 – Teledyne科技[纽交所代码：TDY]旗下公司、机器视觉技术全球领导者Teledyne DALSA宣布推出面向工业自动化和检测的新一代人工智能BOA™3智能相机。新型BOA3智能相机旨在利用前几代BOA的最佳功能，并将其与Teledyne开发的新型传感器和AI（人工智能）检测技术相结合。BOA3是一个高度集成的视觉系统，采用紧凑、坚固的智能相机格式，旨在满足最复杂、最苛刻的机器视觉应用的需求。“新型BOA3是我们智能相机开发中的新步伐。” Vision
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智能相机
工业自动化
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- 据世界卫生组织统计，目前全球在使用的医疗设备超过200万种，涵盖7000个类别，从生命呼吸机到高度专业化的眼内透镜和医疗植入物，每年为患者安装的心脏起搏器就超过100万个。为了保护患者的健康，每种医疗设备都必须按照极其精确的规格进行制造；同时，为了保持安全性和有效性，还必须完全符合监管机构要求，不容许任何犯错的余地。对于这种需要完美一致性的顶尖精确任务，协作机器人无疑是一种经济、高效且可靠的解决方案。我们一起看看它们是怎么参与跨国制药、医疗器械制造商的生产的吧！医疗设备制造商的协作机器人协作机器人在医疗设
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医疗器械
机器人
检测
- 机器视觉检测在焊接质量检测中的应用广泛，主要是因为焊接是工业制造中的重要连接工艺，其质量直接影响到产品的安全性能和使用寿命。传统的焊接质量检测方法存在一些局限性，如检测效率低下、精度不高、易受人为因素影响等。相比之下，机器视觉检测技术具有非接触、高精度、高效率等优点，因此在焊接质量检测中得到了广泛应用。应用背景机器视觉检测在焊接质量检测中的应用背景是多方面的。首先，随着工业自动化技术的不断发展，越来越多的生产线开始采用自动化焊接设备。为了确保自动化焊接的质量，需要采用机器视觉检测技术对焊接过程进行实时监测
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焊接
机器视觉
检测
- 如何在快节拍的生产线上实现对挤出制品的高质高效检测？产品轮廓尺寸变化通常表示材料、设备或工序发生了变化，从而导致产品质量低劣、废品率高或回收成本高，造成企业经济损失。进行产品轮廓的尺寸监控对于产品质量管理无疑具有重要作用。在现代工业领域，类似汽车密封胶条、轮胎三角胶、塑料金属型材等产品多由挤出工艺制成，这类产品除了具有材质单一、截面恒定、呈长条形的普遍特征外，大部分呈外轮廓异形，从而进一步增加了检测难度。以汽车密封胶条为例，看光图智能Omni检测系统如何在快节拍的生产线上实现对挤出制品的高质高效检测。光图
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汽车
检测
- 智能道路检测搭载了人工智能推理平台，大大减少了人为因素可能导致的问题，检测结果也更为统一，系统可通过5G/ 4G无线网络迅速发送给中央控制中心，多台车辆可以同时进行部署和检测。地球上各大城市都有千千万万条道路。道路网络的交织连接关系到大到经济发展、小到日常生活的方方面面，是大城市基建的重要一环。一个设计成熟的道路网络包含交通灯、禁止标识、对交通负载量的考量、区域人口密度等因素，以确保整体的交通运行流畅。然而，道路是人为铺设的，并承受大量汽车轮胎碾压、烈日照射和倾盆大雨冲蚀，造成道路的缺陷和损害（道路病害）
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检测
智能交通
AI
- 本文介绍高光谱相机可以在哪里使用，它们可以提供哪些信息？将高光谱成像集成到工业生产过程中意味着什么，需要考虑哪些参数？波长范围高光谱相机对特定波长敏感，选择的光谱范围应根据被测材料及其特性而定。如果您事先不了解光谱特征（特征）与材料特性的关系，可以使用高光谱相机进行大量科学研究。照明在选择光谱成像系统的照明时，必须考虑三个要点。· 光照强度光谱成像比传统 RGB 或灰度黑白成像需要更多的光。所需的总照明功率取决于：照明光束的几何形状和距样品的距离；照明目标的宽度（如传送带）；每张图像的积分时间。· 照明光
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光谱相机
检测
工业
- 杰恩世智能的JncVisionKit3D软件平台自主研发的算法，结合多年机器视觉的应用经验，3D视觉检测采用杰恩世研发的工具平面度工具，可以实现检测产品表面的平面度，实现自动化生产。3D相机的品牌目前软件支持3D相机 有基恩士、图漾、芯歌、翌视、深视智能。以下是3D的检测工具介绍：高度检测，多点高度检测自由配置，趋势高度检测，轮廓检测，平面度检测，包裹体积检测，以及最新研发的箱体分割。以下就是3D工具检测平面度的应用例子，检测屏蔽罩大约2mm宽度的棱边，可添加多个检测范围检测整个产品的平面度。第一个产品：
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检测
三维测量
- 涂胶技术应用背景涂胶技术在汽车焊装/总装、发动机总成、新能源电池、零部件、3C电子、航空航天、光伏行业都有广泛应用。在汽车制造中，涂胶技术被广泛应用，其重要性不容忽视。胶粘剂在汽车设计、制造中起到了起到加固，防水，减噪，减震等作用。自动设备涂胶过程中，由于胶水残留气泡，胶嘴堵塞，胶嘴残胶引起卷胶，涂胶设备本身信号故障等问题，容易出现胶水缺失，溢胶，位置偏移等情况，进而导致车身局部强度下降或关键部位密封性不足等质量风险。因此对每一辆车涂胶过程中实时检测及结果的确认，逐步变成车身生产质量监控的重要一环。涂胶技
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汽车
检测
- 近红外 (NIR) 传感器可捕获和分析 900 至 1700 nm 波长范围内的光（超出可见光），并且能够评估人眼无法检测到的物体细节。在 NIR 区域工作的高光谱相机和传感器正被越来越多地应用于研究实验室和工业机器视觉领域。NIR 高光谱成像 (HSI) 的价值和多功能性在一些应用中得到了体现，包括塑料和纺织品分选、食品和药品质量控制以及薄膜厚度和水分测量等。在本文中，我们将介绍 NIR 传感器在高光谱相机和光谱成像中的作用，并阐明成功应用于工业环境的 NIR 高光谱成像技术所具备的功能和优势
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检测
物流
读码及识别
- 钢铁行业的制成品应用领域广泛，催生了不同领域的应用需求，如对钢铁制品的宽度、直径、角度、焊缝等进行测量和控制。机器视觉产品在钢带和钣金，钢管，型钢和圆钢，及压下制动器/角钢生产的过程中，都分别有典型的应用。本期介绍钢管和压下制动器/角钢生产过程中的几项应用。钢管表面检测不同尺寸、不同表面的钢管应分别检测和测量。对于不同类型的钢管，检测分为动态和静态测量，公差为±0.5 mm。· 测量系统的典型要求直径检测精确到±0.5 mm；各种表面和材料的检测；对环境光和污垢不敏感；可检测所有管道表面。钢管全方位检测为
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检测
铁
金属
- 行业发展推动工艺变革今年春节，老家的新能源汽车肉眼可见的多了不少。据公安部统计显示，截至2023年12月底我国新能源汽车保有量已达2041万辆。伴随行业的高速发展，也推动了电驱动系统的变革，包括HEV车型在内的扁线电机渗透率已超75%电驱动产业正在加速全面扁线化。驱动电机的质量关乎消费者的生命安全，质量检测成为至关重要的一道工序，不少企业正寻找方案以保证稳定的生产质量。扁线电机对产品的一致性、稳定性要求高，繁多的组件与工艺，使零部件在生产组装过程中极易产生各种问题，严重影响良品率与成品质量。依托对扁线电机
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汽车
检测
- 在3C行业精密制造领域中，3D工业相机发挥了革命性的作用。面对微小零部件的精细结构和严格的公差要求，3D相机能够生成详尽的三维图像，使得原本难以通过传统方法检测的内部结构和表面缺陷变得可视化，便于进行质量控制和瑕疵筛选，有力支撑了3C行业精密制造的精益化生产和智能制造。相机选型翌视科技的LVM2510线激光3D相机是一款超高速3D智能传感器；能提供2500Hz全画幅采集速率，物理轮廓1920点，深度图均匀间距采样最高4096点；LVM2510以精确至0.2μm的Z方向重复精度，近端视野范围（FOV）为13
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检测
电子组装
- 近期，国家能源局印发《2024年能源监管工作要点》，围绕推动能源高质量发展主线，创新开展过程监管、数字化监管、穿透式监管、跨部门协同监管“四个监管”。然而，在大部分能源厂区管理现场，还面临着“记录靠手记、设备靠人看、分析靠经验、隐患排查慢"的现状。微亿智造"工小智| AI产线管理员”正在打破这一现状，基于智能视觉系统获取厂区图像信息，以轻量化、模块化方式快速部署，打造标准化、信息化、多样化的智能巡检管理方案，有效消除或管控风险，确保火电厂、核电厂等能源厂区的安全运营并大大提升管理效率，
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检测
安全
AI
- ISRA VISION 进一步加强对偏光片的在线光学检测系统功能，装备新款传感器系统保证各种典型缺陷的识别，如：划痕、哈雷熊、穿孔。ISRA VISION 光学在线检测系统进一步增强对偏光片领域的应用技术。配备新的传感器系统，准确检测典型缺陷，如划痕、哈雷熊和穿孔。采用特殊镜头，并做到相机偏振角度的自动调整。产品预配置文件可在线传输到相机。无需停止生产即可进行调整。不仅有助于进一步优化检测性能和最终产品质量，更节省了生产时间和成本。从玻璃到复杂的电子电路，生产光学棱镜膜、偏光膜、保护膜
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检测
精工
光学
- 自1973年4月，马丁·库帕发明世界上第一台商用手机以来（当时价格为3995美元），历经50年发展与变迁，手机屏幕规格顺应科技发展水平进行技术升级迭代：单色LCD屏（1983）-单色触摸屏（1994）-四色彩屏（1997）-全彩屏（2001）-多点触空电容屏（2007）-AMOLED屏（2008）-全面屏（2014）-曲面屏（2015）-异形屏（2017）-折叠屏（2019）。而据最新爆料，华为P70系列将会在三月份前后发布，新产品采用1.5K等深微四曲屏，6.7英寸左右常规尺寸窄屏幕。虽然产品实体图还未
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检测
电子组装
- 在电商飞速发展的时代，物流行业面临着前所未有的挑战。中科微至推出RGB-D智能立体相机，赋能物流自动化装配线，提升处理能力。技术原理中科微至的RGB-D智能立体相机，结合RGB和深度数据，能够精准识别和定位目标的三维空间位置。采用智能深度学习算法，快速处理图像并准确识别目标。获取目标的深度信息后，转化为三维点云数据，并去除噪声，更精确地表达目标的三维结构。最后，结合2D图像分割和3D点云信息，实现目标在三维空间的精确定位和跟踪。产品优势在实现目标的3D识别和定位方面，该相机具备显著的优势：高效性：结合2D
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检测，物流
- 相对于传统的汽车雷达组装质量检测主要依赖人工目检和简单的测试设备不同，机器视觉技术以其高效、精准、非接触式的特点，正逐渐成为汽车雷达组装质量检测的新选择。通过引入机器视觉系统，我们可以实现对雷达组装过程中多个关键环节的自动化检测，包括但不限于：零件有无、组件定位与识别、PCB针脚、外观缺陷检测、尺寸测量等。创科视觉雷达项目组装全检测试机外胆有无/ 探芯面检测检测项目：1.外胆有无检测，2.探芯面缺陷检测；3.探芯颜色。检测标准：1.具备RGB识别功能；2.划痕>2mmx0.2mm，颗粒>0.2
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汽车
检测
- 芯片跌落测试可以评估芯片在跌落或冲击情况下的机械强度和可靠性、检测芯片封装材料和焊接的可靠性、验证芯片内部结构和连接的稳定性，以防止内部部件松动或脱落、评估芯片在实际使用中受到物理冲击时的性能损坏情况。本次中科融合MEMS芯片直接跌落演示为极端场景演示，冲击性远高于常规跌落测试强度。MEMS微振镜投射芯片是实现动态结构光条纹投影的核心部件，其每秒钟会产生数万次的振动，整个生命周期需要振动数千亿次，且每一次光学扫描都要非常精准，对可靠性、准确性要求极其苛刻。生而强悍：高可靠 超精准中科融合自主研发的MEMS
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芯片半导体
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- 随着全球“双碳”有力推进，以及国家政策的推动，我国动力锂电池的产业化进展很快，动力锂电池的技术也有了快速地提升。动力锂电池因具备高比容量、使用寿命长、自放电率低等优势而被广泛应用。动力电池的成本和质量是市场需求的关键推手，视觉龙提供的解决方案大大提高了品质和产能，能有效降低生产成本，提高产品竞争力。项目介绍锂电池的生产流程多，工艺相对复杂。从整个制作流程来看，大致可以分为极片制作、电池单元（电芯）制作和电池组装三个工段。本次主要针对第三个组装工段提供视觉线体解决方案。视觉龙结合客户实际情况，提供了一套性价
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锂电池
- 案例背景汽车车灯是汽车照明的关键部件，通常由灯泡、电机、传感器等多种不同的电气部件组成，这些部件需要通过线束和连接器等接插件进行连接。如果线束或连接器失效，会严重影响车灯质量和性能。因而，在生产过程中，对汽车线束和连接器等接插件进行检测十分重要。 人工检测痛点：传统的汽车电子接插件质量检测工作主要依靠人工目视检查，存在效率低、检测标准不统一、检测精度低、人力成本高等问题。解决方案节卡机器人针对应用场景痛点，打造出标准。系统主要由JAKA Zu系列/JAKA MiniCobo协作机器人以
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机器人
汽车
- 高光谱成像技术是一种捕获和分析宽波长信息的技术，能够对材料和特征进行详细的光谱分析和识别。高光谱成像技术的实现通过高光谱相机，其工作原理是使用多个光学传感器或光学滤波器分离不同波长的光，并捕获每个波段的图像，能够在一时间获得目标在不同谱段处的空间图像信息，即空间光谱分布。图1 空间光谱分布图和常见获取方式如图1所示，高光谱成像技术通过两种较为常见的方式获取空间内光谱分布信息。第一种是空间扫描Spatial scan，收集扫描不同位置下的光谱图，建立完整的空间光谱分布图。这种方式的缺点是扫描速度往往较慢，不
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精工和光学
- 金刚石加工工具（切割片）行业是一个非常传统的行业，这个行业最为重要的特点就是工艺流程长，包括了制坯、冲孔、印刷等9个流程。在各个环节，它对于检测的缺陷类型和应用条件差异都很大，比如在烧结的环节，需要特别关注裂纹，因为该缺陷除了影响产品的外观外，同时会带来安全生产问题。鉴于此，往往需要耗费大量的人工进行质量检测，成本极高，而且容易出现误差。针对该行业工艺流程长、检测需求多、精度高等特点，以及由于切割盘金属拉丝背景的干扰，用标准算法不能完全满足部分工序下的检测需求（比如印刷环节印刷检测，烧结环节的裂纹检测），
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金刚石
切割
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- 随着塑料工业的迅猛发展，以及塑料垃圾的不断增长，废旧塑料再生利用行业日益兴起。但由于塑料品种繁多，应用领域非常广泛，所以在回收过程中，很多不同种类及颜色的塑料被混合在一起。不同种类的塑料性能及加工条件是不同的，混合后对加工和应用的影响非常大，所以在废旧塑料回收过程中进行分选是必不可少的环节。大多数塑料回收厂使用不同的技术，从条形码阅读器和RGB相机到X射线和涡流系统。这些传统技术虽然在一定程度上能满足简单、粗放的塑料分选，但识别材料的能力有限，并不是完美的解决方案。例如，如果塑料瓶缺少条形码，使用条形码阅
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可回收资源
- 工业AI视觉系统能够在工业环境中进行缺陷检测、视觉分拣、物流公报、拆码垛、工业上料等应用。目前，机器视觉技术的发展已经深入各个行业，尤其在成品质量缺陷检测方面变得越来越关键。基于机器视觉的缺陷检测通过图像处理算法，处理产品制造过程中可能存在的缺陷或不良品，该技术能够替代人工视觉检测，并提高检测的效率和准确性，为相关制造企业实现降本增效。深眸科技以机器视觉和深度学习算法为核心不断优化，自主创新构建工业AI视觉系统解决方案落地主流工厂生产线，持续保证对相关产品的质量控制。工业AI视觉系统在缺陷检测场景的应用工
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电子组装
木材
- 多年来，足球裁判一直依靠机器视觉系统来协助他们做出决定。门线技术和视频助理裁判可以让足球决策更加公平，但是运动中的高速动作以及不可预测性给系统带来了许多挑战。什么是门线技术(GLT)和视频助理裁判(VAR)足球是否完全越过了球门线，能否算作有效进球——这决定的不仅仅是一场比赛这么简单。有时，它也许会在未来数十年成为专家群体的讨论话题和大众茶余饭后的谈资。那次决定了1966年世界杯赛果的"温布利进球"无疑就是最著名的例子。 多年来，裁判不仅能依靠自身的感官来做决定
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体育
VAR
- 在现代制造业中，打印机的零部件装配是一个复杂而关键的环节。由于零部件种类繁多，传统的人工视觉检测方式难以满足高效率、高准确性的需求。漏装、反装、错装等问题可能导致产品质量缺陷，影响生产效率。因此，引入AI视觉软件进行自动化检测成为提高装配过程质量的一种创新解决方案。1. 目前的漏检率在传统的人工检测环节，由于人工疲劳、视觉差异等因素，漏检率相对较高，导致一些装配缺陷未能及时发现。根据过去的统计数据，传统的人工检测漏检率约为5%。2. AI视觉检测原理AI机器视觉系统采用深度学习技术，主要基于卷积神经网络（
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打印机
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