中國機器視覺助力智能制造創新發展大會（以下簡稱VisionChina（北京）2021）于2021年7月21-22日在北京國際會議中心召開。大會以智能制造高質量發展為主題，關注智能制造創新技術與發展。在大會開幕式，主辦方、承辦方、各位領導、演講嘉賓及觀眾展商們共同見證了新時代下機器視覺產業的加速創新變革。來自全國各地的展商和觀眾及其行業企業、專家齊聚一堂，共享此次機器視覺行業盛宴。
大會開幕式伊始，中國工程院院士周立偉教授為開幕式發表致辭，他指出，隨著我國進入全面推進智能制造階段，機器視覺將向全行業覆蓋，應用市場需求急劇擴增，因此智能制造為機器視覺提供了巨大的需求牽引，是機器視覺行業的重大戰略機遇。
中國電子技術標準化研究院技術總監張暉就《機器視覺產業發展與標準化》做專題報告。
報告中明確指出機器視覺系統是集光學、機械、電子、計算、軟件等技術為一體的工業應用系統，它通過對電磁輻射的時空模式進行探測及感知，可以自動獲取一幅或多幅目標物體圖像，對所獲取圖像的各種特征量進行處理、分析和測量，根據測量結果做出定性分析和定量解釋，從而得到有關目標物體的某種認識并作出相應決策，執行可直接創造經濟價值或社會價值的功能活動。
機器視覺產業圖譜
清華大學唐杰教授做《人工智能之認知圖譜》重要報告，中國超大規模預訓練模型“悟道"誕生，中文 PTM 躋身“煉大模型"列隊，悟道強調最大、通用、國產、知識。悟道的多項應用，都已突破圖靈測試，在詩詞創作、做對聯、文本摘要、人設問答、繪畫等方面，可與人類一較高下。
凌云光技術股份有限公司研發副總裁兼CTO趙嚴博士做《機器視覺與智慧工廠》重要報告。
服務智慧工廠的機器視覺技術
機器視覺與5G、人工智能、工業互聯等技術加速融合與創新，有利于其更堅實地服務全產業，推動中國制造業加速完成智能化轉型。
以印刷行業為例，為了保證印刷品質量，正式開印前的印樣確定往往慎之又慎，需要相關負責人層層把關。但以往單純靠人眼檢查的操作，讓印刷品標準成了一個“只可意會，不可言傳"的存在，印樣確定需要反復多次，影響效率。這樣的生產過程急需通過技術手段改進。
工業AI離不開“眼、腦、手"的配合，眼睛明亮，腦子聰明，手腳靈巧，相互配合，才能實現工業AI。
隨著成像器件朝著高靈敏、高動態、高分辨、低噪聲的方向發展，多維多尺度的精準成像成為現實。新興的計算光場成像、相干調制成像和高光譜成像等計算成像技術突破傳統視覺成像瓶頸。技術進步為工業AI擦亮雙眼。
機器視覺很早就進入了人工智能的領域，但用的主要是傳統的模式識別的算法。隨著機器學習的廣泛應用，顯示屏行業開始打造傳統算法和深度學習相融合的算法，稱之為“雙引擎"。二者相結合，為工業AI打造聰明的大腦。
智慧工廠的構想
目前，工廠管理所有的環節都是圍繞產品展開的，包括人工、工藝、設備等。在這個過程中產生的數據多是人工記錄或者是缺失的。最能體現生產情況的來自生產一線的海量數據卻沒能帶來任何反饋。
智慧工廠的中心是數據，在架構上包括數據獲取、數據分析、數據應用。除了對常規的制造數據、業務數據進行整合，質量數據的加入為工廠管理注入靈魂。通過質量全環節數據與品質數據的綜合利用，進行工業大數據的分析，進而做出企業決策。
除了機器視覺的設備以外，還需要大量的工業軟件來做支撐。
智能駕駛艙主要從設備中獲得質量信息和工藝流程的數據。同時能對設備進行實時的調整和優化，保證品質。GMQM則以質量標準為準線進行統一管理，通過檢測模型和集中訓練保障產線一致，最終實現工藝改善，快速閉環。
智慧工廠以設備、產線的精細管理為基礎，進而構建工廠級決策-認知圖譜，建立基于知識圖譜的工廠檢測管理、分析與決策框架。
智慧工廠的應用
凌云光認為，邁向智能生產管理，產生收益和效能的三個步驟分別為以智能裝備為核心的端的布局、以智能產線管理為核心的邊的布局和以智能工廠決策為核心的云的布局。
步: 創新工藝&科學可度量的品質控制, 解放工人
第二步: 建立質量大數據, 利用GMQM+大量AI完善品質管理, 替代管理者
第三步: 智能生產管理，以質量和效能改進為目的, 使用大量的AI技術, 實現智能生產管理的 SmartFabrication.
在深刻把握工業客戶對于精度、效率、品質提升的核心需求的基礎上，凌云光先后研發了國產印鈔/標簽/軟包裝高速在線印品彩色質量檢測裝備、LCD/OLED/MicroLED顯示屏全自動質量檢測裝備、手機精密裝配/加工智能對位系統等產品，持續通過創新的產品與解決方案推動產業自動化與智能化升級。
作為工業人工智能的踐行者，凌云光正努力推動“工業無憂"的發生，為機器植入眼睛和大腦，讓工業變得更智能！
