机器视觉/AI视觉

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派勤机器视觉/AI视觉解决方案,搭载高性能工控主板与算力型工控机载体,支持多路工业相机接入、实时图像处理与深度学习 AI 推理加速,适配工业缺陷检测、条码识别、3D视觉定位、产品分拣、尺寸测量、字符识别等视觉应用场景,具备低时延、高算力、强稳定、边缘侧计算等特性,提供从硬件适配到算法部署的一体化视觉方案,助力工业检测智能化升级。

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机器视觉缺陷检测(AOI)解决方案

2026-06-16 作者: 浏览:21

一、缺陷检测正在成为产线质检的刚需环节

从行业统计的数据看,机器视觉市场的增长重 心已经明显偏向检测类的应用。中商产业研究院数据显示,2026年中国机器视觉市场规模预计达到235.32亿元,同比增长约15.7%,缺陷检测与测量类应用占据了工业视觉市场的主要份额;另有行业研究测算,2026年机器视觉技术行业整体规模约240.9亿元,同比增速21.3%,行业处于稳定且高速的扩张时期。

与之对应的是产线质检方式的转变:产品从人工目检向AOI自动光学检测迁移。人工检测往往存在疲劳误判、标准不统一、速度瓶颈等天 然的短板,而AOI系统借助工业相机、光源与图像算法的组合,能够以稳定节拍完成缺陷判定。在这套系统中,工控硬件承担图像采集、算法运行、运动控制协同与数据追溯的枢纽角色,其选型是否得当,直接决定了检测系统的节拍、精度与长期稳定性。

二、AOI检测对工控硬件有什么要求?

不同外观缺陷检测场景的成像方式、算法复杂度与产线工况差异明显,对硬件的算力、接口、环境的适应性均提出了差异化的要求:

1.算力分层

传统几何算法(灰度对比、边缘检测)对CPU要求适中;而深 度学习缺陷检测(如神经网络分类、语义分割)需要较高的并行算力,通常依赖多核高性能CPU或边缘AI加速单元。算力不足会直接拉长单件检测节拍,直接制约产线产能。

2.接口矩阵

一套典型的AOI工位往往需要接入多路工业相机(USB3.0/千兆网口/POE供电)、触发与光源控制信号(GPIO、串口)、运动控制卡(PCIe扩展),同时预留显示器输出(HDMI/LVDS/EDP)用于调试与生产监控。接口数量与类型的匹配度,决定了整套视觉系统的集成难度。

3.可靠性与工况适配

产线环境普遍存在粉尘、振动、温度波动,检测设备通常需要7×24小时不间断运行。无风扇散热、宽温工作范围、抗振抗干扰设计,以及紧凑的板型尺寸,都是选型时需要一并考量的因素。

三、派勤提供AOI工控硬件产品

派勤深耕工控领域17年,生产的产品覆盖2.5寸、3.5寸、Mini-ITX、ATX全板型以及整机、AI Box等多形态硬件,CPU平台以X86架构为主,覆盖Intel Core Ultra/12-14代与Alder Lake-N低功耗系列,均支持12代及以上处理器。以下是缺 陷检测适配型号的核心参数与适用定位:

AD600Z3AW(Z 3.5寸主板)

板载Intel 12/13代U/P系列处理器,配置2条DDR5 SO-DIMM内存槽,最大支持64GB,显示接口涵盖HDMI、LVDS、EDP、MiniDP与Type-C,多路显示输出能力突出,适合多相机画面同步调试的视觉检测工位,是深 度学习检测场景的主力平台。

RP7003AW(3.5寸主板)

板载Intel 12/13代U/P系列处理器,采用多网口、多串口设计,兼顾算力与体积,适合内嵌检测机台、多路GigE工业相机接入的中高算力场景,在光伏、玻璃、金属等检测设备中应用广泛。

Core Ultra AI工业电脑(工控机)

搭载Intel Core Ultra 125H/225H/255H系列处理器,自带NPU算力单元,无需额外扩展卡即可完成轻量级AI推理,是面向深 度学习检测场景的整机级方案,适合半导体、PCB等对推理时延要求高的工位。

PIMB-Q670C(305×244mmATX工业母板)

支持Intel 12/13代酷睿系列处理器,基于Q670芯片组,PCIe扩展位充足,可插装运动控制卡、图像采集卡等扩展设备,适合视觉检测与运动控制复合的复杂工位。

AD742A(2.5寸迷你主板)

板载Intel Alder Lake-N(N100/N300)低功耗处理器,LPDDR5板贴内存最大16GB,HDMI2.0支持4K@60Hz输出,另有LVDS/EDP显示接口,无风扇设计使其适合直接嵌入紧凑检测机箱。

AD743AW(3.5寸主板)

板载Intel 12代 Alder Lake-N系列处理器,配备M.2 2280与SATA3.0双存储接口,可实现系统盘与数据盘的分离部署,适合需要大量图像数据本地暂存的检测设备。

PDM-5110(2.5迷你寸主板)

基于低功耗平台,支持N100/N305等处理器定制,板贴内存,具备双网口、双串口与三路4K高清输出,体积小巧、接口实用,适合多工位并行、对成本敏 感的检测项目。

AI Box(边缘AI算力盒子)

搭载算能BM1684X AI芯片,板载AI算力,支持深 度学习模型即插即用推理,可与上述工控主板组合使用,将检测模型推理任务从CPU卸载至AI加速单元,有 效释放主机负载。

注:上述处理器平台均不低于12代;PDM-5110处理器配置以官网在售规格为准,派勤拥有8000平米车间+40多名研发人员,支持按需定制。

四、机器视觉AOI的10个主要应用场景选型思路

1. PCB缺陷检测:深 度学习驱动的多相机场景

PCB裸板与贴片后的焊点、线路、元件检测,图像分辨率高、缺陷种类繁杂,主流方案已经转向深 度学习模型。这类工位通常采用 AD600Z3AW 作为主控:板载Intel 12/13代U/P 系列处理器,双通道DDR5 SO-DIMM最大支持64GB,为大批量图像数据的缓存与模型推理预留了充裕空间;HDMI、LVDS、EDP、MiniDP多路显示接口可同时连接调试屏与产线看板。若缺陷模型规模较大,可在同一工位叠加AI Box(BM1684X),将推理任务卸载到边缘AI加速单元,释放CPU负载。

 PCB缺陷检测

2. 半导体晶圆检测:对算力与洁净环境要求最高的场景

晶圆表面缺陷、颗粒检测对推理时延与数据吞吐的要求在所有场景中处于最高梯队,且设备通常部署于洁净车间,对硬件稳定性、无尘适配有严格要求。推 荐以Core Ultra AI工业电脑(125H/225H/255H)作为算力底座,其自带NPU单元可承担轻量级推理任务,无需额外扩展卡即可运行检测模型;对大模型或多相机并行的更复杂部署,可选用PIMB-Q670C(ATX板型,PCIe扩展位充足)搭配AI Box,实现深 度学习模型在产线本地化部署,图像数据不出洁净车间。

半导体晶圆检测

3. 锂电外观检测:高速产线下的多工位并行

锂电池极片、卷绕、壳体外观检测需要在高速流水线上完成实时判定,产线节拍往往达到每分钟数百件。此时单相机方案难以满足,多相机并行采集是常态。AD600Z3AW搭配AI Box(BM1684X)的组合,可以在一个主控节点下挂多路相机,由AI Box承担目标检测与分类推理,工控机负责图像采集调度、结果汇总与MES数据交互,实现一机多工位的集中式检测。

锂电外观检测

4. 光伏组件EL检测:红外成像的中高算力需求

光伏电池片与组件的 EL(电致发光)检测通过红外相机捕捉隐裂、断栅等缺陷,图像本身分辨率较高,但算法相对成熟。RP7003AW凭借102×146mm的紧凑尺寸与板载Intel 12/13 代U/P系列处理器,成为检测机台内嵌的常见选择 —— 它既能提供足够的图像处理算力,又不会占用机台过多空间,多网口设计便于连接红外相机与PLC运动机构。

5. 3C电子外观检测:精密件对多路显示的依赖

手机、耳机、智能手表等精密件的外观检测对划痕、色差、组装缝隙等缺陷高度敏 感,调试阶段需要频繁切换多路画面。AD600Z3AW的多路显示输出能力(HDMI/LVDS/EDP/MiniDP/Type-C)在这里体现出实际价值,调试工程师可以同时查看多相机画面与算法结果;64GB大内存则保证了大图集与模型权重的高效加载,减少产线切换型号时的等待时间。

3C电子外观检测

6. 汽车零部件检测:视觉测量与运动控制的复合

车身件、紧固件等零部件的尺寸测量与表面质量检测,通常需要视觉与运动机构联动 —— 相机拍摄、运动轴定位、测量数据回传构成完整闭环。这类场景可选用RP7003AW承担图像处理,或选择PIMB-Q670C(ATX板型)预留PCIe插槽安装运动控制卡,实现视觉检测与运动控制在同一个工控节点内协同,降低系统集成的设备数量与调试复杂度。

汽车零部件检测

7. 金属表面划痕检测:机台内嵌的紧凑方案

金属件在轧制、打磨工序后出现的划痕、凹坑检测,算法复杂度中等,但设备需要贴合机台结构,对安装空间有要求。AD742A(2.5 寸板型)与RP7003AW均可胜任:前者板载Alder Lake-N低功耗处理器与LPDDR5板贴内存,无风扇设计适合直接嵌入检测机箱;后者提供更高一档的CPU算力,适合检测节拍更快的工位。

金属表面划痕检测

8. 玻璃缺陷检测:多相机阵列的接口考验

玻璃气泡、结石、划伤检测常采用多相机阵列配合偏振光源成像,对工控机的相机接入能力与图像实时存储要求较高。RP7003AW的多网口设计可同时接入多台GigE工业相机,AD743AW(3.5寸板型,M.2 2280与SATA3.0双存储)则为大量原始图像的本地暂存提供了灵活选择,避免因存储瓶颈拖慢检测节奏。

9. 陶瓷缺陷检测:注重长期运行成本

瓷砖、陶瓷件色差与裂纹检测的算法相对轻量,产线对设备成本与长期运行功耗更为敏 感。AD743AW与AD742A的低功耗无风扇设计在此类场景中更具优势:板型小巧、发热量低,可长时间不间断运行而无需频繁维护,适合检测设备厂商批量装机。

陶瓷缺陷检测

10. 木材缺陷检测:高性价比的单板方案

木板节疤、裂纹、虫眼检测对算力要求适中,但木材加工产线往往多工位、多设备并行,对单套硬件成本敏 感。AD742A以单板形式即可承载相机采集、算法运行与结果输出,Alder Lake-N平台在性能与功耗之间取得平衡;若项目对成本有更严格预算,PDM-5110(2.5寸,双网口双串口、三路 4K 输出,支持N100/N305低功耗处理器定制)可作为经济型备选。

五、机器视觉AOI硬件选型建议与定制方向

综合来看,AOI检测硬件的选型可以按算力需求分为四个梯度:旗舰AI算力(Core Ultra AI 工控机、AI Box BM1684X)面向半导体、PCB等深 度学习重载场景;高性能平台(AD600Z3AW、PIMB-Q670C)覆盖锂电、3C等多相机高速检测;均衡型平台(RP7003AW)适用于光伏、汽车、玻璃、金属等中高算力场景;经济紧凑平台(AD742A、AD743AW、PDM-5110)适合陶瓷、木材等成本敏 感产线。

在量产落地层面,检测设备厂商还可以根据实际工况向派勤提出定制需求,包括接口改型(增减串口、网口、GPIO数量)、存储扩展(M.2/SATA组合调整)、宽温与三防加固、以及裸板、准系统、整机多种交付形态。派勤具备从主板研发、打样到批量生产的完整能力,产品通过FCC、CE、RoHS等认证,可满足出口项目与行业准入的资质要求。

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