Tout le monde connaît la théorie, mais la précision défie les efforts nationaux : l'avantage concurrentiel déterminant de la vision artificielle réside dans

Le fossé de la vision artificielle réside dans les chiffres au-delà de la virgule

J'ai récemment regardé une vidéo sur la vision artificielle, avec un titre stimulant:"Les principes sont bien connus, mais la précision reste difficile à trouver dans tout le pays".

Pour être honnête, au début, je pensais que c'était juste un autre cliché affirmant que "la Chine ne peut pas rattraper". Après avoir regardé, j'ai réalisé que l'histoire était beaucoup plus nuancée.

Quand il s'agit de la vision artificielle, tout le monde comprend le principe de base: il suffit d'utiliser une caméra pour capturer des images et exécuter des algorithmes de reconnaissance.et les tutoriels sur l'apprentissage profond sont partoutIl semble que n'importe qui puisse construire une solution de vision automatique.

Mais une fois que vous entrez dans les usines et dans les chaînes de production, vous voyez un fossé énorme entre la construction d'un système fonctionnel et la construction d'un excellent.

Où se trouve l'écart? Il se résume aux chiffres après la virgule.

Nous allons d'abord établir un cadre de référence intuitif:

Un cheveu humain mesure environ 0,1 millimètre, ce qui équivaut à 100 micromètres.Ça sonne déjà impressionnant..

Néanmoins, la fabrication haut de gamme exige des tolérances beaucoup plus strictes, pas seulement 10 μm, ni même 1 μm:

• Inspection des plaquettes à semi-conducteurs: 0,1 μm (100 nanomètres)
• Inspection des pixels OLED: inférieure à 0,5 μm
• Inspection de l'adhésion du fil de ferraille: précision au micron
• Inspection du revêtement des électrodes de la batterie au lithium: 1 ¢ 3 μm

Si vous coupez un seul cheveu humain horizontalement en 1000 segments, chaque segment mesure 0,1 μm.

À ce niveau de précision, les détails habituellement négligés dans des conditions normales deviennent des sources d'erreur fatales:

• Une fluctuation de 1°C de la température ambiante → les composants métalliques s'élargissent de plusieurs micromètres
• La circulation piétonne sur le sol de l'usine → des dizaines de nanomètres de vibrations de plateforme
• Une déviation de 100 microsecondes dans l'exposition de la caméra → un changement de pixel dans les images capturées
• Une baisse de 1% de la luminosité de la source lumineuse → biais de mesure d'un ordre de grandeur entier

La ligne de démarcation entre les ingénieurs expérimentés de la machine vision et les amateurs n'est pas de savoir si les défauts peuvent être identifiés,Mais si la précision peut être fermement verrouillé sur ces valeurs à la décimale à travers des dizaines de milliers de cycles d'inspection.

Une caméra industrielle n'est pas comme une caméra de smartphone.

Beaucoup de gens croient à tort que les algorithmes forment le noyau de la vision artificielle.

La limite supérieure de tout algorithme est définie par la performance du matériel. Aucun algorithme, aussi sophistiqué soit-il, ne peut atteindre une précision sous-micronique avec une caméra de qualité grand public coûtant quelques centaines de yuans.On peut comparer cela à une tentative de photographier une cellule au microscope à l'aide d'un appareil photo d'un téléphone portable..

Une pile complète de matériel de vision industrielle se compose d'au moins quatre couches: sources lumineuses, lentilles, caméras et capteurs de trames, chacune nécessitant une optimisation rigoureuse.

Le paramètre le plus critique pour les appareils photo industriels n'est pas le nombre de pixels, maistaille des pixels.

Les caméras de smartphones de consommation recherchent des chiffres de mégapixels élevés. Un capteur de 100 mégapixels semble convaincant, mais les pixels individuels peuvent être de seulement 0,8 μm ou plus petits.bruit élevé et gamme dynamique limitéeBien qu'adéquates pour l'embellissement des portraits, elles ne conviennent pas à l'inspection industrielle.

Les caméras industrielles suivent la logique de conception opposée. Les capteurs industriels haut de gamme ont généralement des tailles de pixels supérieures à 2,5 μm, et parfois 5 μm ou 10 μm. Les pixels plus grands capturent plus de photons, ce qui permet aux capteurs de capturer plus de photons.fournir des images plus propres et des mesures plus stables.

Une autre spécification critique estprofondeur des pixelsL'inspection industrielle utilise généralement des capteurs de 12 ou 16 bits, prenant en charge 4 096 ou même 65 536 valeurs distinctes d'échelle de gris..La différence peut sembler marginale à première vue, mais les calculs de précision des sous-pixels reposent entièrement sur cette riche information d'échelle de gris.

Si la caméra définit la précision minimale possible, la lentille détermine la précision potentielle maximale.

Les images capturées par des lentilles ordinaires présentent une distorsion des bords: les lignes droites apparaissent courbes.mais devient catastrophique pour la mesure de la vision machine au niveau des microns.

Pour l'inspection industrielle haut de gamme,lentilles télécentriquesDans une plage de fonctionnement définie,Les lentilles télécentriques maintiennent un grossissement constant indépendamment de la distance de l'objet et atteignent des taux de distorsion jusqu'à plusieurs dixièmes de millième ou moins.En ce qui concerne le prix, un objectif télécentrique haut de gamme coûte souvent plus cher que l'appareil photo industriel associé.

À l'heure actuelle, les marques internationales dominent toujours le marché intérieur des lentilles industrielles de haute précision.

Une maxime bien connue de l'industrie dit: "Dans la vision artificielle, l'éclairage représente 70% du succès, les algorithmes seulement 30%. "

De nombreux défis d'inspection ne découlent pas d'algorithmes défectueux, mais de l'incapacité à éclairer correctement les défauts pour une image claire.

• Lumière coaxiale: pour la détection des rayures sur les plaques de revêtement en verre
• Lumière à anneau à faible angle: pour la détection des bosses de surface sur les pièces métalliques
• Rétrécissement: pour l'inspection des défauts internes des matériaux transparents
• Lumière ultraviolette profonde: pour la détection des particules sur les surfaces des plaquettes

L'angle de lumière, la longueur d'onde, l'uniformité et la stabilité déterminent la qualité finale de l'image.

Les fabricants nationaux capables de produire en série de façon stable des sources lumineuses spécialisées haut de gamme telles que les UV profonds demeurent rares; la plupart des approvisionnements dépendent encore des importations.

Le matériel établit les performances de base, tandis que les algorithmes libèrent tout le potentiel du matériel.précision en sous-pixels.

Quelle est exactement la précision des sous-pixels?

L'unité fondamentale d'une image numérique est un pixel.limitée à une résolution en pixels entiers.

Les algorithmes de sous-pixels tirent parti des variations progressives de l'échelle des gris et de la modélisation mathématique pour déduire la position exacte des bords à l'intérieur d'un seul pixel.

La précision atteinte varie selon l'algorithme:

• Méthode du moment (moments de Zernike): 0,01×0,1 pixels
• Métode de montage (montage gaussienne): 0,05 ∼0,1 pixels
• Méthode d'interpolation (bilinéaire): 0,2 ∼ 0,5 pixels

Si un pixel correspond à une dimension physique de 10 μm, une précision de 0,01 pixel se traduit par une erreur de mesure de 0,1 μm, soit 100 nanomètres.Sans mise à niveau du matériel, les algorithmes à eux seuls augmentent la précision d'un facteur 100.

La théorie sous-jacente a émergé il y a des décennies, avec de nombreux articles universitaires et des codes open source accessibles au public.

La précision citée dans les articles de recherche est mesurée dans des conditions de laboratoire idéales.

• Taches d'huile sur les surfaces de la pièce
• Éclairage fluctuant
• Vibration continue des bandes de transport
• Géométrie des composants très variée
• Exécution quotidienne de 100 000 pièces avec zéro défaut manqué

Le maintien d'une précision stable jusqu'à deux décimales dans de telles conditions chaotiques représente une véritable maîtrise de l'ingénierie.

Cette couche forme le véritable fossé de la compétition.

Beaucoup de gens de l'extérieur simplifient la vision artificielle comme "installer une caméra et écrire des algorithmes". Rien ne pourrait être plus éloigné de la réalité.Les solutions de vision machine conçues pour différentes industries sont essentiellement des technologies distinctes.

• 3C Electronics (le plus grand marché, avec une part de 28%)Les objectifs d'inspection comprennent les cadres intermédiaires des téléphones mobiles, les plaques de vitrage et les PCB.Une ligne de production peut traiter 60 composants par minute, capture 20 images pour chaque pièce; les algorithmes doivent produire des résultats en quelques millisecondes.
• Semi-conducteurs ( seuil technique le plus élevé):L'inspection des plaquettes et des emballages nécessite une précision à l'échelle nanométrique, en utilisant des sources de lumière UV profondes et des caméras à balayage en ligne multi-mégapixels.Un seul équipement d'inspection coûte souvent des millions, voire des dizaines de millions de RMB.Ce secteur reste largement monopolisé par des fournisseurs étrangers, dont KLA et Applied Materials.
• Nouvelle énergie (tracé à la croissance la plus rapide):L'inspection couvre les électrodes, les séparateurs et les cellules des batteries au lithium.et même de minuscules trous sur les séparateurs peuvent déclencher des risques de fuite thermique de la batterie.

Parmi les secteurs d'application supplémentaires figurent le photovoltaïque, la fabrication automobile, les produits pharmaceutiques et la transformation alimentaire.

Les schémas optiques, les architectures d'algorithmes, les structures d'équipements mécaniques et les normes de validation diffèrent considérablement selon les secteurs verticaux.L'expertise acquise en électronique 3C offre peu d'avantages pour entrer dans la fabrication de semi-conducteursLa maîtrise de ces domaines nécessite au moins huit à dix ans d'accumulation industrielle.

Par conséquent, le principal obstacle à la vision artificielle n'est pas une technologie isolée, mais des capacités intégrées couvrant l'optique, les machines, l'électronique, les algorithmes et le savoir-faire des processus verticaux.Aucun maillon ne peut être négligé.

Les marchés du milieu et du bas de gamme sont largement conquis; les segments haut de gamme continuent de se développer activement.

Pour résumer: les fournisseurs nationaux ont acquis un solide terrain sur les marchés de niveau intermédiaire couvrant l'électronique 3C, le photovoltaïque et l'emballage alimentaire.I-TEK OptoElectronics et TZTEK fournissent des caméras industrielles et des systèmes de vision compétitifs à environ un tiers à la moitié du prix des alternatives importées, répondant pleinement aux exigences d'inspection standard.

Fondé par le Dr Dong Ning de l'Université des sciences et technologies de Chine,I-TEK OptoélectroniqueIl a développé la première caméra industrielle 8K à balayage en ligne produite en Chine en 2012, comblant ainsi un vide intérieur critique.La firme a depuis déployé des caméras à balayage en ligne 16K et des caméras à refroidissement thermoélectrique de 150 mégapixels, gagnant un siège à la table mondiale pour le matériel d'imagerie industriel haut de gamme.

TZTEKatteint une précision d'inspection de 0,3 μm pour l'électronique grand public, correspondant aux offres de haut niveau d'Hexagon et Keyence.en éliminant le monopole de longue date de l'UCK.

Néanmoins, des lacunes substantielles persistent dans les domaines haut de gamme, en particulier l'inspection des semi-conducteurs frontal.

1. Capteurs d'image haut de gamme: Les capteurs CMOS premium multi-mégapixels sont principalement fournis par des fournisseurs étrangers tels que Sony et e2v
2. Composants optiques de précision: les lentilles télécentriques à très faible distorsion et les systèmes optiques UV profonds dépendent encore fortement des importations
3. Sources de lumière UV profonde: Peu d'entreprises nationales réalisent une production de masse constante
4. Plateformes d'algorithmes de base: Keyence et Cognex maintiennent des écosystèmes de logiciels de vision matures et bien établis; les plateformes nationales rattrapent encore leur retard
5. Des cycles de qualification des clients longs: les équipements de production de semi-conducteurs nécessitent souvent une à deux années de vérification sur place avant leur déploiement officiel;La seule capacité technique ne garantit pas l'accès au marché

Ces contraintes qui se chevauchent créent la configuration actuelle du marché: difficulté de pénétrer les secteurs haut de gamme, tandis qu'une concurrence féroce des prix domine les marchés intermédiaires.

Pour revenir au titre de la vidéo:"Les principes sont bien connus, mais la précision reste difficile à trouver dans tout le pays".

Cette affirmation ne contient que la moitié de la vérité. Les théories des algorithmes de sous-pixels, de l'optique télécentrique, du contrôle de mouvement de précision sont toutes documentées dans les manuels.Le vrai défi réside dans la traduction de la théorie en produits industriels stablesLe détail de la proposition de règlement est le suivant:

L'industrie de la vision artificielle n'a pas de place pour des découvertes révolutionnaires ou des technologies de pointe.

Ses obstacles concurrentiels sont enracinés dans des milliers de détails subtils:

• Différences de distorsion contrôlées à plusieurs dixièmes de millième dans les lentilles
• 00,1% de stabilité de la luminosité à long terme des sources lumineuses
• Une précision de sous-pixels de 0,1 pixel constante dans des images bruyantes du monde réel
• Taux stables de non-détection après des millions de cycles d'inspection sur les chaînes de production
• Expérience accumulée en matière d'inspection dans des centaines d'industries et des milliers de variantes de produits

De telles découvertes sont rarement publiées dans des articles universitaires ou complètement divulguées dans des brevets.

L'industrie chinoise de la vision artificielle s'est développée au cours des deux dernières décennies: de la dépendance totale aux importations à la substitution intérieure complète dans les segments intermédiaires et bas de gamme,et maintenant les percées progressives à la fin supérieureLes progrès ont été difficiles, mais la direction est claire.

Après tout, ces minuscules lacunes après la virgule décimale ne peuvent être fermées que par des progrès progressifs et persistants.