机器视觉智能感知平台

利用工业相机及深度传感器，采集二维视频及景深信息，利用传统图像处理技术结合人工智能深度学习技术，进行工业产品的形状和尺寸测量，表面质量检测以及产品等级评估。

1）非接触。利用光谱仪等视觉技术，不会损伤零部件； 2）高精度。采用高分辨率工业相机，实现高精度检测； 3）高效率。采用高速/超高速工业相机，在保证精度的前提下，帧率达每秒2000～20000帧以上，并且利用人工智能边缘计算技术，在本地处理视频流图像，不会出现漏检情况； 4）高可靠性。由于采用光电技术进行信号采集，现场抗干扰能力强，可以长时间稳定工作； 5）三维立体结构。利用深度传感器，可以在需要的时候对被检测对象进行三维建模，避免了二维摄像头不包含景深信息，无法测量距离的缺陷。

我团队从2017年即开始做视觉感知技术的研究并持续至今。目前，本产品涉及到的技术已经在我团队部分产品中应用。例如在医疗领域，我们研发了甲襞微循环智能检测系统，利用AI算法对从电子显微镜采集到的视频信号进行处理，检测每条微循环血管，对血管进行分类和分级，以及量化评估如管径、管长、血流速度、微血栓出现数量等指标。在工业领域，我们为某LED生产企业研发了对LED灯座的划痕检测和产品等级评估系统，利用工业相机高速检测并分析LED灯座上出现的划痕长度、宽度和深度。在教育领域，我们与国内某知名舞蹈培训机构合作，利用三维视觉传感器研发了智能舞蹈教练系统，可以帮助学员自助式地纠正不规范舞蹈动作，避免形成肌肉记忆。

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评价单位：“科创中国”高校科技成果转化科技服务团 (广东高校科技科技成果转化中心) 评价时间：2023-10-20

朱园园

广东高校科技成果转化中心

高级技术经理人

综合评价

基于外在环境信息和内在系统状态，融合计算机处理大规模数据的感知优势和人类推理、决策的认知优势，提出混合增强视觉认知概念。混合增强视觉认知是以计算机运算为核心的智能视觉感知来增强人对复杂数据的理解认知，以人的推理、辅助决策支持增强计算机的认知学习能力，执行以深度人机交互为核心的图像信息察觉、理解、推理、预测、决策、学习的过程。总而言之，该项目成果的思路方向很好，未来市场空间广阔，符合当前政策要求，转化成熟度很高，值得支持推广。

评价单位：- (-) 评价时间：2023-09-27

胡荣杰

广东博士创新发展促进会

战略研究主任

综合评价

基于外在环境信息和内在系统状态，融合计算机处理大规模数据的感知优势和人类推理、决策的认知优势，提出混合增强视觉认知概念。混合增强视觉认知是以计算机运算为核心的智能视觉感知来增强人对复杂数据的理解认知，以人的推理、辅助决策支持增强计算机的认知学习能力，执行以深度人机交互为核心的图像信息察觉、理解、推理、预测、决策、学习的过程。总而言之，该项目成果的思路方向很好，未来市场空间广阔，符合当前政策要求，转化成熟度很高，值得支持推广。

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