替代传统人工目视法，「 凌上科技」针对高透材质，推出基于机器视觉的自动光学检测设备

一直以来，镜片在生产、批发、外贸等过程中，其表面的质量检验和分拣是非常重要的环节。现阶段镜片的质检主要靠人工识别筛选，在工作台放置日光灯，工人手持镜片在光线下观察镜片，判定镜片质量等级并进行分拣。

目视法虽然简单，但存在很多问题：1、受人主观性影响。通过多次收集镜片公司数据，发现单批次缺陷瑕疵的漏检率高达30%以上；2、人工检测速度慢。通常一个熟练的检测人员检测一个镜片需要至少5s以上；3、人工检测精度低。4、人工检测成本高，尤其是镜片检测工人需要长期暴露在强光下，对工人眼睛伤害大，招工呈现越来越难的趋势。

目前中国眼镜镜片总产量占到了世界总产量的70%以上，在自动质检需求越来越强烈的背景下，潜在市场规模巨大，可达千亿元。

总部位于北京的创业公司凌上科技，开发了一套基于机器视觉技术，可以对包括玻璃、树脂等在内的高透材质进行自动化质量检验，以提升检验效果和效率，降低用人成本。凌上科技CEO李旭告诉36氪，他们的方案经实地应用测试，检测速度在2s左右，检测效果优于人工目视法。

整个自动质检的过程大概分为三个主要的环节——图像获取、图像处理、缺陷特征提取。但镜片类的高透材质相较于一般机器视觉的处理对象有一定的特殊性，由于镜片是透明的反光的，如何获取反映镜片质量特征的图像是识别成功的关键，即图像获取是图像检测的第一步也是至关重要的一步。图像获取环节又涉及到三个关键点——光源种类、照明方案（照明入射方式和照明类型），和光学结构。图像处理和缺陷特征提取则涉及到算法模型和训练数据方面的技术和积累了，凌上科技和苏南地区第二大眼镜生产厂商进行了深度合作，因此在数据收集、实际落地测试等方面，均有优势。
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