有实力的AI视觉检测设备，◆智能工厂规划：基于星网锐捷供应链深度实践和电子制造行业知识库，星网元智为客户提供IT顶层规划设计、智能仓储规划设计、智能产线规划设计、智能物流规划设计等服务。
大尺寸硅片为未来趋势，机器视觉检测设备价值凸现。光伏组件的核心是电池片，在电池 片生产过程中，会产生如碎片、隐裂、表面污染、电极不良、划伤等缺陷，通过采用机器 视觉技术对上述缺陷进行检测可以大幅提升光伏产品的良率。
物流，通过物流追溯、目标识别等技术，实现物料及产品全流程追溯与管理智能化，提供生产与经营管理智能化建议与辅助决策。工业制造共性业务流程梳理 资料来源：凌云光在上述不同业务流程当中，又可以进一步抽象出识别、测量、检测、定位等核心技术。凌云光着力打造通用性的技术平台，提供标准化的技术产品，并实现技术、产品的“模块化”。有了这样一个通用机器视觉平台和业务流程体系，当服务新行业客户的时候，凌云光就可以将客户复杂的业务需求，解构为多个业务流程。基于通用机器视觉平台，加上部分定制开发，就能够形成一个满足客户需求的完整行业解决方案。此外，凌云光在长期的行业客户服务实践当中，培养了一个能够快速理解行业需求，并能快速形成针对性解决方案的工程师团队。即使面对全新的行业领域，这个团队依然可以快速完成业务和需求梳理，把握核心诉求，推动解决方案的应用落地。
结果来控制现场的设备动作。1.视觉系统应用范围——面应用领域搬运装配引导：视觉定位生产在线工艺检测：有无装配、混料分类识别包装在线检测：漏装识别，计数检测印刷标签检测：识别读取产品追溯记录：产品条码或识别跟随在线实时品质控制：外观检测，尺寸测量2. 功能介绍——种功能应用定位引导：轮廓图形、边缘、角度、圆心定位分类识别：图形辨别、轮廓识别、有无识别外观检测：瑕疵、缺陷、污点视觉点数：轮廓计数、块状计数、图形计数识别读取：条形码、几何测量：测量长、宽、圆、点、线、角度、弧度印刷检测：印错、漏印、油墨
34%，远高于全球增速。国内半 导体设备销量的高增速将显著利好国内机器视觉类企业。半导体前道制程工艺中，缺陷检测占比 57%。根据 SEMI 数据，在半导体设备中，前道设 备占比高达 80%，其中检测类设备占比约 10%。前道检测类设备主要包括膜厚量测设备、 CD-SEM、套刻误差测量、宏观缺陷检测、有图形晶圆检测、无图形晶圆检测、电子束检 测等，内部占比分别为 12%/12%/9%/6%/34%/5%/12%，其中宏观缺陷检测、有图形晶圆 检测、电子束检测等缺陷检测占比 57%。
目前，国内成立了机器视觉产业联盟（CMVU），该联盟通过制定行业公约、标准以及人才培养的方式，来推动行业的健康发展。加强机器视觉行业标准的制定具有重要价值，通用性的行业标准有助于不同厂商之间产品的融合对接，避免由于视觉厂商各自为战导致的市场割裂。有了统一的行业标准，即使产业链上下游的不同企业、同一企业的不同业务环节采购了不同机器视觉厂商的产品，依然可以实现顺畅的数据流、业务流、价值流。此外，有了统一的测评标准，可以更客观的评价机器视觉产品的优劣，让市场实现良币驱逐劣币。