这项技术被郑州一家公司突破，效率还是国外设备的15倍

河南商报首席记者吴智星/文 记者宋亚猛/图

郑州的亲，夜晚路过紫荆山转盘时，你曾注意过发光的斑马线吗？

斑马线两端树立的信号灯箱上配有高清摄像头与液晶电子显示屏，可对闯红灯的行人进行抓拍和现场曝光。

这里头，应用了图像比对识别技术。

随着机器视觉和人工智能技术的运用和普及，工业装备(制品)在线检测线也将完成从抽检时代到全检时代的更迭。

智能化驱动下，繁琐、耗时的人力正在被机器所代替，甚至在某些食品企业的在线监测环节，替代比例达到了80%。可能你还不知道，视觉大数据智能技术领域的头部企业就在河南郑州。

信号灯接入图像大数据比对曝光系统，闯红灯的人少了

郑州人夜晚路过紫荆山转盘时，可能已经注意到了脚下那发光的斑马线。

斑马线两端树立的信号灯箱上，可是配有高清摄像头与液晶电子显示屏的，可对闯红灯的行人进行抓拍和现场曝光。

抓拍后，系统会将交通违法者的信息上传至后台进行比对，对比数据库信息后再进行曝光。

试行一年多来，紫荆山转盘附近的交通通行情况改善明显，闯红灯的人变少了。

以上提到的图像比对，便用到了郑州金惠计算机系统工程有限公司（以下简称：金惠科技）的技术。

金惠科技成立于1997年，经过20多年的发展，完成了从计算机硬件提供商到AI企业的迭代升级，目前是一家具有自主知识产权的智能图像/视频处理技术的计算机视觉技术服务商。

提到金惠科技，或许鲜为人知，但说起“郑州金惠”，可能很多人会想起“绿坝——花季护航”这款软件。

根据公开资料显示，2004年，郑州金惠开始投资研发“金惠堵截黄色图像和不良信息专家系统”，用于过滤网络上的不良信息、为青少年健康上网保驾护航。

2008年，郑州金惠研发“绿坝-花季护航”绿色上网过滤软件被中央精神文明办、财政部、工信部使用中央财政资金买断一年使用权及相关服务，供全社会免费使用，并由教育部、财政部、工信部、国务院新闻办四部委联合发文，要求全国中小学校安装应用。

“绿坝”的成功，也为后来金惠科技在视觉大数据智能技术领域的发展奠定了基础。如今，在AI人像大规模比对、智慧交通、智慧城市方面，金惠科技也多有涉及。

金惠科技资本运营中心总经理赵经纬告诉河南商报记者，目前他们正在打造智慧小区项目，通过对视觉大数据智能技术的运用，实现对区域内电力、通风、水、照明、电梯等系统的可视化综合管理。

“做到人、车、物三级管理，从而把物业的全链条打开，减轻物业管理压力的同时，为居民提供更安全、舒适的人居环境。”赵经纬说，“他们也会打造家庭版的APP，让居民通过手机就能看到所住小区的综合运行情况。”

赵经纬介绍，去年在金水区已经做了7个智慧小区的样本，“马上还要有300个智慧小区项目落地，年内能落地的至少500个”。

智能在线检测：一分钟检测1500瓶矿泉水，检测效率是国外设备的1.5倍

在郑州市杨金科教园区金惠科技展厅内，机械臂自动抓取气缸套，并将其放入检测区。在补光之下，系统快速对产品进行图像识别。

“这套系统是我们自主研发的‘基于机器视觉的工业制品表面缺陷智能检测系统平台’，能识别人眼看不到的裂纹、沙眼、划痕。”赵经纬说：“系统实现了360度非接触自主检测、测量，准确度达到了微米级，识别的同时，后台自动生成统计数据，并上传给管理者。”

该平台曾入选2018年工信部首批“人工智能与实体经济深度融和创新项目”，目前，该平台已在中原内配气缸套生产线上成熟运用。

与金惠科技合作方的还有万丰奥威、天润曲轴等龙头企业。赵经纬介绍:“只需要1.2秒，就可完成对一个轴承的检测。”

河南商报记者在展厅内看到，系统平台还能对卫龙辣条的包装、今麦郎矿泉水的瓶身包装进行检测。“有无坏包、鼓包，喷码清晰度、图式清晰度、生产日期等信息都可以被识别出来。”赵经纬说，在检测环节，可以为一些企业释放出80%的劳动力。

以前，自动检测矿泉水包装的设备，多数来自国外的企业。金惠科技副总经理闫杰告诉河南商报记者，若检测设备发生故障，就需请国外的工程师过来维修，“他们一踏出家门起，就要开始计算酬劳，因此维修费用经常是笔不小的开销。”

最终，经过研究和试验，金惠科技搞出了自主产权的检测设备。“我们现在每分钟可以检测1500瓶矿泉水，而国外的设备每分钟只能检测1000瓶左右，我们的识别率比他们高了50%，替代了国外产品。”闫杰说。

赵经纬介绍，相较于行业内的离线检测，金惠科技做的基本上是在线检测，可以与前端生成线相融合，提高生产效率，也解决了不少客户急需“全量检测”的痛点。

智能巡检机器人在这些领域普及，高效又安全

展厅内，除了智能在线检测系统平台，河南商报记者还看到了数款智能巡检机器人。

赵经纬指着其中一台室内巡检机器人说，此次新冠肺炎疫情期间，应客户要求，他们在机器人身上安装了紫外线消毒及消毒剂消杀设备。其实，这类机器人的主要运用场景是机房。

“机器人可以自动调节升降，观测服务器上表计、灯光闪烁等情况，遇到异常则会自动提醒。”赵经纬介绍，机器人还设置有“跟随”的功能，在同一机房中存有不同品牌服务器的情况下，可以各自领着前来维修的专业人员前往。

目前，室内巡检机器人已经在移动IDC机房、京东机房、中国联通IDC机房等处成功落地。

一台名叫“瓦力”的室外巡检机器人吸引了同行人的注意。就像电影里的与其同名的机器人一样，它两个大眼睛，甚是可爱。

赵经纬告诉河南商报记者，第一台“瓦力”在新疆的高压变电站服役，“虽然当地海拔高、昼夜温差大、环境恶劣，但是它工作了一年多，一次故障也没有发生过。”

据了解，金惠科技研制的室外智能巡检机器人产品已经成功落地国家电网、南网、国家能源集团、青岛地铁、济南城市管廊等地。它们在解决传统人工巡检低效的同时，又保护了工人的身体安全。

链接：关于计算机视觉

计算机视觉是采用机器代替人眼来做测量和判断的技术。其主要原理是，通过相机产品(即图像摄取装置)，将被摄取目标转换成图像信号，然后再传送给专用的图像处理系统，系统根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，从而分析出被摄目标的形成。

作为计算机视觉的一大分支，工业视觉更多注重广义图像信号（激光，摄像头）与自动化控制（生产线）方面的应用，与人眼相比，工业视觉在精确程度、客观程度、可重复性、成本以及效率上都有明显的优势。

工业视觉可用于实现对产品表面信息进行检测、非接触式测量产品外观尺寸、判断物体位置坐标以及识别判断物体的颜色、形状等特征。从应用工艺来看，工业视觉既可以和机器人配合，实现分拣、装配、印刷等工艺，也可以进行高性能和精密组件的检测和测量，后者对精密程度要求更高，但也恰恰是人眼难以实现的，需求也更大。工业视觉相当于给赋予生产过程一双眼睛，让制造智能化，打开了智能制造的新“视界”。（首席编辑 华丽娟 编辑 施尚景）

如正确使用光谱成像技术进行食品检测-莱森光学有限公司

现代社会中人们对于食品安全和质量控制问题高度关注，相关领域也展开了深入探索，寻求最为高效、具有广泛推广可行性的食品检测技术，强化食品安全与质量把控。其中，光谱成像技术具有独特的优势，如高光谱成像、拉曼光谱、近红外光谱、红外光谱等几种常见的光谱检测技术，在食品检测中各有特点。在此基础上，结合光谱成像技术检测猪肉和牛肉的实际案例分析，探究光谱成像技术在食品检测中的实际运用效果，为广大人民群众提供高品质的食品。

传统食品检测过程中，更多地依赖人力，这就对食品检测人员的专业技能和实践经验要求较高，且相应的食品样本检测工序繁琐，检测失误的风险较高。光谱成像技术则不同，其是一种非接触性的食品检测方式，不仅能够避免食品样本被破坏的风险，还能够利用 200-2500nm 波段光源快速地获得精准的食品检测结果。

1 食品检测中光谱成像技术的应用

在食品检测过程中，光谱成像技术具有操作简单、成本低廉、检测准确率高的特点，具有极高的应用推广价值。

1.1 高光谱成像检测技术

高光谱成像检测技术是立足于多光谱成像基础上的，在200-2500nm 的光谱信息范围内，能够实现对目标的连续性成像处理，不仅能够获得目的空间特征，还能够获得目标的光谱信息，且具有较高的信息识别度。高光谱成像检测技术应用在食品领域，检测人员能根据其光谱信息的差别，按照“同物同谱”的原理识别不同的物质。在实际的食品检测应用中，高光谱成像检测技术能够快速检测食品外观破损、颜色等，剔除不合格的食品。同时，高光谱成像检测技术还能够快速检测出食品中的农药、病虫害、成分等信息，针对肉类食品中的 pH 值、落菌数、污染物等进行有效检测，从而对食品进行安全鉴定和品质分级。另外，高光谱成像检测技术在一些食品品质分级上有独特优势。例如茶叶，高光谱成像检测技术能够检测出茶叶中的水分含量，从而分辨出茶叶的年份。

1.2 拉曼光谱检测技术

与之前食品安全领域常用的气相色谱法等检测技术相较，拉曼光谱检测技术不仅保留了高灵敏性和检测准确性优势，还解决了气相色谱检测方法成本高、耗时多、现场检测环境要求高等问题。拉曼光谱检测技术能够实现快速现场检测，且该技术适用于多个检测环境。便携式拉曼光谱检测仪器以体积小、质量轻成为了食品巡检的最佳选择，能够轻松完成食品检测任务。拉曼光谱检测技术在食品领域的应用，能够在分子水平上获取丰富的食品样本物质结构信息。拉曼光谱检测技术能够实现定性定量分析，且所需的样本量极少，有利于减少资源浪费，也无需进行样本预处理，操作简单方便。但值得注意的是，拉曼光谱检测技术在应用中会受荧光效应的影响，在一定程度上会影响食品检测结果准确性。

1.3 近红外光谱检测技术

近红外光谱检测技术作为一种快速高效的无损检测技术，无需利用化学试剂，不仅能够实现实验室检测，也能够适应现场离线检测分析，在食品检测中有较高的推广价值。近红外光谱检测仪器的操作简便，对使用者要求较低，只需进行简单的操作训练就能够熟练使用，从而确定食品的物质特征，如水分含量、蛋白质、脂肪、纤维及碳水化合物等营养成分。例如，现代生活中年轻人对干制零食的需求日益增加，如苹果干、柠檬干、菠萝干等，一些商家为了提高产品销量，会在上面涂抹色素粉等改善产品外观。利用近红外光谱检测技术，能够检测出水果干的水分、蛋白质、纤维等成分，以区分食品品质，剔除不合格产品，保障食品安全。

1.4 红外光谱检测技术

在红外光谱检测技术应用中，红外光谱会被物质分子选择性地吸收，实现物质分子的跃迁而激发变化，形成红外吸收光谱。在红外光谱中，通过分析红外辐射的通过率、吸光度等指标，进而分析物质分子的定性定量性质。通过红外光谱检测技术，能够利用红外辐射分析样本物质分子吸收状况，以确定食品是否变质。例如，用红外光谱检测技术检测乳制品时，检测人员可进入车间现场操作，无需预处理，直接检测样品，获得样本成分信息，如脂肪、蛋白质含量规格，防止发生产品品质问题。经过基础培训的检测人员就能进行该操作，且检测效率高，耗时大约为60秒，成本低。

2 以光谱成像技术检测猪肉和牛肉案例分析

肉类及肉制品是高营养价值的食品，也是人民生活必不可少的蛋白质类食物，肉类食品安全也成为了食品检测的重点。随着人们追求高品质生活，对于肉类的品质要求不仅仅停留在统一标准，而是追求更高的品质。因此，出于市场公平的考虑，寻求有效手段对肉类进行品质分级十分必要。如上所述，光谱成像技术作为一种无损检测方法，对于肉类品质的鉴定和检测也有明显优势。一方面，光谱成像技术能够对肉类食品的外部属性，如颜色、形状、纹理等特征进行成像分析。另一方面，通过高光谱成像技术能够获取肉类食品的物质光谱信息，对肉类品质进行进一步甄别。以检测猪肉和牛肉为例，针对市场上一些不法商家将猪肉、牛肉混卖的现象，利用高光谱成像技术，对猪肉、牛肉的样本在 440-700nm 的可见光谱上提取信息，构建空间信息模型，分析样本成分信息。通过样本光谱曲线结果分析，发现猪肉样本的反射光谱强度较高，而牛肉光谱强度则呈现出相对较低的水平，从而能够有效识别猪肉和牛肉。因此，在检测猪肉和牛肉过程中，利用高光谱成像仪器能够有效进行质量识别和分级，并具有操作简单、使用成本低的特点。

总之，全球化进程的持续推进以及国际贸易的快速增长，很大程度上改变了食品行业的格局。但是国际食品供应链追踪太过复杂，难以有效把控食品安全和质量。光谱成像技术不仅能够高效地检测出食品问题，还能够减少人工识别的失误，具有较高的推广价值。与传统食品检测方法相较，光谱成像技术运用化学计量学原理，精确地提取食品的光谱信息，准确地检测微生物状况，且对食品本身的安全和质量没有损坏，具有广泛推广的可行性。虽然光谱成像技术还有一些应用限制，但随着技术进步和探索，光谱成像技术在食品检测上的应用未来具有广阔的前景。

莱森光学（深圳）有限公司是一家提供光机电一体化集成解决方案的高科技公司，我们专注于光谱传感和光电应用系统的研发、生产和销售。

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