凌华科技：消费产品需求是推动机器视觉行业发展的一股巨流
【《视觉系统设计》采访，受访者：凌华科技IoT策略解决方案与技术事业处产品经理梁雅森】
Q：在刚刚过去的2017年，公司业绩比2016年增长的百分比？贡献突出的产品和应用领域分别是什么？
我们的自动化与机器视觉部分成长了30%以上。受益于手机电子制造产业强劲的需求，在运动控制卡以及智能相机产品，有显著的成长。
Q：在过去的一年中，贵司开发的新产品？产品的核心优势？新产品满足的应用需求和应用领域分别有哪些？
2017年凌华科技发布了即用型智能相机NEON-1021-M，GigE vision PoE+图像采集卡PCIe-GIE74/72等机器视觉相关应用新产品。
即用型智能相机NEON-1021-M，是凌华科技与知名机器视觉软件MVTec联手打造的有史以来最强大的即用型智能相机，结合MVTec在机器视觉软件领先的技术与丰富的经验，以及凌华科技在硬件先进与坚固可靠的设计能力，NEON-1021-M带给使用者全新的使用经验，无需编写程序，OPC-UA的支持，降低用户整合与其他系统沟通的门坎。能够在短时间内，帮助使用者完成新一代机器视觉的应用部署。
GigE vision PoE+图像采集卡PCIe-GIE74/72是凌华科技凭借在图像采集卡多年丰富的经验，发布的新一代的图像采集卡，支持多卡采集并提供无掉帧保证，宽温的设计能确保在严苛环境的下仍能够取像稳定。基于FPGA发展出的TOE(Trigger over Ethernet)功能，能够利用原有的网线提供低延迟触发讯号。使用者只需要使用网线就能完成触发(TOE)，相机供电(POE)以及数据传输等功能，大幅简化配线的时间成本并提供稳定经济的机器视觉解决方案。
Q：从目前大的产业环境来看，有哪些发展趋势正在推动机器视觉行业的发展？
在消费性产品生命周期变短、人力成本日渐提升、消费者对于产品多样化的需求下，如何满足这样的需求，成为主要的课题。应对这样的解决方案，智慧工厂、工业物联网、工业4.0成为目前主流的思想与趋势，对机器视觉应用的发展有显著的影响。
解构以下几个面向的趋势：
1. 更多数据的收集与分析，提高了对数据处理性能的需求，分布式计算的观念、边缘运算、雾运算、云端运算等等，开始影响机器视觉应用的发展，机器视觉不再只有单纯的图像采集与识别，更包含了运算、分析以及与其他设备的协同工作与运算。
2. 万物联网，设备与设备的连接与沟通。与其他设备的沟通与协同工作，都是通过网络来建构的，OPC-UA、ROS 2、DDS、MQTT等等技术解决方案，将影响接下来的机器视觉发展方向。
3. 产品生命周期短、产品导入时间需要更短，制程需快速导入，以迅速应对市场变化的需求。因此能够容易使用、快速上手的解决方案将是关键因素。目前机器视觉软件开始朝向容易使用，友善的使用界面的方向设计，缩短用户学习成本，以及系统导入的时间。因此容易使用的软件解决方案，也是值得关注的趋势。
Q：未来工厂高效、精准、快速反应和智能化的生产方式，将会为机器视觉带来哪些机会？抓住这些机会必须解决哪些挑战？
在IIoT 工业物联网以及工业4.0的浪潮下，智慧工厂成为工业自动化的主流，机器视觉将从过往被动检测转变成为主动的角色。机器视觉不再只有控制质量，更是扮演着数据搜集，分析以及连接等等重要的角色。
为了应对这样的转变，如何及时搜集，分析处理大量的数据？如何让机器视觉设备与其他设备沟通？在此新的趋势下应运而生的Edge computing边缘运算云端应用、OPC-UA、ROS2以及VGR视觉引导机器人等技术，都是机器视觉的新课题与挑战。
Edge computing 边缘运算：在过往机器视觉的应用，相机跟运算单元(IPC)是分开的，然而越大的数据量，需要更强大的运算能力，也因此让相机有运算能力，也就是边缘运算Edge computing的观念 ，可以在相机端对数据先行处理，以分担运算单元的负担。智能相机就是边缘运算的体现。
OPU-UA: OPC Unified Architecture是针对工业自动化应用，机器与机器沟通的协议。在智慧工厂、工业物联网的架构下，为了让各个不同平台、功能的机器相互串联沟通、交换数据，OPC-UA的架构与协议提供了解决方案。在过往机器视觉与PLC、I/O 以及运动控制等设备沟通，都需要各个不同专属的协议或是客制化的功能，增加了整合的难度。OPC-UA则是提供了统一的架构与协议的解决方案。
VGR 以及ROS 2: VGR (Vision Guided Robot) 技术的导入，让机器人有了机器视觉的辅助，提升了工作能力与效率，AGV无人车跟机器人的应用都已广泛导入机器视觉。Robot Operating System，ROS是开源的操作系统，专为机器人软件开发设计的系统架构；ROS 2加强了机器人与机器人沟通的协议，基于DDS (Data distribution service) 架构，加强了机器人与机器人沟通的实时性，提供低延迟、点对点实时沟通，提高沟通的效率，提升机器人协同工作的能力。VGR以及ROS 2的结合与介接，能够同时提升机器人生产以及协同工作的效率与能力，跨技术的结合机器视觉以及机器人系统，将会是智能工厂的完美的解决方案。
Q：就视觉技术本身的发展和视觉技术的应用领域这两方面，您还分别看到了哪些特别的发展趋势？
深度学习(Deep learning)。深度学习并非新的技术，属于机器学习 (Machine learning) 的一部份，运用类神经网络的架构，通过训练，让机器能够如人脑般的分辨、决策以及预测。在过往都是使用高性能的CPU来进行，因此成本非常高昂，加上CPU处理能力的限制，运算处理时间非常长。近年来GPU的技术进步，能够提供比CPU有效率的处理图像能力，有效地缩短了图像处理的时间。因此深度学习如何导入机器视觉应用，是值得关注的。
Q：2018年公司的发展目标及发展规划？预计业绩比2017年增长的百分比？会将重点放在哪些产品和哪些应用领域？
提供工业物联网、工业4.0、智慧工厂的完整解决方案，帮助使用者能够快速容易的导入，是凌华科技在2018年发展的主轴。因此不论在edge computing边缘运算、Deep learning深度学习、ROS 2 都是主要技术的发展的重点，并且将这些技术导入，不论是智能相机或是视觉图像系统等机器视觉相关产品线。预计年成长的百分比约在20~30%左右。
关于凌华
凌华科技凭借其领先的边缘计算解决方案，推动跨行业的数据决策（Data-to-Decisions）应用。凌华科技面向自动化、网络与通信、医疗、交通、国防军工等垂直产业，提供丰富的模块以及针对通用和特定市场的工业物联网平台。我们的产品包括基于工业标准规格的主板、刀片、机箱、模块、网关、系统和端到端的解决方案，以及丰富的测量测试产品、触控电脑及专用显示器等。其中，大部分产品都是加固等级，支持扩展宽温、冲击和振动。
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