一般CCD在紫外區(qū)的量子效率較低。這是由于CCD表面多晶硅電極吸收了紫外光所致，目前已采用了三種增加光譜響應(yīng)度的辦法:一是將整個(gè)CCD器件減薄到約10um厚，并從背面照射器件以便使入射輻射不通過器件前面的疊置柵結(jié)構(gòu)。二是用熒光材料對器件表面進(jìn)行涂敷，使短波段的光子被涂層中熒光物質(zhì)吸收后在可見光波段被重新發(fā)射。三是采用有效的相位技術(shù)，用離子擴(kuò)散面代替多硅柵來維持所需勢阱。? 目前已有許多技術(shù)用以降低CCD的讀出噪聲和提高讀出速度，如采用重新分級讀出模式。重新分級是在傳輸所有電荷之前將包含在檢測器中多路像素內(nèi)的電荷進(jìn)行整合的過程。檢測器象素中重新分級的電荷以單一讀出方式被檢測因而只有*與一次讀出相關(guān)的噪聲。同時(shí)，也提高了讀出速度。另外，還利用了雙溝道設(shè)計(jì)使CCD兩邊同時(shí)讀出信號，提高了讀出速度。

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當(dāng)前包裝機(jī)械應(yīng)用中，其傳感和檢測技術(shù)、定位控制、在線監(jiān)測等得不到充分應(yīng)用，同國外的自動化技術(shù)比依然存在較大的差距?，F(xiàn)今，我國包裝機(jī)械品種約有1300多種，缺少高科技、高精度、高質(zhì)量配套產(chǎn)品，產(chǎn)品性能低，穩(wěn)定性和可靠性差，壽命短，表面處理粗糙，造型不美觀，我國包裝機(jī)械的技術(shù)水平從整體上看比先進(jìn)國家落后20年左右。從科研產(chǎn)品開發(fā)上看，還基本停留在測試仿制階段，自行開發(fā)能力不強(qiáng)，科研投入少，經(jīng)費(fèi)*占銷售額的1%，而發(fā)達(dá)國家高達(dá)8%～10%。

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2015年12月，他創(chuàng)立了上海衛(wèi)嵐電子科技有限公司，專注研發(fā)工業(yè)數(shù)粒機(jī)。經(jīng)過團(tuán)隊(duì)近一年半的研究，2017年3月，C193型雙通道雙線程CCD視覺數(shù)粒機(jī)成功上市。2017年6月，B60型單通道三相機(jī)CCD視覺數(shù)粒機(jī)成功上市。2018年3月，C123型雙通道三相機(jī)CCD視覺數(shù)粒機(jī)成功上市。2018年11月C308P雙通道伺服型CCD視覺數(shù)粒機(jī)成功上市。2019年6月，D850/D1650多道式視覺數(shù)粒機(jī)成功上市。工業(yè)數(shù)粒機(jī)果真?zhèn)髡f中那么神奇嗎？在生產(chǎn)車間現(xiàn)場，該公司技術(shù)人員用一包工業(yè)零部件進(jìn)行了演示，定額數(shù)量為2000粒。工業(yè)數(shù)粒機(jī)點(diǎn)數(shù)用時(shí)*為6秒。之后，該技術(shù)人員用人工點(diǎn)數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，全部合格。

機(jī)器視覺技術(shù)是屬于人工智能的重要分支。人工智能的研究圍繞在如何使機(jī)器具備人類智能，其架構(gòu)可分為基礎(chǔ)支持層、技術(shù)層、應(yīng)用層。基礎(chǔ)支持層包括大數(shù)據(jù)、計(jì)算力和算法，基礎(chǔ)支持層中的數(shù)據(jù)可以比作人工智能的燃料、算法可以比作人工智能的發(fā)動機(jī)，數(shù)據(jù)量、運(yùn)算能力提升以及深度學(xué)習(xí)算法促進(jìn)了人工智能技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展；技術(shù)層側(cè)重人類智能的某一方面，包括視覺類技術(shù)（機(jī)器視覺、計(jì)算機(jī)視覺）、語音類技術(shù)（語音識別、機(jī)器翻譯等）、自然語言處理類技術(shù)、人機(jī)交互等；應(yīng)用層則是人工智能技術(shù)的具體落地，可以是具體的產(chǎn)品、裝備（如智能檢測裝備），也可以是一類解決方案（如人臉識別）。從機(jī)器視覺的架構(gòu)來看，從底層的傳感、到算法集成應(yīng)用，隸屬于人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

C系視覺數(shù)粒機(jī)對單包包裝數(shù)量要求較多的需求尤為契合。

 真正意義上的視覺數(shù)粒機(jī)，是當(dāng)物品流以單層平鋪狀態(tài)由震盤整堆輸送， 無需分為單列通道，整堆下墜時(shí)通過取像區(qū)域計(jì)數(shù)。新一代的視覺數(shù)粒方法采用補(bǔ)差方式， 在整堆計(jì)數(shù)后，補(bǔ)差裝置控制單個(gè)物品數(shù)量補(bǔ)差以達(dá)到目標(biāo)數(shù)量， 但難度在于需要控制初次分堆量接近而不超于目標(biāo)數(shù)量，而初差時(shí)也需要單列單個(gè)的控制物品， 其時(shí)也是傳統(tǒng)的軌道式電子數(shù)粒的一種延伸，也受制于原有的問題? 。新一代視覺電子數(shù)粒機(jī)是不需要對計(jì)數(shù)后的物品進(jìn)行補(bǔ)差，物品堆通過一個(gè)邏輯分配器，電腦監(jiān)控物品堆進(jìn)入分配器時(shí)的分布狀態(tài)。以邏輯計(jì)算方法分配出目標(biāo)數(shù)量

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機(jī)器視覺技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造生產(chǎn)領(lǐng)域。我們認(rèn)為有兩點(diǎn)重要原因：（1）可靠性原則，機(jī)器視覺技術(shù)是基于人工智能的架構(gòu)，其底層是以數(shù)據(jù)傳感和算法作為支撐的，機(jī)器視覺設(shè)備自身集成了自動化定位、識別、判定的軟硬件平臺，對于標(biāo)準(zhǔn)批量化產(chǎn)品，可以做到較高的可靠性；（2）經(jīng)濟(jì)性原則，機(jī)器視覺產(chǎn)品的應(yīng)用對人工的替代性具備明顯的成本優(yōu)勢，而且具有更高的一致性的要求。由于有這兩大優(yōu)勢，在數(shù)粒行業(yè)，上海衛(wèi)嵐電子很好的運(yùn)用了機(jī)器視覺技術(shù)。

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