12月11日，由雅时国际商讯与《视觉系统设计》杂志主办，致力于助推行业发展的VisionCon视觉系统设计系列会议在深圳举办，jinnianhui金年会首页智感受邀出席并现场分享了红外行业成功案例。

此次会议旨在探索智慧型工厂中的机器视觉技术，会上各大参会商围绕智能制造、人工智能、机器学习、3D视觉、智慧工厂、高端机器人等热点话题，诚意分享当前机器视觉行业的先进技术和解决方案，力求精准切中行业现实需求。

中国制造业的转型升级势在必行，很多制造厂商已经开始行动，无数的智慧型工厂将逐渐遍布于各个制造领域，未来的工厂中，越来越多的机器将代替人工，甚至整个制造车间将变成无人区。除了各种自动化技术、信息互联、机器人等技术外，机器视觉技术也将成为智慧型工厂中不可或缺的关键一环。

在行业创新的大浪潮中，红外技术与机器视觉相互结合所产生的火花，将是红外行业未来发展的新方向，我们相信，越来越多的智慧型工厂会应用红外技术。jinnianhui金年会首页智感依托jinnianhui金年会首页红外的技术平台，将军用红外技术转民用，变身为能服务大众，更亲民的高科技技术。

红外在工业视觉检测的应用

☉ 检测电池箱

近年来国家对新能源的支持和鼓励，新能源汽车越来越普及，而其最重要的部件就里面的电池箱。现有的手段是采用热电偶的方式测量电极温度，随着时间变化，同时结合电流电压等指标综合判断电池是否故障。

而通过红外热成像图像可以看出电池表面局部温度的变化，能够间接的反馈电池整体温度的变化。所以，利用红外热像来检测动力电池充放电过程的温度变化，是比较直观、全面的检测方式。

☉ 电路板检测

随着电路板制造工艺的发展，电子元器件的集成度是越来越高，电路越来越复杂，非接触式的故障诊断方法已经成为目前的迫切需要。

当电子元件发生故障时，有两种情况：一是短路，短路时电流较大，元件较热；二是当元件断路时，流过元件的电流值几乎为零，所以，元件温度较正常工作时低。所以，利用红外热成像检测，可以通过温度变化来判断出电子电路故障点，而红外与AI技术的结合，能够快速高效地实现电路板产线的质量控制。

☉ 太阳能光伏发电

由于光伏发电项目一般选址于地点偏远且无明显阳光遮挡的区域，分布范围广阔，其较大的建设规模和偏僻的选址决定了光伏电站巡检工作的复杂程度和难度，一旦发生设备故障或污损，将导致财产损失和安全隐患。

由于光伏电站设备数量庞大，且受地形影响，某些区域人工无法到达，从而产生巡检盲区，难以发现其中存在的隐患，此外，人工巡检遇到大型光伏电站时，巡检频次很难达到要求，导致很多电站故障无法及时发现。而红外技术与智能飞行器相结合的方式巡检，能够避免常规的人力巡检方法存在效率低、错误率高、巡检时间长、高危险等诸多问题。