机器视觉检测
多路 PoE 相机采集、CPU/GPU 推理与 IO 触发剔除一体化，支撑外观、尺寸与缺陷在线检测。
机器视觉检测把相机、光源与算法部署在产线旁，替代人工目检完成外观缺陷、尺寸测量、字符识别与定位引导。视觉工控机是其中的算力核心：既要稳定接入多台高分辨率相机，又要在产线节拍内完成推理，并把判定结果实时交给剔除机构与 MES。
典型视觉工位由工业相机、镜头、光源、触发传感器（或编码器）、视觉工控机和剔除机构组成。物料到位后触发相机拍照，工控机完成图像预处理与判定，结果通过 IO 或工业以太网交给 PLC 执行剔除，同时把检测数据与 NG 图上传 MES 追溯。
传统算法（模板匹配、边缘测量、Blob 分析）主要依赖 CPU；划痕、脏污、异色这类难以用规则描述的缺陷越来越多地采用深度学习，需要独立 GPU 或具备推理加速能力的平台。相机数量、分辨率、帧率与检测节拍共同决定了工控机的接口、带宽与算力配置。
挑战与解决方案
- 多台相机同时取图会丢帧：一个工位往往有多台相机，图像数据量大，共用一条网络时容易出现丢帧、图像不完整，直接导致误判或漏检。 研肯视觉工控机提供多路独立网口，每台相机独占一条链路；PoE 网口可同时供电与传图，减少工位布线与故障点。
- 算力跟不上产线节拍：产线速度越来越快，每件产品留给检测的时间很短。算力不足时，只能放慢节拍或降低图像精度，漏检率随之上升。 研肯提供从 CPU 规则算法到 GPU 深度学习的不同算力配置，检测需求提高时可在同一架构内升级，无需重新搭建整套系统。
- 电柜空间与车间环境严苛：工控机通常装在产线电柜里，空间和散热都受限，还要面对粉尘、振动和全天连续运行，普通电脑很难长期稳定工作。 研肯视觉主机采用短机箱上架设计，便于装入深度受限的电柜；工业级结构适合车间长期连续运行。
机器视觉检测应用
- 多相机外观检测站：2~4 台面阵相机的外观、尺寸与读码检测：Intel 酷睿平台、4 路独立 PoE+ 千兆网口、16~32GB 内存、NVMe 系统盘 + SATA 数据盘、隔离 DIO 触发与剔除
- 深度学习缺陷检测：划痕、脏污、异色等复杂缺陷的 AI 检测：酷睿或至强平台、PCIe x16 独立 GPU 插槽、32~64GB 内存、多盘位大容量存储、4U 多扩展机箱
- 线阵高速检测：薄膜、板材、纺织等连续卷材表面检测：高主频多核处理器、10GbE 或 CoaXPress 采集卡扩展、编码器输入同步、高速 NVMe 缓存