2015年达明第一款内建视觉的手臂首次亮相，与需要外挂第三方视觉系统的机器人相比，达明机器人的内建视觉系统能够与软硬件完美整合，节省了更多的整合时间和成本。2022年达明机器人以内建视觉为基础，推出以AI机器视觉技术为核心的智能视觉软件，为客户提供全面的智能工厂系统整合解决方案。
达明机器人内建的AI视觉是一种允许用户在工厂各处部署视觉系统。它可以使TMvision视觉功能更加灵活地使用，即使机器手臂和视觉系统位于不同的工作区域，或者需要在同一工作站使用多个相机镜头执行视觉任务。软件可以安装在个人或工业电脑上，并与外接相机连接，使用户能够在电脑上使用TMvision功能来执行物件辨识、影像增强、量测等视觉任务，以提高自动化生产线的效率和质量。
1.金属套筒网印瑕疵检测
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案例描述：该客户是一家手工套筒零件的品牌制造商，他们的产品特点是使用红与蓝的网印来区分公制和英制单位，网印是此产品的关键品牌特征。这条自动化产线使用了3台达明机械手臂来完成上料、网印、烘干以及套筒的AI检测等工序。
特点：圆柱形金属铸件在完成丝印后，通过带有旋转装置的线扫描相机进行成像。然后再通过AI视觉检测识别出丝印位置的刮伤、网印重叠缺陷以及模糊等缺陷。
2.汽车组装检查
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案例描述：该客户用机器手臂快速搭配相机进行外观、引擎、车内等区域，由AI判定车辆是否有无组装上的缺失，相关的影像统一建档储存。
特点：
■ 4支手臂搭配超过30支相机同时进行检测。
■ 80秒内完成高达120项检测项目。
■ 与工厂Shop floor系统交握，确认每部车辆各自的组配零件。
3.电动车组件外观检测
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案例描述：该客户为电动车零组件供应商，传统的2D工业相机无法轻松快速地从多个角度检测，故选择透过手臂对其产品进行多面检测。其产品常见异常情况包括：（1）螺丝缺失；（2）标签放置不正确、标签未粘贴、标签方向和内容不正确；（3）通气阀盖缺失；（4）顶盖上镭射雕刻的QR码与序列号（SN）不匹配。
特点：
■ 在70秒内实现基于AI的28个元件位置评估,更大程度满足客户的周期时间。
■ 外观检测的准确率超过99%，误报率低于1%。
4.透明包装盒正反面识别
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案例描述：该客户是消费级SSD产品的包装线。在上料前，透过AI视觉确认透明包装盒的方向是否正确，以防止后续内容物放置失败。
特点：
■ 通过利用达明AI视觉，该客户实现了零误差自动包装。
■ 通过将外部工业相机连接到机器人控制器进行AI检测，检测可以在组件流入机器人操作区域之前完成，并且可以剔除不合格元件。
5.SSD产品包装线外观检测
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案例描述：该客户是一家tier-1 SSD产品代工商。在产品包装和出货之前，需要在FQC站对所有PCBA组件、金手指和卷标进行检测。
特点：
■ 需要测的RLC元件较小，故连接外部工业相机和额外照明。
■ 10秒内完成53个元件检测。
■ 能够通过大量分析图片样本自行归纳出一套辨识准则（AI模型），并随着分析样本数的累积，持续优化、调整这套准则（模型）来不断提高正确率。
■ 所有检测图片都由达明提供给客户的Image manage系统进行保存。
达明机器人拥有内建AI视觉能力，广泛适用于各类产品的外观尺寸与缺陷检测，在准确度与效率方面远远高于人工检测。协作机器人弹性灵活的工作空间，较于固定式自动化设备可以更好地满足客户对多品种定制生产的柔性需求。同时，简单快速的部署与操作，能够减少导入时间，帮助客户更快的启动自动化产线。
