吉洋视觉正进一步扩大自己的AOI检测生意版图

　　“吉洋从2014年成立之初就开始进入了视觉检测行业，实现跨应用领域的发展，积极参与全球市场的竞争。”

　　广东吉洋视觉技术有限公司（以下简称“吉洋视觉”）总经理赖理和技术总监黄采敏在接受高工新型显示采访时表示，吉洋视觉目前AOI设备覆盖的行业有DIP、SMT、LED、新能源、3C、半导体等，设备销售保持了不错的增长，新客户开拓进展顺利，订单充足。

　　随着LED照明、显示行业技术的逐步提升发展，封装器件的小型化趋势对于视觉检测设备的要求更加严苛。

　　“使用LED-AOI视觉检测设备，是LED制造领域行业必备的的高端智能管理手段，相对于通用性的视觉设备，技术壁垒比较高。从2018年开始陆续有前沿的视觉厂商开展LED AOI技术研发与应用实践。”

　　赖理认为，在国家政策积极引导及较大市场预期的推动下，特别是8K电视、智能手机等市场需求潜力巨大，将使LED产业面临广阔的发展前景，LED AOI视觉检测市场同样也将具有巨大的市场应用需求。

　　经过两年的潜心研发，吉洋LED-AOI检测设备于2016年推向市场并率先打破了国外公司的垄断，特别是背面透明胶溢胶的检测，设备技术性能及指标已达到国际先进水平，陆续得到国星光电、兆驰光电、瑞丰光电、光宝科技、亿光电子、信耀电子、中环半导体、长方照明、三雄极光等行业标杆客户的高度认可，设备销售保持了稳定的增长。

　　2020年，疫情席卷全球，LED行业也受到了重创，出口近乎停滞，上半年国内市场出货不畅。 吉洋视觉在疫情期间采取多种方式开展全方位的疫情防护工作以保障员工的生命健康安全，稳步推进生产经营，尽力保证客户需求。

　　“今年前三季度，吉洋实现营收同比增长100%。第四季度是市场需求旺季，预计全年实现营收同比增长200%。”赖理告诉高工新型显示，目前的订单中，有30%是来自于新开发的设备。

　　在10月份举行的2020光亚展上，吉洋视觉重点展示了在线式LED封装检测收料一体机C9000和在线式LED焊线等设备。

　　据黄采敏介绍，吉洋LED封装双面检测技术为国内首创，应用于白光LED、RGB封装品检领域，特别是背面透明胶溢胶的检测技术，该技术目前在国内包括国际都处于领先地位，国内外尚无竞争设备。

　　吉洋LED焊线，采用高精度高动态的微米级视觉成像技术，传统算法深度学习相结合，配合自主研发超高精度激光打标技术，达到微米级缺陷检测、激光mark、收料等功能于一体，实现LED制程检测效率提升30%左右以上，为未来实现LED固晶焊线产品全检提供了可行方案。

　　“目前这两种设备主要客户有国星、兆驰、鸿利、信耀、光宝、瑞丰、亿光、东山精密等LED封装龙头企业。”赖理告诉高工新型显示。

　　这一切的丰硕成果都离不开吉洋视觉对设备研发的重视和研发人员综合实力的提升。目前吉洋视觉在机器视觉领域授权专利近40项。

　　随着Mini LED在背光和直显领域技术工艺的快速发展，Mini LED高对比度、节能、超薄的独特优势使得其已经开始在手机、电视、汽车智能后视镜、VR、显示屏等领域得到应用。

　　赖理认为，未来，随着包括三星、索尼、友达等大厂研发出更多更具成本竞争力的技术方案，Mini LED技术必将得到更快的推广。

　　“未来会在稳定封装后AOI市场的前提下，重点主攻固晶、焊线后AOI和Mini LED AOI市场。”

　　赖理表示，目前吉洋视觉Mini LED AOI已开始为部分客户供货，随后也将陆续推出新设备，其一是既有的Mini-LED的固晶焊线AOI检测设备，切割后的AOI检测设备。

　　另一个是新研发的AOI设备，用于点亮后的Mini LED AOI检测设备。 据高工新型显示了解，吉洋视觉目前设备种类主要包括AVI、SMT/DIP AOI、LED AOI、MiniLED AOI等，在开发的设备包括LED点亮后的AOI、半导体AOI等等。

　　设备结构将深耕光电行业AOI，兼顾SMT-AOI，并逐步往医药、半导体行业的AOI延伸，比如Mini-LED点亮检测，CCM焊线及Particle检测，MEMS封装AOI检测。

　　2020年，国内LED行业发展处在一个关键节点上，在行业迈入成熟期的同时，相关体系的完善与生产自动化进程的加快、行业集约化整合势头明显已成为新的趋势。

　　随着国际LED大厂近年频繁的整合退出，优质的本土LED企业有望厚积薄发，充分发挥供应链管理和设备积累优势，在全球LED市场扩大品牌影响力和市场份额。

　　GGII数据显示，2019 年我国机器视觉市场规模 65.5 亿元（不包含计算机视觉市场），同比增长21.8%。2014-2019 年复合增长率为 28.4%，预计到 2023 年中国机器视觉市场规模将达到155.6亿元。

　　赖理认为，随着核心零部件国产化进程的加快，将降低机器视觉应用成本，提升国内机器视觉设备企业的竞争优势，并推动机器视觉在智能装备领域的普及。

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