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从工业用户的需求看机器视觉市场

2020-06-01 14:18:31

数据显示,在人类获取的所有信息中,83%来源于眼睛,这就难怪眼睛被认为是“心灵的窗户”。

 

  显而易见,视觉是人类观察世界和认知世界的最重要途径,我们藉此可以获取外界事物的大小、明暗、颜色、状态等信息,在不需要进行身体接触的情况下,就能够直接与周遭环境进行智能的交互。

 

  长期以来,科学家们一直试图将视觉能力赋予机器,帮助它们“看清”世界。作为实现工业自动化和智能化的关键核心技术,机器视觉也已经成为人工智能领域发展最快的分支之一。

 

  十几年前的中国,这些高端的视觉产品很难打开销路。近几年,国内制造商家处于转型升级期间,对这些高端的视觉产品,逐渐有了采购意愿。既然国内机器视觉技术市场容量增大,那么从工业用户角度看,对机器视觉技术的需求,以及细分市场在哪里?

 

  视觉技术的三大增长点:

 

  机器视觉是一项综合性技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件等。其功能在于生产部件、产品的定位,以及产品的检测和外观识别。

从工业用户的需求看机器视觉市场

 

  如今,在市场消费升级的刺激下,高端商品市场占有率强势增长。为此,视觉技术也越来越多的在工厂应用。从目前的来看,自动读码器、人工智能瑕疵检测和3D测量有着强劲的增长趋势。

 

  为什么说自动读码器是视觉技术中较快的增长点?一方面,现在正处于5G和物联网时代的前夜,工厂数字化转型正是当下制造业的热门话题,我们要实现智能制造,工厂数字上云,就需要越来越多的数字采集;另一方面,现代的工厂管理中,二维码是产品的身份证。因此,工厂无论是提高设备控制效率,还是提高产品的品质,都要追溯到数字的采集。在机器视觉领域,采集数据就需要一款能够自动识别二维码的机器。

 

  瑕疵检测是视觉技术最难的部分,传统的瑕疵检测,基于模板和特定的过程学习后,对产品进行判断。但是产品的瑕疵不确定因素很多,这种传统的做法,很难真正意义上实现瑕疵检测。以消费类电子产品为例,许多厂商最终的产品出厂检测,往往耗费大量人力。所以,视觉技术借助人工智能,通过深度学习的算法,为瑕疵检测赋能,并在多个行业得到应用。

 

  再者是3D测量技术的应用,会越来越广泛。以手机制造为例,手机屏幕边缘的缝隙大小,以及机身面是否平整,都需要应用3D视觉技术。这一切缘由,皆因消费水平的提升,因此商家会更多的应用3D技术,提高产品的工艺水平。

 

  工业客户需要怎样的视觉技术:

 

  在工业领域,机器视觉充当生产设备 “眼睛”的功能,解决人眼无法识别、检测的工作,实现效率好、成本低的经济效益,是视觉技术发展的出发点和落脚点。那么,对于客户使用角度看,制造商更倾向高精度、高准确率,大视野自动变焦检测,以及软件的快速导入等方面。

 

  首先是检测的高精度,高准确率。这个是机器代替人眼最基础的,也是最直接的目的。人工检测容易产生疲态,导致工作质量不佳,并且精密制造领域,机器视觉比人眼有优势。目前来看,机器视觉的测量和判断,已经非常成熟。

 

  有些工厂生产物件体积庞大,对视觉检测来说,是一项较大的挑战。以往对大视野检测,会采取两种方法,一种是用两个读码器覆盖的方式,另一种是用高分辨率相机,加光源、镜头,再加上一些定制化软件来操作。这两种大视野检测,需要有专业工程师做调试和维护,从客户的使用和维护成本来说,都不算理想,所以很难进行大规模部署。

 

  以上内容就是对从工业用户的需求看机器视觉市场的介绍了,机器视觉是实现工业自动化,工厂智慧化的关键零部件之一。一是工业4.0浪潮席卷全球,制造智能化必然带来生产设备的升级;二是我国人口红利优势逐渐弱化,制造厂商倾向于机器代人,减少人工成本;三是消费水平的升级,消费者对产品的品质提出更高的要求,使得制造商加大质量把控。三者环环相扣,为机器视觉的市场,在智能制造领域带来新的发展契机。



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