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智慧工厂里,机器视觉的解题思路

发布时间:2024/1/14 15:33:30   
凭实力横行“工厂”的机器视觉

通俗来说,机器视觉是指通过模拟人类视觉系统,赋予机器“看清”并“认知”世界的能力,其主要应用于ADAS(高级驾驶辅助系统)、安防、工业等领域。本文主要探讨机器视觉在工业领域的应用,即工业机器视觉。

机器视觉

机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器,自动地接受和处理一个真实物体的图像,以获得并分析所需信息,将其用于检测和控制机器运动的装置。

机器视觉的应用场景非常广泛,包括自动化生产线、工业机器人等。在日常工作中,其主要有以下四种功能:

识别:甄别物体的物理特征,如通过读取零部件的外形、颜色、字符、条码等,主要用于信息溯源;

测量:精准计算物体点、线、间距、3D尺寸等信息,主要针对高精度及复杂形态测量;

定位:获取物体的二维或三维位置信息,进而辅助执行校正、引导、套准、对位、跟踪等系列工作,是自动化生产线上物资拾取、装配等工作必不可少的技能;

检测:检测物体表面状态,判断其在生产制造状态中是否存在缺陷,检测维度包括形状轮廓、灰度色彩、缺陷等。相比人类,机器视觉精度更高且永不疲惫,堪称一流的“品控”达人。

“视力”与“脑力”炼就“超人”技能

想要理解机器视觉强大而灵活的功能,首先需要弄懂其接收、处理信息的方式。通常而言,机器视觉的运行步骤主要分为两步:

“眼睛”(视觉成像系统)采集信息:通过光源、镜头、工业相机等设备采集图片,将被检测的真实物体转换成图像信号;

“大脑”(视觉控制系统)处理信息:根据图片像素分布与亮度、颜色等信息,处理和解释视觉图像,将其转变成数字信号。

因此从其底层逻辑来看,“视力”和“脑力”是决定机器视觉“超能力”的关键要素。随着当前多传感器融合、感光和光学处理芯片等技术的大幅进步,机器视觉能够看得更清晰、更细致;而以深度学习为代表的AI技术,则能够使其感知更准确、更深刻。

有了前沿技术的加持,机器视觉相较人类而言可具备更高的速度、精度和可重复性,对环境适应性强,数据易于标准化,为智能制造的效率和质量提供了有效保障。

内功扎实+外力强劲,机器视觉迅猛发展

在产业智能化升级背景下,机器视觉行业高速发展。截至目前,我国已经成为继美国、日本之后的第三大机器视觉应用市场。国内机器视觉的迅猛发展,主要得益于内外双重作用力的驱动。

01

机器视觉产业核心零部件国产化进程加快,技术“内功”日益扎实,应用成本逐步下降。据科技产业智库甲子光年测算,如果使用人员检测,企业每年成本为90万元;而采用机器视觉设备检测,初始投资60万元,每年折旧与维护成本18万元,远低于人工成本,且精准度更高,稳定性更强,有效满足了企业降本增效的需求。

02

政策、市场需求的助力亦不可或缺。近年来,政策加码助力智能制造高速发展。年12月工信部发布《工业互联网创新发展行动规划(-年)》,提出支持包括工业视觉传感器在内的基础软硬件的研发突破。

而随着产业智能化升级进程加速,凭借精度以及效率上的优势,机器视觉能够充分满足高精度、柔性生产的需求,下游应用场景日趋多样化。除消费电子、半导体、汽车制造三大成熟应用领域之外,机器视觉正在向物流、医药、食品包装等长尾市场加速渗透。

以上多重因素共振,优秀的国产机器视觉企业不断涌现,并在资本支持下快速崛起。作为新兴技术的代表,机器视觉被认为是自动化行业一个具备光明前景的细分市场。据GGII(高工产业研究院)数据显示,年我国机器视觉市场规模65.50亿元,同比增长21.77%,预计到年我国机器视觉市场规模将达到.6亿元。

随着技术日趋成熟,越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能,以提高效率并降低成本,从而实现生产效益最大化。相信在政策、市场、资金的共同推动下,我国机器视觉市场将迈向更为高速的增长。

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