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从工业用户的需求看机器视觉市场_J

作者:    发布时间:2024-02-29     浏览次数 :0


  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z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z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。

  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z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z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z基础的,也是z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,机器视觉比人眼有着jue对的优势。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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