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智能制造浪潮下 机器视觉产业迎来春天
2019/5/29 11:16:00   OFweek机器人网      关键字:智能制造,机器视觉,春天      浏览量:
近年来,出现了许多推动机器视觉行业发展的新技术,特别是在识别能力方面,识别已经成为机器视觉的核心竞争力。视觉识别功能可以检查物品的存在或不存在,以及判断是否有装配缺陷。视觉识别还可以是用于定位对象等,例如用于机器人定位抓取目标对象,或者可以对物体进行自动分类。
  随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升,机器视觉的应用场景不断扩展,并催生了巨大的市场。根据美国领先的调查机构Grand View Research的分析,预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到182.4亿美元,复合年增长率为7.7%。   
  在智能制造的浪潮下,生产线对工业设备有了新的要求,对质量检验和生产的需求不断增加。而新一代机器视觉系统能够在短短几秒内处理大量的信息,如此快速的处理能力,为机器视觉在多个领域的应用铺平了道路。   
  目前,机器视觉在制造业质量控制领域是至关重要的技术,尤其在汽车制造行业有大量的应用案例,包括汽车零部件尺寸、外观、形状缺陷检测,以及视觉引导定位等。还有,在食品行业包装和装瓶操作中需要使用机器视觉系统。   
  此外,机器人行业的发展也是推动机器视觉的一个重要因素,越来越多的机器人在工业应用解决方案中采用视觉进行引导,以执行各种复杂的工作任务,包括汽车、制药、包装、食品和饮料等的解决方案。   
  一、机器视觉技术升级触发新机遇   
  近年来,出现了许多推动机器视觉行业发展的新技术,特别是在识别能力方面,识别已经成为机器视觉的核心竞争力。视觉识别功能可以检查物品的存在或不存在,以及判断是否有装配缺陷。视觉识别还可以是用于定位对象等,例如用于机器人定位抓取目标对象,或者可以对物体进行自动分类。   
  3D机器视觉系统的出现为识别带来了惊喜。在大多数情况下,3D视觉系统能够更详细地检测物体对象。无论是在检测应用中进行更高级识别,还是在计量应用中实现更好对象差异化,3D视觉系统都能带来更多先进的功能。   
  此外,在高光谱成像和彩色成像方面,高光谱技术将允许机器视觉检测超出可见光以外的光谱,以获得更强大的成像画质,而彩色成像允许在检查应用中进行高级颜色分析。  还有,深度学习的发展对于推动机器视觉识别有重要的作用,通过不断学习复杂物体检测和分类技术,机器视觉系统能从周围环境中收集更多的知识经验,最终达到自主和准确识别出对象。机器视觉识别是机器视觉应用中的核心过程,将机器视觉推向更光明的未来。   
  二、工业4.0下智能工厂的趋势   
    近年来,以工业4.0和工业物联网为主题产生的“智能工厂”概念已成为一个越来越流行的术语,通过工业物联网技术,实现智能工厂所有设备、产品和人的连接,最终能够提高生产率、减少浪费和停机时间,以及优化制造流程。   
  在生产线上,机器视觉系统主要负责图像采集、处理以及测量,根据不同的质量和安全参数捕获产品图像以进行分析,通常系统包括照明、镜头、图像传感器、视觉处理和通信设备等部分,是软件和硬件的组合,高性能的机器视觉系统有助于可靠地解决复杂的工业任务。   
  机器视觉在未来的智能工厂中发挥着关键作用,未来自动化生产线将能够自我调整,以最大限度地提高质量、产量和盈利能力。智能工厂很快会从概念走向现实,新的生产技术为制造业、物流和仓储环境提供改善整体流程的机会。   
  那么,对于机器视觉厂商或者集成商来说,当前如何突破技术和环境的挑战,如何融合物联网、人工智能技术,将机器视觉的能力提升到一个新的水平?来自机器视觉和机器人技术领域的专家将在6月13日举办在深圳的“OFweek 2019 机器视觉技术与应用论坛”分享机器视觉领域最新应用技术,作为“OFweek 2019 中国智能制造产业大会”的分论坛之一,本次论坛汇集机器视觉品牌企业和集成商,共同把脉行业未来发展的趋势。

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