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[導讀] 機器視覺是實現工業(yè)自動化,工廠智慧化的關鍵零部件之一。一是工業(yè)4.0浪潮席卷全球,制造智能化必然帶來生產設備的升級;二是我國人口紅利優(yōu)勢逐漸弱化,制造廠商傾向于機器代人,減少人工成本;三是消費水平的升級,消費者對產品的品質提出更高的要求,使得制造商加大質量把控。三者環(huán)環(huán)相扣,為機器視覺的市場,在智能制造領域帶來新的發(fā)展契機。

機器視覺是實現工業(yè)自動化,工廠智慧化的關鍵零部件之一。一是工業(yè)4.0浪潮席卷全球,制造智能化必然帶來生產設備的升級;二是我國人口紅利優(yōu)勢逐漸弱化,制造廠商傾向于機器代人,減少人工成本;三是消費水平的升級,消費者對產品的品質提出更高的要求,使得制造商加大質量把控。三者環(huán)環(huán)相扣,為機器視覺的市場,在智能制造領域帶來新的發(fā)展契機。

許多北美的機器視覺廠商表示,十幾年前的中國,這些高端的視覺產品很難打開銷路。近幾年,國內制造商家處于轉型升級期間,對這些高端的視覺產品,逐漸有了采購意愿。既然國內機器視覺技術市場容量增大,那么從工業(yè)用戶角度看,如何看待如今的機器視覺市場呢?

在工業(yè)領域,機器視覺充當生產設備“眼睛”的功能,解決人眼無法識別、檢測的工作,實現效率好、成本低的經濟效益,是視覺技術發(fā)展的出發(fā)點和落腳點。那么,對于客戶使用角度看,制造商更傾向高精度、高準確率,大視野自動變焦檢測,以及軟件的快速導入等方面。

首先是檢測的高精度,高準確率。這個是機器代替人眼最基礎的,也是最直接的目的。人工檢測容易產生疲態(tài),導致工作質量不佳,并且精密制造領域,機器視覺比人眼有著絕對的優(yōu)勢。目前來看,機器視覺的測量和判斷,已經非常成熟。例如,創(chuàng)科視覺的視覺系統(tǒng),在李群自動化的機器人應用上,準確率一達到97%以上。

有些工廠生產物件體積龐大,對視覺檢測來說,是一項較大的挑戰(zhàn)。以往對大視野檢測,會采取兩種方法,一種是用兩個讀碼器覆蓋的方式,另一種是用高分辨率相機,加光源、鏡頭,再加上一些定制化軟件來操作。這兩種大視野檢測,需要有專業(yè)工程師做調試和維護,從客戶的使用和維護成本來說,都不算理想,所以很難進行大規(guī)模部署。康耐視在今年推出的DATAMAN370系列讀碼器,正是順應客戶對大視野檢測的需求,并在PCD板、包裝、印刷等領域成功應用。

 

從視覺技術軟件使用來說,開發(fā)商能否做到快速地系統(tǒng)導入,將在一定程度上決定客戶的接受度。對于系統(tǒng)來說,固然是越簡單越好??蛻粢曈X系統(tǒng)的使用,應更傾向于“傻瓜式”的操作和開發(fā)。如創(chuàng)視科技開發(fā)視覺平臺CKVsionSDK,將眾多功能模塊化,如BLOB分析、算數運算、邏輯運算、色彩匹配等功能分為多個模塊,客戶根據自身的需求,將模塊快速導入應用。

機器視覺是一項綜合技術,其主要的市場分布在電子制造業(yè)、汽車制造、制藥、食品與包裝機械等領域。根據前瞻研究院報告數據顯示,電子制造業(yè)在機器視覺市場占比46.57%,汽車產業(yè)次之,占比為31.02%。此外,物流、食品、包裝、印刷等行業(yè)的滲透率也逐年的提高。

 


 

機器視覺下游應用比例

從機器視覺的具體應用看,電子制造業(yè)應用具體在PCB印刷電路、電子封裝、絲網印刷、SMMT表面貼裝、半導體及集成電路、回流和波峰焊,以及智能手機、平板電腦等消費類產品。汽車制造業(yè)的主要應用于面板印刷質量檢測、精密測量等。食藥和包裝機械主要集中在封裝缺陷檢測、生產日期檢測、顏色識別、分揀等方面。印刷機械則是在于印刷質量檢測、印刷字符檢測、條碼識別等。

除了上述產業(yè),許多傳統(tǒng)行業(yè)同樣有機器視覺應用需求等。如黃金珠寶這類精細化加工型的產業(yè),很多時候是靠人借助放大鏡,通過肉眼檢測產品缺陷。再者,黃金珠寶生產過程中,仍以人工作業(yè)為主,一來不利于成本控制,二來人的不確定因素較多。為了在批量化生產中提高效率,基于深度學習的視覺技術,是一個不錯的選擇。另外,建筑裝飾屬于勞動密集型產業(yè),工程好壞很多時候基于人為因素。以往工程驗收,依靠“老師傅”眼觀的方式,檢查墻面是否平整、天花龍骨架拼裝、門窗縫隙是否過大等問題。如今建筑裝飾行業(yè)人才面臨青黃不接局面,提升自動化水平是該行業(yè)的趨勢。高檔酒店、餐館、家裝對質量要求極高,并且市場份額逐步增大。因此,基于視覺技術對工程的驗收,是建筑裝飾行業(yè)走向自動化、智能化所需。

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