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機器視覺技術發展不斷迭代,應用場景不斷豐富

時間:2020-08-06 來源:機器人在線 閱讀:5090

1、機器視覺應用起于汽車制造,興于消費電子

機器視覺目前主要應用在消費電子、汽車制造、食品包裝、制藥業等領域,其中又以消費電子和汽車制造領域為主,應用占比分別為46.60%、10.20%。在消費電子行業,機器視覺應用于高精度制造和質量檢測,包括圓晶切割、3C 表面檢測、觸摸屏制造、AOI 光學檢測、PCB 印刷電路、電子封裝等。在汽車制造行業,機器視覺幾乎涉及所有系統和部件的制造流程,例如車身裝配檢測、面板印刷和質量檢測、字符檢測、零件尺寸的精密測量、工業零部件表面缺陷檢測等。




機器視覺在汽車制造行業的應用

汽車制造質量原先主要依靠三坐標測量完成,效率低、時間長、數據量嚴重不足,且只能離線測量。機器視覺引入非接觸測量技術,逐步發展成固定式在線測量站與機器人柔性在線測量站等在線測量系統,可嚴格監控車身尺寸波動,提供數據支持。除傳統三坐標測量、激光在線測量外,藍光掃描測量、表面缺陷測量等視覺測量方法可進行更加精細地測量,對車身基本特征尺寸、車體裝配效果、缺陷等提供高精度監控。多種監控測量手段互相結合,確保生產零件零缺陷、整車制造高質量。



機器視覺引導系統突破機器人簡單重復示教軌跡的限制,使其根據被操作工件的變化實時調整做工軌跡,提升機器人智能化水平。視覺引導技術逐漸滲透到汽車制造的全過程,比如引導機器人進行最佳匹配安裝、精確制孔、焊縫引導及跟蹤、噴涂引導、風擋玻璃裝載引導等。


機器視覺檢測系統可以對產品進行制造工藝檢測、自動化跟蹤、追溯與控制等,包括通過光學字符識別(OCR)技術獲取車身零件編碼以保證零件在整個制造過程中的可追溯性, 通過識別零件的存在或缺失以保證部件裝配的完整性, 以及通過視覺技術識別產品表面缺陷或加工工具是否存在缺陷以保證生產質量。



我國汽車產銷量位于全球前列,汽車制造市場體量龐大。汽車行業自動化程度較高,生產制造中許多環節已經無人化操作,同時汽車智能化藍圖多領域布局,促進機器視覺在汽車行業應用深化。



機器視覺在消費電子行業的應用

機器視覺在消費電子領域,以PCB/FPC AOI 檢測、零部件及整機外觀檢測、裝配引導等應用為主,并呈現出越來越多的新的應用場景。


AOI 光學檢測是工業生產中執行測量、檢測、識別和引導等任務的新興科學技術,廣泛應用于PCB 缺陷檢測過程。其采用光學照明與圖像傳感技術獲取被測物體信息,通過數字圖像處理增強目標特征,利用模式識別、機器學習、深度學習等算法提取特征信息,并進行分類與表征,最后反饋給執行控制機構,實現產品分類、分組分選、質量控制等生產目標。其基本原理是用各種光學成像技術與系統模擬人眼的視覺成像功能,用計算機處理系統代替人腦執行實時圖像處理、特征識別與分類,用執行機構代替人手完成操作。



PCB 缺陷檢測主要是焊點缺陷檢測和元器件檢測兩大部分。傳統的人工目視檢測法易漏檢、速度慢、時間長、成本高,已不能滿足生產需要,機器視覺PCB檢測系統具有重要的現實意義。在電路板從印刷裝置中移下,或在清洗劑中清洗后,以及返修完成返回生產線中,機器視覺提供的在線視覺技術可以在實施印刷操作后直接發現存在的缺陷情況,保證了操作者在加上PCB 以前能夠及時處理有關問題。另外,發現缺陷時可以有效防止有缺陷的電路板送達生產線后端,從而避免出現返修或廢棄現象。操作者能夠及時得到反饋,明確處于操作中的印刷工藝操作是否良好,達到預防缺陷產生的目的,對生產效率和良率的提升至關重要。



據中商產業研究院,消費電子及半導體領域的機器視覺市場規模2018 年突破20億元,2019 年將達到接近30 億元水平。消費電子行業元器件尺寸小,質量標準高,適合用機器視覺系統檢測,也促進機器視覺技術進步。同時,消費電子產品生命周期短,需求量大,拉動機器視覺市場需求。



食品包裝與制藥行業應用

機器視覺在食品包裝領域適用范圍廣泛,可用于檢測瓶子的分類和液位測量、標簽、蓋子、盒子的檢查,以及瓶的形狀、尺寸、密封性和完整性。被檢查的包裝形狀不限包裝盒、包裝箱、金屬箱、管狀、泡狀、盤狀、廣口瓶、細口瓶、罐裝和桶裝等。食品包裝是食品質量的重要保障,可以保護食品在流通過程中免受污染,提高品質,避免發生安全事故。同時,食品包裝的觀賞性也會給消費者良好的購物體驗。因此,食品包裝檢測是控制不合格食品流入市場的關鍵環節,影響企業在行業中的競爭力。



制藥企業的生產過程中,藥品關系到人的生命健康,即使是微小的缺陷存在,一旦藥品流通到市場后也會對患者造成無法彌補的損失,甚至導致醫療事故的發生。機器視覺在藥品包裝、質量檢測及控制等多個方面有廣大作為,助力醫藥行業加快現代化、智能化進程。目前,在數粒、打碼、泡罩版缺粒、藥品殘缺和斷片、加裝說明書、編碼識別等檢測環節,機器視覺檢測內容豐富、穩定、精確,滿足醫藥行業包裝線經常變包裝產品的需求。



2、提質、增效、降本是機器視覺發展的源動力

2019 年,我國65 歲及以上人口占總人口比率達12.57%,標志我國已步入嚴重老齡化社會。勞動力供給不足,推動企業用工成本上升。根據國家統計局數據,城鎮非私營單位就業人員平均工資從2012 年的4.68 萬元上升為2019 年的9.05萬元,八年間用工成本接近翻倍。我國制造業在轉型升級過程中必然向自動化、智能化邁進,并不斷得到深化。



2017年7月,國務院發布《新一代人工智能發展規劃》,明確提出科技引領、系統布局、市場主導、開源開放四項基本原則,以及“三步走”的發展戰略:到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步,人工智能產業成為新的重要經濟增長點,人工智能技術應用成為改善民生的新途徑;到2025年人工智能基礎理論實現重大突破,部分技術與應用達到世界領先水平,人工智能成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力,智能社會建設取得積極進展;到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平,成為世界主要人工智能創新中心,智能經濟、智能社會取得明顯成效,為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。這確立了人工智能在我國當下的重要地位。


2017年-2020年,人工智能、能制造連續四年被《政府工作報告》覆蓋,2019年更是將“智能制造”提升為“智能+”,進一步明確了人工智能、智能制造在國民經濟中的重要地位。為響應國務院的號召,各行業、各地方政府也相繼出臺相關政策,確立了人工智能與智能制造的發展目標。機器視覺作為智能制造的核心分支之一,也是能夠率先滲透并發展起來的核心技術之一,在政策利好的環境下,或將獲得廣大而穩定的發展空間。



全球機器視覺新增專利數量持續提升。截至2019年,全球累計專利數量達到8.6萬項;國內機器視覺相關申請和公開專利共計1.1萬項。



3、核心部件自主化進行中

國內機器視覺行業研發投入從2016年的5.6億元增長至2018年的11.7億元,年均復合增長率達44.8%。國內機器視覺代理商企業的銷售額在2018年占行業銷售額的32.4%;國內機器視覺企業早期依靠國際供應商的產品代理,缺乏扎實的自主研發基礎和具有自主知識產權的核心技術。相比國際龍頭企業,國內企業經營時間短,積累薄弱,加大研發是實現進口替代的必由之路。


機器視覺算法是對獲取的圖像信息進行處理的關鍵步驟,也是視覺控制系統的重要基礎。國內視覺處理分析軟件大多建立在OpenCV等開源視覺算法庫中,或以Halcon、VisionPro等第三方商業算法庫為基礎進行二次開發,只有少數企業具有獨立自主的底層算法庫。獨立底層算法需要經歷漫長的研發周期和巨大的資金投入,是未來國內機器視覺企業自主化的主要技術支持。



深度學習拓寬應用場景。目前主流的機器視覺技術仍采用傳統方式,即首先將數據表示為一組特征,分析特征或輸入模型后,輸出得到預測結果,在結構化場景下定量檢測具有高速、高準確率、可重復性等優勢。但隨著機器視覺的應用領域擴大,傳統方式顯示出通用性低、難以復制、對使用人員要求高等缺點。深度學習對原始數據通過多步特征轉換,得到更高層次、更加抽象的特征表示,并輸入預測函數得到最終結果。深度學習可以將機器視覺的效率和魯棒性與人類視覺的靈活性相結合,完成復雜環境下的檢測,特別是涉及偏差和未知缺陷的情形,極大地拓展了機器視覺的應用場景。



傳統的2D機器視覺技術在三個自由度(x、y和旋轉)上定位目標物體,并基于灰度或彩色圖像對比度提供圖像處理分析結果,無法獲取目標物體的三維信息,也易受光照條件變化、物體運動等影響。3D機器視覺技術可以在六個自由度(x、y、z、旋轉、俯仰和橫擺)上定位目標物體,提供豐富的三維信息,使機器能夠感知物理環境的變化并作出相應調整,提高了應用中的靈活性和實用性。



高精度成像和互聯互通技術助力。高精度成像技術要求新型光源、更全面的波長覆蓋和創新的光源布局等光源技術,以及提供更大靶面和更小像元的新型鏡頭和相機產品,是機器視覺行業始終追求的技術發展目標。行業內企業、協會和產業聯盟不斷合作,制定數據接口、通訊協議等基礎共性標準,旨在打通視覺和各信息系統的通道,實現系統間的互聯互通,是工業發展的必然趨勢。


4、應用場景不斷豐富,千億藍海大有可為

全球機器視覺正處于快速成長期。據marketsandmarkets預測,全球機器視覺市場規模在2020年有望達到107億美元,至2025年有望達到147億美元。國內機器視覺核心部件市場長期由少數國際巨頭把持,而國產品牌正在崛起??次磥?,實現進口替代的路徑由易到難,先后是光源、相機、鏡頭、開發軟件;而在應用端,機器視覺設備應用如火如荼,在消費電子領域的應用已較為普遍。而隨著國內制造升級,全球高端制造產能向我國轉移,將同步提高對高端精密機器視覺設備的需求,如面板前中段制程和半導體檢測設備也正逐漸實現進口替代。這將進一步促進國內機器視覺部件和設備廠商的技術迭代,并提升對應用工藝的理解。


隨著機器視覺硬件方案的不斷成熟和運算能力的提升,以及軟件在各種應用解決方案、3D算法、深度學習能力的不斷完善,機器視覺在電子產業(如PCB、FPC、面板、半導體等領域)應用的廣度和深度都在提高,并加快向食品飲料、醫藥等其他領域滲透,預計我國機器視覺市場規模將繼續保持較高的增速。


GGII數據顯示,2019年我國機器視覺市場規模65.5億元(不包含計算機視覺市場),同比增長21.8%。2014-2019年復合增長率為28.4%,并預測到2023年中國機器視覺市場規模將達到155.6億元。



機器視覺核心部件和設備企業盈利能力優異,行業成長性和進口替代的龐大空間是國內機器視覺企業的歷史性機遇。2019年,機器視覺國際巨頭基恩士康耐視毛利率分別為82.35%/73.85%,凈利率分別為38.52%/28.10%,而國內以光源為主打產品的奧普特毛利率/凈利率分別為73.59%/39.35%。在機器視覺設備領域,相關企業毛利率普遍在40-50%的較高水平。隨著核心零部件國產化進程的加快,將降低機器視覺應用成本,提升國內機器視覺設備企業的競爭優勢,并推動機器視覺在智能裝備領域的普及。



5、機器視覺領域代表企業

圖漾科技

圖漾科技位于上海張江,是一家專注于3D機器視覺技術的科技公司,為客戶提供集硬件和算法于一體的工業視覺解決方案:通過其帶有獨有技術的“深度攝像頭”產品,采集真實準確有效的信息數據(周邊環境&物件尺寸、位置等),再借助于計算機硬件和軟件對相關圖像加以測量分析并輸出結果,從源頭層面助推相關行業逐步數字化。


深度傳感器DS 460(點擊了解產品詳情)


目前,圖漾科技已經為國內數百家企業提供了產品服務,包括abb、京東、新北洋、順豐、菜鳥、韓國郵政等,在集成商生態圈培養、場景打磨、技術積累等方面具備了明顯的先發優勢和極高的壁壘。


所羅門

所羅門致力于成為3D機器視覺及工業用AI領導品牌,其產品透過先進的3D視覺與最新的深度學習技術,提供機器人強大功能,能有效解決以往機器人做不到或難以執行的任務。所羅門的使命是賦予機器人“眼睛”和“大腦”,讓它們擁有類似人類的視覺與辨識判斷能力,透過所羅門的視覺產品與完善服務,幫助客戶提高生產力與質量,邁向先進智能制造。

3D掃描儀(點擊了解產品詳情)


2019年榮獲全球華人企業第一家Vision Systems Design′s 2019 Innovators Awards創新獎金獎肯定,所羅門運用先進的深度學習技術,讓機器人能快速精準地進行取放任務,并能廣泛應用于許多產業,帶給使用者全新的應用體驗。


歐姆龍

歐姆龍自動化(中國)有限公司是一家引領工業自動化產品和應用先進技術的跨國公司,作為歐姆龍全球事業的一部分,它已經成為自動化領域的佼佼者。歐姆龍以其特有的"傳感與控制"技術,利用多年的經驗,以及對生產現場的深刻理解,不斷滿足客戶對產品多樣化和高品質的追求。

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埃爾森

埃爾森智能科技為用戶提供專業的機器人3D視覺解決方案,致力于推動3D視覺技術在全球工業領域的技術推廣和應用。

固定式機器人3D視覺系統(點擊了解產品詳情頁)


康耐視

康耐視視覺檢測系統(上海)有限公司是為制造自動化領域提供視覺系統、視覺軟件、視覺傳感器和工業讀碼器的先進提供商。

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基恩士

隨著工業自動化方面的迅速發展,KEYENCE作為傳感器和測量儀器的主要供應商,在不斷開發制造更新、更可靠的產品,以滿足各制造行業的需求。

智能引導式視覺系統 CV-X 系列(點擊了解產品詳情)


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