企业网站推广目标,为什么要进行网站建设,wordpress电话按钮,建网站好来源#xff1a;产业智能官机器视觉#xff08;Machine Vision#xff09;指的是通过光学的装置和非接触的传感器自动的接收和处理真实物体的图像#xff0c;以获得所需信息或控制机器人运动的装置#xff0c;通俗的说就是应用在工业领域的视觉应用。▲机器视觉系统组成另… 来源产业智能官机器视觉Machine Vision指的是通过光学的装置和非接触的传感器自动的接收和处理真实物体的图像以获得所需信息或控制机器人运动的装置通俗的说就是应用在工业领域的视觉应用。▲机器视觉系统组成另一个当下关注度非常高的概念计算机视觉Computer Vision主要强调的是让计算机具备对客观三维场景的感知、识别和理解侧重对质的分析例如无人驾驶、人脸识别等都可以归类为计算机视觉的范畴。机器视觉的四大基本功能目前机器视觉的基础功能主要可以分为四大类模式识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观检测当前的应用也基本是基于这四大类功能来展开。▲机器视觉的四大基本功能模式识别/计数主要指对已知规律的物品进行分辨比较容易的包含外形、颜色、图案、数字、条码等的识别也有信息量更大或更抽象的识别如人脸、指纹、虹膜识别等。 视觉定位主要指在识别出物体的基础上精确给出物体的坐标和角度信息。定位在机器视觉应用中是非常基础且核心的功能一个软件的好坏大概率与其定位算法的好坏密切相关。尺寸测量主要指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位然后在图像中精确的计算出需要知道的几何尺寸。优势在于对高精度、高通量以及复杂形态的测量例如有些高精度的产品由于人眼测量困难以前只能抽检有了机器视觉后就可以实现全检了。外观检测主要检测产品的外观缺陷最常见的包括表面装配缺陷如漏装、混料、错配等、表面印刷缺陷如多印、漏印、重印等以及表面形状缺陷如崩边、凸起、凹坑等。由于产品外观缺陷一般情况下种类繁杂所以检测在机器视觉中的应用中属于相对较难的一类。从技术实现难度上来说识别、定位、测量、检测的难度是递增的而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异目前看3D视觉功能是当前机器视觉应用技术中最先进的方向之一。国内机器视觉产业链梳理简单的我们可以把机器视觉产业链可以分为底层开发商核心零部件和软件提供商、集成和软件服务商二次开发核心零部件及软件又可以再细分为光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等。在目前的整个机器视觉系统成本构成中零部件及软件开发占据了80%的比例是产业链中绝对的核心环节和价值获取者。从技术壁垒来看1软件是主要壁垒底层算法库是核心。目前是外资企业垄断做得好例如康耐视以及MVTec主要是靠国外几十年的自动化进程培养起来的国内自动化进程时间不长软件算法还多处于研发阶段应用做得好的不多2应用层面的技术也非常关键主要是要掌握不同应用环境的Know-How做出适应性的产品。目前来看国内机器视觉行业的市场参与者主要有四种类型国际综合自动化公司、国际专业机器视觉公司、国内专业机器视觉公司以及国内自动化设备公司。其中在底层开发商层面还是国际企业占主导地位国内公司更多是在附加值更低的二次开发层面布局(形式包括系统集成以及组装生产自动化专机)并在此基础上逐渐向上游核心环节进行尝试。▲机器视觉系统成本构成 1.光源光源是国产化最充分环节。光源的好坏在于对比度、亮度和对位置变化的敏感程度机器视觉行业主要采用LED 光源产品。目前没有通用的机器视觉照明设备针对每个特定的应用实例有个性化的方案以达到最佳效果 。目前光源行业国产化程度高竞争比较激烈。▲内外光源参与企业2.镜头低端镜头国内企业具备一定竞争力高端镜头基本依赖进口。镜头的基本功能是实现光束调制将目标成像在图像传感器的光敏面上完成信号传递。工业镜头主要可以分为定焦镜头、定倍镜头、远心镜头、连续变倍镜头等不同的镜头根据要求应用于不同的工业现场价格差距也较大。▲国内外镜头参与企业3.工业相机工业相机以欧美进口为主国产品牌从低端市场开始逐步进口替代。工业相机是工业视觉系统的核心部件其本质功能完成是将光信号转变成电信号的过程要求更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。▲国内外工业相机参与企业4.图像采集卡图像采集卡国内发展较为完善和成熟也称为视频抓取卡这个部件通常是一张插在 PC 上的卡。这张采集卡的作用将摄像头与 PC 连接起来。它从摄像头中获得数据模拟信号或数字信号然后转换成PC 能处理的信息。5. 图像处理软件图像处理软件基本被国外企业垄断国内企业在二次开发中有所布局。工业视觉软件则对数字信号进行各种运算来抽取目标的特征进而根据判别的结果来控制现场的设备动作自动完成对图像采集、显示、存储和处理。当前比较流行的开发模式是“软件平台视觉开发包”开发包是基于软件平台对常用各种图像处理算法进行了封装软件工程师可以直接调用封装好的算法实现各种复杂的图像处理功能降低二次开发难度和工作量。▲国内外图像处理软件参与企业6.系统集成国内厂商在集成端发展迅速尤其是在一些外资还没有布局的领域、或者非标自动化领域如3C 等。国内集成厂商单纯进行二次开发利润空间较小在某一行业下游完成良好布局之后会尝试逐步向上游底层开发延伸进行核心软硬件的进口替代。机器视觉最重要下游机器视觉广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域其中电子汽车和电子是当前机器视觉最重要的应用领域。▲全球机器视觉下游需求结构1.下游应用领域——电子根据前瞻研究院数据电子行业贡献了机器视觉近50%左右的需求主要用于晶圆切割、3C表面检测、触摸屏制造、AOI光学检测、PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装、SPI锡膏检测、半导体对位和识别等的高精度制造和质量检测。以iPhone为例其生产全过程就需70套以上系统。未来在全球智能手机、平板电脑和可穿戴设备等消费电子领域的需求有望爆发。以3C行业为例我们判断未来行业的机器视觉需求还会持续较快增长主要需求来自几个方面1视觉技术进步现在好多玻璃、屏的缺陷检测技术上还不能实现推动适用领域拓宽2随着国内智能手机逐渐中高端化带来手机厂商利润率提升视觉检测在国产手机产线中的应用有望推广开来。▲机器视觉在SMT装配线上的典型应用2.下游应用领域——汽车根据前瞻研究院数据汽车行业贡献了机器视觉15%左右的需求主要用于车身装配检测、面板印刷质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工件表面缺陷检测、自由曲面检测、间隙检测等几乎所有系统和部件的制造流程。目前一条产线大概配备十几个机器视觉系统未来随着汽车质量把控、汽车智能化、轻量化趋势对检测提出更高要求对机器视觉技术的需求还会逐步提高。例如3D视觉系统可以以高精度测量间隙并对准每一辆车并对装配的所有车门和车身进行全面检测。3D 视觉系统还能帮助底盘制造商使货架中车身板件的上架、下架和检测实现自动化在自动设备拾取缺陷元件之前检测货架上是否存在缺陷元件从而减少将缺陷元件焊接到一起。▲机器视觉在车身检测领域的应用3.下游应用领域——制药根据前瞻研究院数据制药行业贡献了机器视觉7%左右的需求主要应用在药瓶封装缺陷检测、胶囊封装质量检测、药粒却是检测、生产日期打码检测、药片颜色识别及分拣等。目前大多数企业流水线上有1-2套机器视觉系统而实际需求至少应该在5处未来随着制药行业自动化升级改造提速渗透率会持续提升。例如在药品包装后的检测环节中可以利用机器视觉快速、准确地检测到对象是否完好无缺通过设定图像传感器获取包装后的对象图片信息通过预先设定的面积参数对每个药粒或者药瓶进行检测对比这样破损的药粒或者缺瓶的包装都将被检测出来正确的正常通过。▲药粒泡罩检测示意图▲缺瓶检测示意图4 .下游应用领域——食品食品及包装也是机器视觉应用的重要下游领域主要用于高速检测、外观封装检测、食品封装缺漏检测、外观和内部质量检测、分拣与色选等单条产线用量在不同产品中差异较大。目前机器视觉在大型食品企业如伊利、蒙牛中应用较多而在行业整体的渗透率并不高。例如欧洲鲜货市场广泛使用食品分拣器一般采用多台摄像机捕获产品整个表面影像。当产品基本为圆形时在漏洞内设有机构让产品在摄像机下进行旋转。形状可以根据最大直径和最小直径、比例关系等进行分选。颜色一般根据已扫描的整个表面情况来决定。鉴定方法如简单百分比、强度值直方图、定义最大面积或最小面积等。▲机器视觉在食品行业中的典型应用示意图展望未来机器视觉行业主要有几个发展趋势1更多更快的图像数据传输、更先进的软件算法带来实现数字化、实时化和智能化的性能提升2硬件性能的提升更高分辨率、更快扫描率等和产品软件价格的下降推动机器视觉渗透率提升3产品向着小型化、集成化发展。张亚勤、刘慈欣、周鸿祎、王飞跃、约翰.翰兹联合推荐这是一部力图破解21世纪前沿科技大爆发背后的规律与秘密深度解读数十亿群体智能与数百亿机器智能如何经过50年形成互联网大脑模型详细阐述互联网大脑为代表的超级智能如何深刻影响人类社会、产业与科技未来的最新著作。《崛起的超级智能;互联网大脑如何影响科技未来》2019年7月中信出版社出版。刘锋著。了解该著作详情请点击【新书】崛起的超级智能互联网大脑如何影响科技未来未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
