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三个维度剖析机器视觉需求与趋势

2017年07月04日 来源:e-works 作者:e-works 王慧敏  
关键字:机器视觉  智能制造  
经过多年的发展,机器视觉技术已进入高速发展期,特别在制造业智能化转型日益深化的今天,机器视觉的应用价值逐渐凸显。
    经过多年的发展,机器视觉技术已进入高速发展期。日趋强大的处理器计算能力和不断优化的算法,使得机器视觉在效率、精度、稳定性等方面得到大幅度提升,进而推动了机器视觉技术在工业控制领域的广泛应用,特别在制造业智能化转型日益深化的今天,机器视觉的应用价值逐渐凸显。那么,随着企业智能化水平的提升,机器视觉将会在哪些领域引发变革?笔者将分别从技术发展、产业分析、行业应用三个维度进行剖析。
 
 
 
    技术趋势:数字化、实时化、智能化
 
    在机器视觉的普及与发展过程中,技术起着决定性的支撑作用。机器视觉系统的关键技术包括:机器人、3D视觉技术、工业传感器、图像处理技术、机器人控制软件或算法、类人工智能技术等诸多方面,而在这么多技术中,3D视觉和机器人发挥着主导作用。
 
    当前,大部分视觉感测器仍停留在2D时代,但2D感测技术只能局限在X-Y平面进行测量,无法获取Z方向的信息,而3D视觉技术可以实现对物体或环境的全面掌握,能够从底层图像处理到生成最终的三维模型,从而更加全面、精确地呈现物体的位置、距离、形态等。随着3D视觉检测实现的功能越来越全面,2D检测技术将会被3D视觉技术取代。除此之外,3D视觉技术还拥有它独特的优势,在一些不太适合人工作业的监测环境中让机器替代人来完成危险工作。
 
    此外,随着智能制造的持续推进,企业对具备3D可视化功能的机器人需求也越来越广泛,让视觉系统替代传统的通过编程过程,来执行某一特定操作的机器人将更具优势。拥有3D视觉功能的机器人能够自动识别、分析、处理,及时的对周围环境做出反应。在这一领域,很多公司都推出了具备视觉功能的机器人产品,如ABB公司,日本SEIKO EPSON、维视图像等,在实践智能工厂的过程中,具备视觉功能的机器人已经得到初步应用。
 
    产业趋势:以智能制造需求为导向,完善工业视觉解决方案
 
    在机器视觉发展初期,国内厂商多是靠引进国外的机器视觉产品,然后针对客户的需求做一些系统集成工作。近年来,随着高校、企业以及研究机构投巨资进行机器视觉产品的研发,国内机器视觉专利数量呈逐年递增趋势,公司规模也得以不断扩大,特别是市场对工业智能相机、图像采集设备以及图像处理等产品及应用需求的增长,极大地推动了机器视觉产业的发展。
 
    据相关数据统计,目前中国的机器视觉企业已超过102家,机器视觉产品代理商超过200家,专业的机器视觉系统集成商超过50家,涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡以及图像处理软件等所有机器视觉产业链产品。
 
    随着智能制造战略的推进,机器视觉产品将逐渐成为企业实现协作生产的核心。但与此同时,用户和供应商都认识到同一个问题:即随着机器视觉产品开始作为生产线上信息收集的工具,为实现布不同视觉系统的兼容,产品必须采用标准化技术并能够根据企业的需求进行二次开发,需求的转变促使产业的转型。笔者认为,未来的机器视觉厂商将不再是提供单一产品,而是逐渐向一体化系统集成商转变。              
 
    行业趋势:应用更加广泛,行业发展更加迅速
 
    相关的调查显示,当前,40%-50%的机器视觉市场需求集中在半导体及电子行业,如PCB印刷电路、电子封装技术、SMT表面贴装等。分析原因在于,半导体产业需要高精度的视觉设备以及高质量的技术作后盾,而机器视觉恰巧能够解决以上的问题;另外,机器视觉系统在质量检测方面已经得到了广泛的应用,并且占据着举足轻重的地位,应用行业包括制药、印刷、食品外包装检测等领域。此外,受政策性因素的影响,高端创新型领域、智能交通等领域,将是未来机器视觉应用的重点方向。
 
机器视觉主要应用领域
图2 机器视觉主要应用领域
 
    行业专家普遍认为,随着中国制造2025战略的持续推进,机器视觉应用需求将会被激发,企业对机器视觉产品的应用将越来越广泛,从而推动这一市场的快速持续增长。这将加速国内外对厂商对这一市场的争夺。(资料来源:中国产业信息网)
2010-2018年中国机器视觉市场空间及增速(来源:中国产业信息网)
图3 2010-2018年中国机器视觉市场空间及增速(来源:中国产业信息网)
 
    结语
 
    笔者认为,未来几年随着机器视觉技术及应用的日趋成熟,软硬件产品不断丰富,国内机器视觉产品将逐渐由低端向高端转型。机器视觉将融合3D监测、图像处理、人工智能、信息网络等多种技术,由单一的检测、定位、测量功能向大数据分析、智能控制方向发展,并广泛应用于工业生产的各个环节,实现从中端生产线向前端制造和后端物流环节延伸,提高系统集成度,推动智能工厂建设。
 
责任编辑:李欢
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