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    3分鐘看完機(jī)器視覺技術(shù)!

    放大字體??縮小字體 發(fā)布日期:2019-06-19??來源:機(jī)器之能
    核心提示:工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)構(gòu)架主要分為硬件設(shè)備和軟件算法兩部分
     
    機(jī)器視覺,機(jī)器視覺,工業(yè)機(jī)器人,先進(jìn)制造,未來發(fā)展,算法


         【編者按】文章詳細(xì)闡述了機(jī)器視覺的應(yīng)用占比及未來應(yīng)用潛力,機(jī)器視覺技術(shù)不斷革新,以及更多先進(jìn)制造行業(yè)對高精度、高效率、高靈活性制造工藝的需求,仍會加速機(jī)器視覺進(jìn)一步的拓展應(yīng)用。


    工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)構(gòu)架主要分為硬件設(shè)備和軟件算法兩部分,其中硬件設(shè)備主要包括光源系統(tǒng)、鏡頭、攝像機(jī)、圖像采集卡和視覺處理器;軟件包中核心算法主要包括傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理算法和基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理算法。

    機(jī)器視覺系統(tǒng)的完整工作流程

    機(jī)器視覺系統(tǒng)的完整工作流程

    工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)及市場規(guī)模

    2017年全球機(jī)器視覺市場規(guī)模達(dá)到40億美元,2017~2025年復(fù)合增長率預(yù)計達(dá)到8.5%左右。機(jī)器視覺系統(tǒng)提供方主要集中于歐美地區(qū),龍頭企業(yè)主要包括:康耐視、基恩士、ISRA等。但隨著食品、包裝、工業(yè)、消費電子等制造產(chǎn)業(yè)逐步在中國制造,中國境內(nèi)對機(jī)器視覺系統(tǒng)的需求量日益增長,未來5年年復(fù)合增長率將達(dá)到10.4%。

    工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈

    機(jī)器視覺技術(shù)在工業(yè)制造環(huán)節(jié)中的應(yīng)用優(yōu)勢

    1. 可實現(xiàn)可靠性更高的產(chǎn)品質(zhì)量檢測及實時監(jiān)控,有效的避免了人工檢測過程中的主觀性和個體差異;

    2. 檢測精度可達(dá)到亞微米級別,突破了人眼的物理限制,在全生命產(chǎn)品周期內(nèi)對產(chǎn)品進(jìn)行外形、標(biāo)簽、完整度等方面的缺陷檢測;

    3. 數(shù)字圖像處理和計算機(jī)視覺算法不斷優(yōu)化,在軟件系統(tǒng)層面上提供更廣泛及高效的檢測功能,補(bǔ)充機(jī)器視覺硬件系統(tǒng)的檢測能力;

    4. 避免檢測人員與被檢測物件直接接觸,防止物件被人為損壞,避免了檢測系統(tǒng)機(jī)械部件的消耗程度以及維護(hù)成本;防止物件免受污染;

    5. 使用機(jī)器視覺技術(shù)的機(jī)器人或者機(jī)械臂可以根據(jù)機(jī)器視覺系統(tǒng)提供的位置和方向信息,對工件進(jìn)行智能抓取,廣泛應(yīng)用于食品,醫(yī)療制藥和包裝等行業(yè),拓展了生產(chǎn)制造的柔性;

    6. 減少人在現(xiàn)場操作的時間,有效的避免了操作人員的聽力損害、身體機(jī)能下降等情況,保證了操作人員人身。

    機(jī)器視覺技術(shù)在九大工業(yè)制造行業(yè)中的應(yīng)用案例

    機(jī)器視覺技術(shù)在九大工業(yè)制造行業(yè)中的應(yīng)用案例

    機(jī)器視覺技術(shù)在工業(yè)制造中應(yīng)用的局限性

    1.受到環(huán)境光源的約束:不同的光源將造成不同的成像質(zhì)量和效果,直接干擾檢測算法的檢測,可能造成產(chǎn)品的誤判;單一的視覺引導(dǎo)技術(shù)不能保證路徑中障礙物檢測的精度,決策控制層往往需要融合多種傳感器采集的信息。

    2. 受到硬件設(shè)備性能的限制:攝像頭的鏡頭畸變矯正、標(biāo)定差異性、視角范圍有限;安裝條件及場地限制,對傳感器融合方案的要求;每個像素的暗電流不同,對光子響應(yīng)不一致,會造成攝像機(jī)中空間及模式噪聲;CCD線陣相機(jī)的參數(shù)設(shè)置的局限性。

    3. 受到端上計算資源的限制:工業(yè)產(chǎn)品大規(guī)模復(fù)雜的模型架構(gòu)需要依賴強(qiáng)大計算能力,當(dāng)設(shè)備終端上內(nèi)存難以滿足時需要采用模型云端離線訓(xùn)練再部署到設(shè)備終端;圖像數(shù)據(jù)傳輸時仍需要對特定的任務(wù)目標(biāo)進(jìn)行模型的參數(shù)調(diào)整、優(yōu)化,會產(chǎn)生額外的工程開銷,且實時性較差。

    4. 受到檢測對象多樣性的限制:物體表面缺陷種類繁多、缺陷產(chǎn)生機(jī)理不明、缺陷描述不充分;機(jī)器視覺系統(tǒng)難以從數(shù)據(jù)中提取特征。

    5. 受到成本和收益經(jīng)濟(jì)性的限制:視覺傳感器等工業(yè)相機(jī)核心零部件和底層視覺軟件的開發(fā)需較大投入成本。

    工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)的10大未來發(fā)展趨勢

    技術(shù)

    1.工業(yè)相機(jī)中的視覺傳感器在結(jié)構(gòu)設(shè)計上不斷優(yōu)化。

    2.嵌入式視覺系統(tǒng)的應(yīng)用增加工業(yè)現(xiàn)場編程效率。

    3.設(shè)備端深度學(xué)習(xí)模型不斷獲得壓縮與加速。

    4.設(shè)備端上計算能力的提升。

    5.計算機(jī)視覺與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合增加機(jī)器人視覺自適應(yīng)能力。

    應(yīng)用

    1.可對3D打印產(chǎn)品瑕疵問題進(jìn)行微米水平無損檢測。

    2.視覺信息提升智能機(jī)床加工過程中的自主感知能力。

    3.智能視覺設(shè)備的應(yīng)用提升工廠員工操作效率及安全。

    4.讓工業(yè)機(jī)器人從實際工作中學(xué)習(xí)基于視覺的運(yùn)動技能及操作策略。

    5.在細(xì)胞學(xué)研究工作中進(jìn)行細(xì)胞顯微鏡圖像質(zhì)量的自動評估。

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