在人工智能的发展中,机器视觉是十分重要的分支之一。机器视觉是一种基础功能性技术,是机器人自主行动的前提,能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能。
同时,机器视觉也是实现工业自动化,工厂智慧化的关键零部件之一。一是工业4.0浪潮席卷全球,制造智能化必然带来生产设备的升级;二是我国人口红利优势逐渐弱化,制造厂商倾向于机器代人,减少人工成本;三是消费水平的升级,消费者对产品的品质提出更高的要求,使得制造商加大质量把控。三者环环相扣,为机器视觉的市场,在智能制造领域带来新的发展契机。
那么,从工业用户角度看,对机器视觉技术的需求,以及细分市场在哪里?
视觉技术的三大增长点
机器视觉是一项综合性技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件等。其功能在于生产部件、产品的定位,以及产品的检测和外观识别。
如今,在市场消费升级的刺激下,高端商品市场占有率强势增长。为此,视觉技术也越来越多的在工厂应用。从目前的来看,自动读码器、人工智能瑕疵检测和3D测量有着强劲的增长趋势。
为什么说自动读码器是视觉技术中较快的增长点?一方面,现在正处于5G和物联网时代的前夜,工厂数字化转型正是当下制造业的热门话题,我们要实现智能制造,工厂数字上云,就需要越来越多的数字采集;另一方面,现代的工厂管理中,二维码是产品的身份证。因此,工厂无论是提高设备控制效率,还是提高产品的品质,都要追溯到数字的采集。在机器视觉领域,采集数据就需要一款能够自动识别二维码的机器。
瑕疵检测是视觉技术最难的部分,传统的瑕疵检测,基于模板和特定的过程学习后,对产品进行判断。但是产品的瑕疵不确定因素很多,这种传统的做法,很难真正意义上实现瑕疵检测。以消费类电子产品为例,许多厂商最终的产品出厂检测,往往耗费大量人力。所以,视觉技术借助人工智能,通过深度学习的算法,为瑕疵检测赋能,并在多个行业得到应用。
再者是3D测量技术的应用,会越来越广泛。以手机制造为例,手机屏幕边缘的缝隙大小,以及机身面是否平整,都需要应用3D视觉技术。这一切缘由,皆因消费水平的提升,因此商家会更多的应用3D技术,提高产品的工艺水平。
机器视觉应用领域及潜在市场
机器视觉是一项综合技术,其主要的市场分布在电子制造业、汽车制造、制药、食品与包装机械等领域。根据前瞻研究院报告数据显示,电子制造业在机器视觉市场占比46.57%,汽车产业次之,占比为31.02%。此外,物流、食品、包装、印刷等行业的渗透率也逐年的提高。
从机器视觉的具体应用看,电子制造业应用具体在PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMMT表面贴装、半导体及集成电路、回流和波峰焊,以及智能手机、平板电脑等消费类产品。汽车制造业的主要应用于面板印刷质量检测、精密测量等。食药和包装机械主要集中在封装缺陷检测、生产日期检测、颜色识别、分拣等方面。印刷机械则是在于印刷质量检测、印刷字符检测、条码识别等。
除了上述产业,许多传统行业同样有机器视觉应用需求等。如黄金珠宝这类精细化加工型的产业,很多时候是靠人借助放大镜,通过肉眼检测产品缺陷。再者,黄金珠宝生产过程中,仍以人工作业为主,一来不利于成本控制,二来人的不确定因素较多。为了在批量化生产中提高效率,基于深度学习的视觉技术,是一个不错的选择。另外,建筑装饰属于劳动密集型产业,工程好坏很多时候基于人为因素。以往工程验收,依靠“老师傅”眼观的方式,检查墙面是否平整、天花龙骨架拼装、门窗缝隙是否过大等问题。如今建筑装饰行业人才面临青黄不接局面,提升自动化水平是该行业的趋势。高档酒店、餐馆、家装对质量要求极高,并且市场份额逐步增大。因此,基于视觉技术对工程的验收,是建筑装饰行业走向自动化、智能化所需。
在工业4.0的趋势下,机器视觉行业方兴未艾,机器视觉产品在以上行业中的应用仍有长足发展空间。未来机器视觉有多种应用方式,以运动控制为主。总体而言,行业目前处于蓝海状态,市场规模巨大,潜力惊人。
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