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怎么看待机器视觉市场应用需求

更新时间:2019-11-09阅读:10次信息来源:摘要
       机器视觉是实现工业自动化,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。

       在工业领域,机器视觉充当生产设备“眼睛”的功能,解决人眼无法识别、检测的工作,实现效率好、成本低的经济效益,是视觉技术发展的出发点和落脚点。那么,对于客户使用角度看,制造商更倾向高精度、高准确率,大视野自动变焦检测,以及软件的快速导入等方面。

       首先是检测的高精度,高准确率。这个是机器代替人眼最基础的,也是最直接的目的。人工检测容易产生疲态,导致工作质量不佳,并且精密制造领域,机器视觉比人眼有着绝对的优势。目前来看,机器视觉的测量和判断,已经非常成熟。例如,创科视觉的视觉系统,在李群自动化的机器人应用上,准确率一达到97%以上。

       有些工厂生产物件体积庞大,对视觉检测来说,是一项较大的挑战。以往对大视野检测,会采取两种方法,一种是用两个读码器覆盖的方式,另一种是用高分辨率相机,加光源、镜头,再加上一些定制化软件来操作。这两种大视野检测,需要有专业工程师做调试和维护,从客户的使用和维护成本来说,都不算理想,所以很难进行大规模部署。东莞乐视科技今年推出的超高亮线光源,结构光光源,正是顺应客户对大视野检测的需求,并在PCD板、包装、印刷等领域成功应用。

       从视觉技术软件使用来说,开发商能否做到快速地系统导入,将在一定程度上决定客户的接受度。对于系统来说,固然是越简单越好。客户视觉系统的使用,应更倾向于“傻瓜式”的操作和开发。

       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。


       机器视觉下游应用比例


       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。

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