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浅析机器视觉在工业场景的应用现状


  图像传感器在工业场景的运用

  当前工业互联网的重要特征是数据驱动,这些数据不仅仅是传感器数据、设备数据、生产数据,还包括供应商数据、客户数据甚至消费者数据。工业互联网既连接物与物,又连接人和物,在工业互联网上,这些不同的数据在人工智能算法的帮助下,不断地聚合和发酵,使得工业互联网更加智能。

  在工业自动化场景中,传感器扮演着重要的作用,以使产品智能化和超自动化。传感器不仅可以帮助人们检测,分析,测量和处理各种变化,例如在工业生产场所发生的位置,长度,高度,外部和错位的变化,而且可以识别电气或物理或其他数量的进度,并以确认产量进度的方式交付收益。

  在现代工业生产尤其是自动化生产过程中,由于场景及业务的不同,所需的传感器类型也五花八门。目前,常见的有环境传感器、图像传感器、运动和振动传感器、接近传感器等。

  其中,图像传感器是利用光电器件的光电转换功能将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号。图像传感器是现代自动化的基础,通过图像传感器捕获的数据为机器视觉技术提供支持。数据通过图像识别算法运行,以识别视野中的物体,从而可以实现对目标物体的细粒度实时协调,从而实现自动化。视觉技术正在迅速发展,这对包括工业市场在内的多个部门产生了重大影响,而工业市场的不断改进则优化了图像传感器,从而优化了该部门的自动化系统,提高检测的精度和效益,从而大幅提高工业化的产量和品质。

  国内机器视觉市场现状

  在图像传感器领域,中国目前机器视觉市场为方兴未艾的广阔发展领域,有望拉动CMOS图像需求扩容。机器视觉技术利用图像传感器搭配多角度光源以获取检测对象的图像,并通过计算机从图像中提取信息进行分析和处理,最终实现多场景下的识别、测量、定位和检测四大功能,赋予机器“看”和“认知”的能力。

  机器视觉技术已经成为智能自动化生产管理中的眼睛和大脑。简单的讲,机器视觉就是用工业相机代替人的眼睛进行信息抓取,获得现场目标物体的图像,将其迅速传到主体控制器里利用视觉软件进行分析,测量和判断工业通讯协议快速准确的将结果输出到其它机械手或着控制系统进行下一步操作。 机器视觉技术对工业自动化生产提供了前所未有的优势, 譬如:

  1.高精确度-----现代的CMOS成像技术大大超越了人类眼睛本身的局限或者受到物理环境的限制,可以精确细微的将微米级的特征成像体现出来;

  2.高速度----高速度的生产要求不是人眼能跟得上的,机器视觉微妙级的检测速度极大满足了自动化生产的需求,提供了生产高效率的保证;

  3.重复性----机器本身的高重复性,是人类无法相比配的。人体的疲劳和主观等因素都会引起误判,而机器只要条件一样,检测重复度就会极高,这保证了生产质量的稳定性;

  4.低成本----基于以上优势,速度快,效率高,质量可靠,产品的成本自然就会更低。具有更高的竞争力, 从而给企业带来更大的经济效益。

  机器视觉自起步发展到现在,已有15年的发展历史。目前全球整个视觉市场总量大概在60~70亿美元,以每年8.8%的增长速度增长。而在中国,这个数字目前看来似乎有些庞大,但是随着加工制造业的发展,中国对于机器视觉的需将呈上升趋势。 在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路,SMT表面贴,电子生产加工设备:电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。

  从机器视觉行业整体市场竞争来看,CMOS图像传感器行业目前是由国外厂商主导,如索尼、安森美、Teleydne e2v占据行业领先地位,国内传感器公司紧跟市场行情和需求迎头赶上的局面,如豪威,思特威等。

  机器视觉国内品牌奋起直追

  在工业领域,机器视觉被广泛用于自动检验、工件加工、装配自动化以及生产过程控制和监视图像识别。对产品质量需求的提升,促进了机器视觉在汽车、电子、半导体、食品和包装行业的发展。事实上,机器视觉已经“超越”工厂领域,广泛应用于农场、道路和停车场(如车牌识别)、物流仓储等多种场景中。机器视觉相机市场将从2017年的20亿美元增长到2023年的40亿美元左右,复合年增长率(CAGR)为12%。

  而在中国,上述行业仍属于新兴的领域,国内的机器视觉行业的技术落差正在不断的变小,某些特定领域甚至可以由国内市场特有的需求提炼产品卖点。目前我国随着配套基础建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现,国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试,逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。但这些虽然离真正的高端应用仍有段距离,但这些应用市场的空间充满着无限的潜力。

  总体上而言,我国企业在机器视觉的行业的竞争力与国外的距离正在缩短。过去机器视觉在国内主要由欧美日品牌占据整个市场,特别是视觉产品零部件上游产品,譬如工业相机,智能相机,视觉软件等。国内多数公司主要起一个集成方案的桥梁作用。即使个别厂家涉及零部件制造领域,也主要集中在在低价值的产品譬如光源和一些低端工业面阵相机,并且多数客户的接受度暂时还是较低和进展缓慢的。

  由于这两三年中美地缘政治的对立,全球化的分解和供应链的断裂,极大加速了机器视觉国产化的替代。预计未来几年,国内视觉品牌将不断的攻城略地。同时,随着国产品牌创业板的上市以及风头资金的力度加大,极大促进各类视觉产品的进一步开发,如线扫相机,3D相机,以及AI人工智能软件等等。

  伴随中国智能制造2025以及工业4.0崛起,各行各业对图像的需求百花齐放。自动化行业的不断发展,从原来简单的照搬国外设备和标准发展到了现今各个行业,按照各自的发展需求,偏向定制化服务的进程。这是时代发展的必然阶段,也是市场发展的自然需求。


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