<div id="ovp3p"><tr id="ovp3p"></tr></div>
    <em id="ovp3p"><ins id="ovp3p"><mark id="ovp3p"></mark></ins></em>

          <em id="ovp3p"></em>

          <dl id="ovp3p"></dl><sup id="ovp3p"></sup>

          <em id="ovp3p"><ins id="ovp3p"><thead id="ovp3p"></thead></ins></em>

            <dl id="ovp3p"></dl>
            <div id="ovp3p"><span id="ovp3p"></span></div>

                <em id="ovp3p"><ins id="ovp3p"></ins></em>

                <div id="ovp3p"></div>

                <div id="ovp3p"></div>

                <progress id="ovp3p"></progress>
                <div id="ovp3p"></div><dl id="ovp3p"></dl>

                  <sup id="ovp3p"></sup>

                      
                      

                      <dfn id="ovp3p"></dfn>

                        <progress id="ovp3p"></progress>

                        <div id="ovp3p"><tr id="ovp3p"></tr></div>

                        <em id="ovp3p"></em>

                              <dl id="ovp3p"><ins id="ovp3p"></ins></dl>

                                <dl id="ovp3p"></dl>


                                资讯中心

                                百度熊掌号

                                机器视觉在工业检测中的应用情况?

                                2019-03-13 08:46:05来源:新机器视觉 阅读量:21885

                                导读:机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能,以让机器获得相关视觉信息和加以理解,可分为“视”和“觉”两部分原理。
                                  【中国智能制造网 行业动态】机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能,以让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理,“视”是将外界信息通过?#19978;?#26469;显示成数?#20013;?#21495;反馈给计算机,需要依靠一整套的硬件解决方案,包括光源、相机、图像采集视觉传感器等;“觉”则是计算机对数?#20013;?#21495;进行处理和分析,主要是软件算法。
                                机器视觉在工业检测中的应用情况?
                                 
                                  机器视觉在工业上应用领域广阔,核心功能包括:测量、检测、识别、定位?#21462;?#20135;业链可以分为上游部件级市场、中游系统集成/整机装备市场和下游应用市场。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商,中游有集成和整机设备提供商,行业下游应用较广,主要下游市场包括电子制造行业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织和交通等领域。
                                 
                                  机器视觉全球市场主要分布在北?#39304;⑴分蕖?#26085;本、中国等地区,根据统计数据,2014年,全球机器视觉系统及部件市场规模是36.7亿美元,2015年全球机器视觉系统及部件市场规模是42亿美元,2016年全球机器视觉系统及部件市场规模是62亿美元,2002-2016年市场年均复?#26174;?#38271;率为12%左右。而机器视觉系统集成,根据北美市场数据估算,大约是视觉系统及部件市场的6倍。
                                 
                                  中国机器视觉起步于80年代的技术引进,随着98年半导体工厂的整线引进,也带入机器视觉系统,06年以前国内机器视觉产?#20998;?#35201;集中在外资制造企业,规模都较小,06年开始,工业机器视觉应用的客户群开始扩大到印刷、食品等检测领域,2011年市场开始高速增长,随着人工成本的增加和制造业的升级需求,加上计算机视觉技术的快速发展,越来越多机器视觉方案渗透到各领域,到2016年我国机器视觉市场规模已达近70亿元。
                                 
                                  机器视觉中,缺陷检测功能,是机器视觉应用得最多的功能之一,主要检测产品表面的各?#20013;?#24687;。在现代工业自动化生产中,连续大批量生产中每个制程?#21152;?#19968;定的次品率,单独?#27492;?#28982;比率很小,但相乘后却成为企业难以提高良率的瓶?#20445;?#24182;且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多(例如,如果锡膏印刷工序存在定位偏差,且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现,那么返修的成本将会是原成本的100倍以上),因此及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的,也是制造业进一步升级的重要基石。
                                 
                                  1、在检测行业,与人类视觉相比,机器视觉优势明显
                                 
                                  1)精确度高:人类视觉是64灰度级,且对微小目标分辨力弱;机器视觉?#19978;?#33879;提高灰度级,同时可观测微米级的目标;
                                 
                                  2)速度快:人类是无法看清快速运动的目标的,机器快门时间则可达微秒级别;
                                 
                                  3)稳定性高:机器视觉解决了人类一个非常?#29616;?#30340;问题,不稳定,人工目检是劳动非常枯燥和?#37327;?#30340;行业,无论你设计怎样的奖惩制度,都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题,没有情绪波动,只要是你在算法中写好的东西,每一次都会认真执行。在质控中大大提升效果可控性。
                                 
                                  4)信息的集成与留存:机器视觉获得的信息量是全面且可追溯的,相关信息可以很方便的集成和留存。
                                 
                                  2、机器视觉技术近年发展迅速
                                 
                                  1)图像采集技术发展?#35813;?br /> 
                                  CCD、CMOS等固件越来越成熟,图像敏感器件尺寸不断缩小,像元数量和数据率不断提高,分辨率和帧率的提升速度可以?#31561;?#26032;月异,产品系列也越来越丰富,在增益、快门和信噪比等参数上不断优化,通过核心测试指标(MTF、畸变、信噪?#21462;?#20809;源亮?#21462;?#22343;匀性、色温、系统?#19978;?#33021;力综合评估等)来对光源、镜头和相机进行综合选择,使得很多以前?#19978;?#19978;的难点问题得以不断突破。
                                 
                                  2)图像处理和模式识别发展迅速
                                 
                                  图像处理上,随着图像高精度的边缘信息的提取,很多原本混合在背景噪声中难以直接检测的低对比度瑕疵开始得到分辨。
                                 
                                  模式识别上,本身可以看作一个标记过程,在一定量度或观测的基础上,把待识模?#20132;?#20998;到各自的模式中去。图像识别中运用得较多的主要是决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数,利用它对模式向量进行分类识别,是以定时描述(如统计纹理)为基础的;结构方法的核心是将物体分解成了模?#20132;?#27169;?#20132;?#20803;,而不同的物体结构有不同的基元串(或称字符串),通过对未知物体利用给定的模?#20132;?#20803;求出编码边界,得到字符串,再根据字符串判断它的属类。在特征生成上,很多新算法不断出现,包括基于小波、小波包、?#20013;?#30340;特征,以及独二分量分析?#25442;?#26377;关子支持向量机,变形模板匹配,线性以及非线性分类器的设计等都在不断延展。
                                 
                                  3)深度学习带来的突破
                                 
                                  传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑,而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作,构建深度神经网络(如卷积神经网络等)来学习简单特征、建立复杂特征、学习?#25104;?#24182;输出,训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上,例如自动ROI区域分割;标点定位(通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵);从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵;分辨玻璃?#21069;?#26816;测中的真假瑕疵?#21462;?#38543;着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场(包括瑞士的vidi,韩国的SUALAB,香港的应科院等),深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显。
                                 
                                  4)3d视觉的发展
                                 
                                  3D视觉还处于起步阶段,许多应用程序都在使用3D表面重构,包括导航、工业检测、逆向工程、测绘、物体识别、测量与分级等,但精度问题限制了3D视觉在很多场景的应用,目前工程上最先铺开的应用是物流里的标?#25216;?#20307;积测量,相信未来这块潜力巨大。
                                 
                                  3、要全免替代人工目检,机器视觉还有诸多难点有待攻?#30130;?br /> 
                                  1)光源与?#19978;瘢?#26426;器视觉中优质的?#19978;?#26159;第一步,由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取,因此光源与?#19978;?#21487;以说是机器视觉检测要攻克的第一个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等,很多时候问题都卡在不同缺陷的集成?#19978;?#19978;。
                                 
                                  2)重噪音中低对比度图像中的特征提取:在重噪音环境下,真假瑕疵的鉴别很多时候较难,这也是很多场景始终存在一定误检率的原因,但这块通过?#19978;?#21644;边缘特征提取的快速发展,已经在不断取得各种突破。
                                 
                                  3)对非预期缺陷的识别:在应用中,往往是给定一些具体的缺陷模式,使用机器视觉来识别它们到?#23376;?#27809;有发生。但经常遇到的情况是,许多明显的缺陷,因为之前没有发生过,或者发生的模式过分多样,而被漏检。如果换做是人,虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷,但是他会注意到,从而有较大几?#39318;?#20303;它,而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。
                                 
                                  4、机器视觉产业链情况
                                 
                                  1)上游部件级市场
                                 
                                  主要包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等提供商,近?#25913;?#26234;能相机、工业相机、光源和板卡都保持了不低于20%的增速。根据中国机器视觉产业联盟(CMVU)调查统计,现在已进入中国的国际机器视觉品牌已近200多家(如?#30340;?#35270;、达尔萨、堡盟等为代表的核心部件制造商,以基恩士、?#32442;?#40857;、松下、邦纳、NI等为代表的则同时涉足机器视觉核心部件和系统集成),中国自有的机器视觉品牌也已有100多家(如海康、华睿、盟拓光电、神州视觉、深圳灿锐、上海方诚、上海波创电气等),机器视觉各类产品代理?#22363;?#36807;300家(如深圳鸿富视觉、微视新纪元、三宝兴业、凌云光、阳光视觉等)。很多国内机器视觉的部件市场都是从代理国外品牌开始,很多企业均与国外的同行有较好的合作,且这种合作具有一定的排他性,这给潜在进入者带来了一定的门槛,因此优质产品的代理商也?#21152;?#19981;错的市场竞争力和利润表现。同?#20445;?#20197;海康、华睿为代表的国产工业视觉核心部件正在快速崛起。
                                 
                                  2)中游系统集成和整机装备市场
                                 
                                  国内中游的系统集成和整机装备商有100多家,他们可以给各行业自动化公司提供综合的机器视觉方案,如凌云光、微视新纪元、嘉恒、凌华、阳光视觉、鼎信、大恒图像?#21462;?#30001;于国内产品与国际依然有不小差距,很多中游系统集成商和整机装备商又是从核心零部件的贸易做起来的,因此很多在视觉产品的选择方面,依然更为青睐国外品牌。国内品牌为推广?#32422;?#30340;软硬件产品,往往需要发展?#32422;?#30340;方案集成能力,才能更好的面对市场竞争。
                                 
                                  3)下游应用市场
                                 
                                  机器视觉下游,主要是给终端用户提供非标自动化综合解决方案的公司,行业属性非常强,核心竞争力是对行业和生产的综合理解和多类技术整合。由于行业自动化的更迭有一定周期性,深受行业整体升?#31471;俁取?#20986;货量和利润状况影响,因此近两年来看,拉动机器视觉应用普及最主要的还是在电子制造业,其次是汽车和制药。
                                 
                                  i.半导体和电子生产行业:从国内机器视觉工业上的应用分布来看,46%?#25216;?#20013;在电子及半导体制造行业,包括晶圆加工制造的分类切割、PCB检测(底片、内/外层板、成品外观终检等)、SMT贴装检测、LCD全流程的AOI缺陷检测、各种3c组件的表面缺陷检测、3c产品外观检测等
                                 
                                  ii.汽车:车身装配检测、零件的几何尺寸和误差测量、表面和内部缺陷检测、间隙检测等
                                 
                                  iii.印刷、包装检测:烟草外壳印刷、食品的包装和印刷、药品的?#20102;?#26495;包装和印刷等
                                 
                                  iv.农业:对农产品的分级、检验和分类
                                 
                                  v.纺织:对异纤、云织、经疵、纬疵等瑕疵检测、织物表面绒毛鉴定、纱线结构分析等?#21462;?br /> 
                                  5、机器视觉系统未来发展趋势
                                 
                                  1)?#24230;?#24335;解决方案发展?#35813;停?#26234;能相机性能与成本优势突出,?#24230;?#24335;PC会越来越强大
                                 
                                  2)模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期
                                 
                                  3)3d视觉将走向更多应用场景
                                 
                                  (原标题:机器视觉在工业检测中的应用情况?)

                                我要评论

                                所有评论仅代表网友意见,与本站立场无关。

                                相关新闻

                                智能早新闻:亚马逊在中国推出借贷服务...... 2019-05-09 09:03:55
                                智能早新闻,尽览天下事。5月9日,智能制造网为您带来今日早间资讯:亚马逊在中国推出借贷服务;旷视完成7.5亿美元融资;百度与中国移动举行高层会谈……
                                工业自动化中的四大机器视觉应用场景 2019-04-08 08:52:35
                                工业自动化的真正实现,需要高度智能化的工业机器人去替代人类的一部分工作,而显然,如果想让智能机器人去很好的替代人类工作的话,首先要做的就是让它们得能“看”到才行。
                                市场规模超200亿,机器视觉需求快速飚升 2019-03-22 08:38:38
                                长期以来,我国机器人产业智能化之路一直被机器视觉问题所困扰。在过去很长一段时间里,这项核心技术一直掌握着美国、日本企业的手中,造成产品价格高昂、服务态度差等一系?#24515;烟狻?/dd>

                                版权与免责声明:凡本网注明“来源:智能制造网”的所有作品,均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品,未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的,应在授权?#27573;?#20869;使用,并注明“来源:智能制造网”。违反上述声明者,本网将追?#31185;?#30456;关法律责任。

                                本网转载并注明?#20113;?#23427;来源(非智能制造网)的作品,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点或和?#20113;?#30495;实性负责,不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。其他媒体、网站或个人从本网转载?#20445;?#24517;须保留本网注明的作品第一来源,并自负版权等法律责任。

                                如涉及作品内容、版权等问题,请在作品发表之?#25484;?#19968;周内与本网联系,否则视为?#29260;?#30456;关权利。

                                不想错过最新资讯?

                                下载智能制造APP

                                一键筛选来订阅

                                信息更精准

                                图说智能 更多


                                关于我们|本站服务|会员服务|商站通服务|旗下网站|友情链接|诚聘英才|意见反馈|热词搜索|频道

                                智能制造网 - 工业4.0时代智能制造领域“互联网+”服务平台

                                Copyright 2019 gkzhan.comAll Rights Reserved法律顾问:浙江天册律师事务所 贾熙明律师

                                ?#22836;?#28909;线:0571-87756395采购热线:0571-87759926媒体合作:0571-89719789

                                ?#22836;?#37096;:采购部:编辑部:展会合作:市场一组:市场二组:

                                2019广东工博会
                                关闭


                                关闭
                                青海11选5走势图