機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈不斷完善,在工業(yè)領(lǐng)域都有哪些應(yīng)用?

時間:2022-07-06

來源:賢集網(wǎng)

導(dǎo)語:隨著工業(yè)智能化的迅速發(fā)展,具有便捷性、精確性、迅速性、智能化等優(yōu)點的機器視覺技術(shù)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)各領(lǐng)域,其作為一種現(xiàn)代化檢測手段,越來越受到人們的重視。機器視覺技術(shù)涉及計算機科學(xué)、人工智能、信號處理、圖像處理、機器學(xué)習(xí)、光學(xué)、自動化等多個領(lǐng)域。

  近年來,隨著工業(yè)智能化的迅速發(fā)展,具有便捷性、精確性、迅速性、智能化等優(yōu)點的機器視覺技術(shù)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)各領(lǐng)域,其作為一種現(xiàn)代化檢測手段,越來越受到人們的重視。機器視覺技術(shù)涉及計算機科學(xué)、人工智能、信號處理、圖像處理、機器學(xué)習(xí)、光學(xué)、自動化等多個領(lǐng)域。

  機器視覺通過光學(xué)設(shè)備和傳感器獲取到目標(biāo)物體的圖像信息,然后將圖像信息轉(zhuǎn)化成數(shù)字化信息,進而通過計算機分析數(shù)據(jù)顯示在電子屏幕上或者通過控制單元指導(dǎo)機器完成任務(wù)。機器視覺偏重于信息技術(shù)工程化和自動化,但又構(gòu)建在計算機技術(shù)視覺效果方法論的基礎(chǔ)上,它的重點是感知目標(biāo)物體的位置信息、大小形態(tài)、顏色信息及存在狀態(tài)等數(shù)據(jù)信息。

  一、工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈不斷完善

  當(dāng)前,中國機器視覺產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展初期,從產(chǎn)業(yè)鏈來看,可以分為上游零部件及軟件、中游工業(yè)機器視覺裝備、和下游系統(tǒng)解決方案及應(yīng)用三大環(huán)節(jié)。上游零部件及軟件企業(yè)整體規(guī)模實力和技術(shù)水平仍有待提高,中游工業(yè)機器視覺裝備需要持續(xù)提高產(chǎn)品的綜合性能,不斷提升產(chǎn)品的智能化水平,下游主要應(yīng)用行業(yè)在半導(dǎo)體、消費電子和汽車領(lǐng)域。

  二、工業(yè)機器視覺技術(shù)產(chǎn)品加速迭代推動應(yīng)用更加深入

  政策加力支持和需求持續(xù)增長為工業(yè)機器視覺創(chuàng)造良好發(fā)展環(huán)境。一方面,國家和地方政府出臺了一系列政策支持工業(yè)機器視覺的發(fā)展,如《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》部署了“加強自主供給,壯大產(chǎn)業(yè)體系新優(yōu)勢”等4大重點任務(wù),并在“智能制造裝備創(chuàng)新發(fā)展行動”中重點強調(diào)研發(fā)高分辨率視覺傳感器等基礎(chǔ)零部件和裝置,體現(xiàn)了對工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)的重視和支持。

  另一方面,中國國民經(jīng)濟延續(xù)恢復(fù)發(fā)展態(tài)勢,2022年一季度全國規(guī)上工業(yè)增加值同比增長6.5%,規(guī)上工業(yè)企業(yè)利潤增長8.5%,作為工業(yè)機器視覺重點應(yīng)用領(lǐng)域的新能源汽車產(chǎn)量同比增長140.8%、工業(yè)機器人產(chǎn)量增長同比增長10.2%,下游應(yīng)用領(lǐng)域的持續(xù)增長為機器視覺的應(yīng)用帶來更大的發(fā)展空間。

  工業(yè)場景對機器視覺技術(shù)的需求持續(xù)推動著工業(yè)機器視覺產(chǎn)品向標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化方向發(fā)展。工業(yè)機器視覺客戶的使用需求豐富多樣,具有較大特異性,客戶均希望供應(yīng)商針對自身需求進行一定程度的定制優(yōu)化。因此,對工業(yè)機器視覺定制化產(chǎn)品的開發(fā)速度直接決定了企業(yè)業(yè)績的增長速度。

  為解決這一痛點,業(yè)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)大力推動產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化發(fā)展,從非標(biāo)的產(chǎn)品中盡可能地組合出標(biāo)準(zhǔn)化的模塊,再由標(biāo)準(zhǔn)化的模塊向客戶輸出解決方案,由此來提高自身產(chǎn)品和存貨的周轉(zhuǎn)率,提高企業(yè)對外供給解決方案的能力,進而提高企業(yè)的運營效率。

  工業(yè)機器視覺的技術(shù)水平已成為直接影響多種裝備進一步智能化發(fā)展的關(guān)鍵因素。近年來,機器人、無人機等裝備的智能化水平不斷提高、應(yīng)用場景不斷豐富,對工業(yè)機器視覺解決方案的綜合性能提出了更高、更緊迫的需求。

  例如,石化巡檢機器人在化工廠區(qū)巡邏的過程中,需要對復(fù)雜管線的“跑冒滴漏”等問題進行精準(zhǔn)識別,而識別的及時性和精準(zhǔn)性直接決定了石化巡檢機器人的實用性和該類型機器人的市場前景。

  又例如,在煤矸石處理產(chǎn)線上,機器人不僅要對煤矸石的位置、大小進行識別,還需要對重量不一、形狀各異的煤矸石找出最合適的夾取位置、判斷機械爪施加夾取力的大小,這樣才能真正有效的代替人工作業(yè)。

  三、機器視覺在工業(yè)機器人中的應(yīng)用

  工業(yè)機器人是現(xiàn)代科技的主要代表技術(shù),工業(yè)機器人以其方便精確,省時省力,而被廣泛應(yīng)用于家電、電子、服裝、汽車、食品、等行業(yè)。隨著現(xiàn)代科技的高速發(fā)展,高標(biāo)準(zhǔn)、高效率已經(jīng)成為眾多企業(yè)追求的目標(biāo),在這種發(fā)展背景下,工業(yè)機器人應(yīng)運而生。

  其中讓筆者印象深刻的就是京東自動化機器人倉庫,碩大的倉庫里面成千上萬的機器人不停地在貨架之間來回運動,將物品分類、投放、運輸。在工業(yè)機器人領(lǐng)域中機器視覺具有如下功能。

  (1)定位和控制。現(xiàn)代工廠生產(chǎn)要求機器視覺系統(tǒng)能夠快速,準(zhǔn)確地找到目標(biāo)物并確認(rèn)其位置。然后使用機器視覺進行定位,并引導(dǎo)機械手臂去準(zhǔn)確地抓取。

  (2)識別。主要利用機器視覺獲取圖像,然后對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種狀態(tài)的目標(biāo)和對象,用于跟蹤和收集數(shù)據(jù)。一般的機器識別系統(tǒng)借助照相機完成。

  (3)檢測。檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的質(zhì)量,這也是取代人工最多的環(huán)節(jié)。在工業(yè)領(lǐng)域,主要檢查包括尺寸大小檢測,瓶子外觀缺陷檢測,瓶口缺陷檢測,殘次品檢測等。

  (4)高精度檢查。在工業(yè)生產(chǎn)中,一些精密的電子設(shè)備零件需要較高的精度,例如計算機、手機上高度集成的電子電路板,有些可達到精度0.01mm甚至μm級,人眼無法識別這些小的元器件,因此必須使用機器來完成。

  (5)分揀與搬運。現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)與運轉(zhuǎn)過程中,不可避免都會有一些分揀的工作,而傳統(tǒng)利用人力進行分揀工作的方式存在較大局限,但視覺機器人的應(yīng)用可以極大地提高工業(yè)生產(chǎn)的效率及工作精確度,進而解放了人們的雙手。

  機器視覺系技術(shù)在機器人的應(yīng)用中起到一個核心內(nèi)容的作用。機器視覺中最關(guān)鍵的一項就是:怎樣讓機器人對運動目標(biāo)物進行準(zhǔn)確識別。視覺系統(tǒng)技術(shù)可以解決這一難題,加入視覺系統(tǒng)技術(shù),可以使機器人對目標(biāo)物進行實時的運動跟蹤與檢測,進而準(zhǔn)確的確定目標(biāo)物的位置與方向,確保機器人對其的準(zhǔn)確定位。

  機器人視覺系統(tǒng)的工作主要分為4個部分:相機定位、圖像分析與處理、目標(biāo)物狀態(tài)識別及機器人的動作操控。先利用相機定位對目標(biāo)物建立運動坐標(biāo)系,獲取物體坐標(biāo);然后將獲取的目標(biāo)物分圖像進行分析和處理;狀態(tài)識別以圖像分析為基礎(chǔ),對目標(biāo)物的狀態(tài)進行分析和處理,從而根據(jù)圖像處理與分析的結(jié)果操控機器人的動作行為。

  工業(yè)機器人的使用是現(xiàn)代工業(yè)相對于傳統(tǒng)工業(yè)的偉大進步與發(fā)展,其解決了傳統(tǒng)工業(yè)成本高、效率低、耗時長等缺點,將人們雙手解放出來,讓現(xiàn)代化的工業(yè)生產(chǎn)更加自動化、智能化。

機器視覺應(yīng)用.jpg

  四、機器視覺在工業(yè)控制領(lǐng)域的應(yīng)用

  現(xiàn)代化的工業(yè)生產(chǎn)大多傾向機械一體化,例如,薯片的生產(chǎn),從土豆的清洗,到最后薯片的裝袋、封口,都不需要人為參與。當(dāng)然有的人要說這樣生產(chǎn)出來的東西沒有人情味,但是我想說機械一體化的生產(chǎn)方式或許將是未來所有工業(yè)生產(chǎn)的大趨所示,其優(yōu)點不在贅述。那么,怎么才能控制機械化生產(chǎn)呢?這就要用到機器視覺技術(shù)來控制機器生產(chǎn)。

  機器視覺控制器,因其具備出色的處理能力,可在10s以內(nèi)高速完成最多128個點的檢測,強大的處理能力可以直接影響可運行的算法以及視覺系統(tǒng)做出決策的速度。為了減少圖像處理的時間,一些工廠現(xiàn)在使用同構(gòu)處理來運行視覺算法。

  另外,現(xiàn)在的一些機器視覺控制器還具有用于網(wǎng)絡(luò)連接的專用以太網(wǎng)端口以及用于連接外部數(shù)據(jù)存儲器的端口。通過工廠連接功能,工作人員可以實現(xiàn)在辦公室檢測產(chǎn)品生產(chǎn),查看圖像,還可以實時回放,極大的方便了工廠的生產(chǎn)。

  這種直接進行工業(yè)一體化生產(chǎn)的方式在慢慢的取代傳統(tǒng)生產(chǎn)方式,相信在未來的工業(yè)發(fā)展中,一大部分工廠將利用機器視覺控制實現(xiàn)工廠一體化生產(chǎn)。

  五、機器視覺在工業(yè)質(zhì)量檢測中的應(yīng)用

  在現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)過程中,目標(biāo)檢測多種多樣,市場需求相對較大。比如,檢測機械零件大小是否達標(biāo)、辨別條形碼或包裝條碼、測試商品的外表缺陷、瓶口缺陷、打印缺陷等等。這些應(yīng)用均需大批量測試,并且都是高精度的測試,人眼識別在這些檢測中處于劣勢,如果僅僅通過人工,耗時可想而知。

  在啤酒瓶的生產(chǎn)過程中,瓶子大小以及外觀是否有缺陷等這些都需要經(jīng)過質(zhì)量檢測。一些工廠一天就會生產(chǎn)成千上萬的啤酒瓶,如果都利用人工來處理,是讓人無法勝任的。

  而且一般人眼一直盯著同樣的物體檢測,時間長了,會造成視覺疲勞,進而導(dǎo)致殘次品率高,工作效率低下。不僅如此,一些工廠還要花費大量成本聘請人力檢測,這種落后的生產(chǎn)方式已經(jīng)不再適合現(xiàn)代化生產(chǎn)。

  利用機器視覺技術(shù)可以有效的解決這一問題,用機器檢測代替了傳統(tǒng)的人工,大批量檢測可以快速完成,加快了工廠的產(chǎn)品生產(chǎn)速度;另外,減少了工廠的生產(chǎn)成本,提高了產(chǎn)品的生產(chǎn)效率。

  最后

  機器視覺技術(shù)的應(yīng)用,使工業(yè)生產(chǎn)不在受限于人眼識別的缺陷,提高了工業(yè)檢測的精度和效率,使工業(yè)生產(chǎn)更加的自動化和智能化。

  機器視覺作為人工智能分支應(yīng)用中最廣泛的方向,可以應(yīng)用在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、交通、安全、科研等各個領(lǐng)域。基于機器視覺多場景應(yīng)用的崛起以及其無可替代的性能優(yōu)勢凸顯,萬億級規(guī)模市場藍海已經(jīng)顯現(xiàn),行業(yè)各方加速涌入。

  在這條長坡厚雪賽道上,找準(zhǔn)企業(yè)的市場定位,精準(zhǔn)發(fā)力目標(biāo)客戶,聚焦定制化解決方案,是企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵,也是企業(yè)在群雄競逐圈中脫穎而出的根本途徑。

  主要來源:IM智能注塑, 賽迪顧問 ,江西網(wǎng)絡(luò)廣播電視臺

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