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                    掌握核心技術 駕馭光的運用

                    行業新聞

                    機器視覺發展趨勢

                    日期:2018-08-10 來源:三姆森科技
                            每年的“618”、“818”或者“雙XX”購物節,都會讓剁手黨們瘋狂地買買買,但是經常是累壞了快遞小哥不說,貨物還送不到手里。想讓快遞送得更快?廠家們紛紛出招,這不智能配送機器人已經開始滿街跑了。
                            如今,我們的身邊充斥著各種類型的機器人,在制造、運輸、生活等各領域起著非常重要的作用。而讓這些機器人擁有一雙“智慧”雙眼的正是機器視覺技術,得益于機器人產業的規劃發展,機器視覺技術的應用就有非常廣闊的空間。
                    何為機器視覺?

                            機器視覺,最直白的理解就是用機器代替人眼來做測量和判斷,相當于人類視覺在機器上的延伸。
                            人通過眼睛可以了解被觀測物體的大小、形狀、顏色和位置等,其獲取外界信息的主要來源就是眼睛。而機器視覺就是基于仿生的角度,模擬眼睛通過視覺傳感器進行圖像采集,并在獲取之后由圖像處理系統進行圖像處理和識別。
                    機器視覺的構成

                            完整的工業機器視覺系統是軟件和硬件的結合,包括光源、鏡頭、相機、圖像處理單元(或圖像捕獲卡)、圖像處理軟件、監視器、通訊/輸入輸出單元等。
                    機器視覺的應用場景

                            機器視覺按應用功能劃分,主要包括:測量、檢測、識別、定位。其應用的領域主要就是工業,可用于產品測量檢測、機器人引導、識別應用等,大大提高了生產的柔性和自動化程度。尤其是對于物流行業來說,必須有效控制人力成本,機器視覺技術的發展可以說是開啟了“新視界”。
                            機器視覺的火熱程度在物流領域首先實現了爆發,在物流分揀過程中,分揀機器人接受指令后,通過機器視覺技術,對物體進行動態讀碼和體積測量,識別物體的體積、形狀、品種、材質。
                            使用工業相機,可以對包裹稱重區域進行實時取像與讀碼,最后通過機器人發往各地點或將貨物送到指定的貨架上。機器視覺技術的應用取代了人工分揀快遞,大大提高了效率。
                            除此之外,機器視覺技術還可以讓機械手臂擁有3D視覺能力,依靠視覺導引、定位,夾取產品。此外,汽車制造、醫療等領域也使用機器視覺系統進行測量和檢測。
                    發展趨勢

                            我國的機器視覺技術起步較晚,雖然目前已有一定的應用,但是還處于行業的較低水平。但近年來市場發展迅猛,目前中國已成為繼美國和日本之后的全球第三大機器視覺市場。
                            據研究顯示,2016~2017年中國智能制造市場細分領域中,機器視覺產品增速約37%,為近十年來最高增速,市場呈現蓬勃發展態勢。據了解,在機器視覺領域,國外品牌產品仍占據市場主導地位。
                            越來越多的企業正在加速布局機器視覺產品和相關服務,雖然這些主流的機器視覺技術已經比較成熟,但它們在設備系統中基本上都還是相對獨立的,自動化廠商的入局,將促進機器視覺與多種技術融合,使其從單一的檢測、定位、測量等功能向大數據分析、智能控制方向發展。
                            雖然近年來機器視覺市場發展迅速,國內、國外廠商百花齊放,還有自動化玩家的入局,但整體上來講,國內廠商仍有不足:
                            •技術方面:與國外相比還是存在較大差距的,主要組件依靠進口,核心技術不夠成熟,最重要的是視覺產品與控制系統之間的接口極為有限。因此對于國內廠商來說還需要不斷提高技術水平,學習國外技術的同時也不要忘記增強創新能力,只有這樣才能找到為中國用戶提供最為合適的解決方案。
                            •市場方面:一是,機器視覺的出現必然會對我國的勞動力市場帶來沖擊,如何處理兩者的關系尤為重要。二是,客戶資源短缺,用戶對國內品牌認知不夠。
                            •人才方面:缺少技術型人才,企業競爭的核心離不開人,需要挖掘、培養更多的機器視覺人才,只有掌握專業的機器視覺技術,才能創造出更優秀的產品。
                     


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