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机器视觉将怎么样引发的智能制造领域变革?

来源:参考:ofweek工控网等
2016/6/15 9:36:10
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导读:随着柔性制造系统的推广和传感、模式识别等技术的发展,针对工业需求的视觉和图像技术逐步成熟,制造业信息获取能力加强。
  【中国智能制造网 智造快讯】机器视觉是人工智能正在快速发展的一个重要分支。机器视觉系统是通过机器视觉产品(CMOS/CCD)将被摄取目标转换成图像信号,将信号进行处理、识别、分析后进行结果判断与控制输出的综合系统。
  
机器视觉将怎么样引发的智能制造领域变革?
 
  机器视觉技术发展迅速,应用融合度高。经过多年的发展,机器视觉技术已迈入高速发展期,深度学习算法的应用也使得机器视觉在效率、速度、精度、稳定性等方面均有较大幅度提升。随着微处理器、半导体技术的进步,以及劳动力成本上升和高质量产品的需求,国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期,广泛运用于工业控制领域,这意味着自动化需求凸显的制造业,对机器视觉技术的需求也会随着剧增。那么,智能化水平提升,机器视觉在智能制造领域将引发怎样的变革和问题呢?
  
  机器视觉在智能制造领域带来的变化
  
  面向工业的视觉和图像分析技术逐步成熟,制造业信息获取能力不断增强
  
  随着柔性制造系统的推广和传感、模式识别等技术的发展,针对工业需求的视觉和图像技术逐步成熟,制造业信息获取能力加强。视觉和图像技术搭载在摄像头、传感器、雷达等智能硬件内,能够实现图像信息的获取和分析。信息从传统的单一维度数据拓展为包含速度、尺寸、色谱等信息的多维度立体海量数据,并同设计信息和加工控制信息集成,为后续工况监测、质量检验等生产环节提供数据支撑。制造业信息获取渠道得到拓展,信息获取效率大幅提升。华睿科技发布多系列面阵相机、高分辨率定焦镜头产品以及读码、结构光3D相机等新产品,通过isp算法保证图像质量,可广泛应用于工业生产领域。
  
  机器视觉结合信息网络技术催生新服务内容,生产监控智能化水平得到提升
  
  信息通讯技术不断向机器视觉领域渗透,企业以“信息获取 数据分析”模式开展服务内容创新,辅助提升生产监控智能化水平。在工业应用方面,机器视觉一般用于物品的识别、外观检测和定位,随着信息网络技术不断发展,机器视觉与大数据、云计算等信息网络技术相结合,实现了数据获取后的服务功能延伸,从简单的生产检测应用中衍生出新的服务内容。企业开始利用机器视觉技术获取数据信息,并通过信息网络技术开展大数据计算,辅助进行设备的运营监测和产品的质量分析,推动提升生产线智能化水平。永创智能出资2000万人民币设立机器视觉科技子公司,探索以机器视觉为核心的产品质量大数据分析及机械运行在线监测大数据分析的产业化应用。
  
  机器视觉技术嵌入式应用于工业生产领域,自动化系统解决方案实现优化
  
  制造业自动化需求凸显,推动机器视觉技术在工业生产领域的应用,自动化系统解决方案得到优化。随着图像处理能力和速度的增强、光器件性能的提高以及成本相对降低,机器视觉逐步应用于工业生产领域,并成为自动化系统的重要组成部分之一。机器视觉配合逻辑控制、运动控制、数据采集、通信网络等其他功能,能够完成图像识别、检测、视觉定位、物体测量和分拣等作业内容,特别是将机器视觉技术嵌入工业机器人控制系统,通过化的识别和抓取,大幅提高了生产过程的柔性和灵活性,自动化系统解决方案实现优化。
  
  大数据时代技术相互渗透,机器视觉面临的问题
  
  在大数据时代,随着物联网云计算等技术的相互渗透齐头并进,机器视觉技术要在这个相互融合的时代得到长远发展首先需解决技术以及应用两项问题。
  
  技术方面的问题。在我国尽管机器视觉技术发展速度惊人,但在技术上的积累与创新与国外相比还是存在着较大差距的。要想成功建立机器视觉与大数据时代的互动关系,就需要不断提高技术水平,增强创新能力。
  
  应用方面的问题。国内在应用创新上也存在着不足,很多都是跟随国外的应用案例或者通过代理相关产品来实现模仿应用等。而要想有所发展,只是一味的跟在已有案例的身后是不行的,需要我们能够有所创造,这样才能在不同国情下,为应用提供为合适的解决方案。
  

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