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工控機(jī)行業(yè)應(yīng)用

機(jī)器視覺-工業(yè)檢測(cè)的應(yīng)用情況分析

時(shí)間:2023-06-12 08:46:22 作者:小編 點(diǎn)擊:

  機(jī)器視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用歷史與發(fā)展

  機(jī)器視覺在工業(yè)上應(yīng)用領(lǐng)域廣闊,核心功能包括:測(cè)量、檢測(cè)、識(shí)別、定位等。產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級(jí)市場(chǎng)、中游系統(tǒng)集成/整機(jī)裝備市場(chǎng)和下游應(yīng)用市場(chǎng)。機(jī)器視覺上游有光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商,中游有集成和整機(jī)設(shè)備提供商,行業(yè)下游應(yīng)用較廣,主要下游市場(chǎng)包括電子制造行業(yè)、汽車、印刷包裝、煙草、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、紡織和交通等領(lǐng)域。

  機(jī)器視覺全球市場(chǎng)主要分布在北美、歐洲、日本、中國(guó)等地區(qū),根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),2014年,全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場(chǎng)規(guī)模是36.7億美元,2015年全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場(chǎng)規(guī)模是42億美元,2016年全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場(chǎng)規(guī)模是62億美元,2002-2016年市場(chǎng)年均復(fù)合增長(zhǎng)率為12%左右。而機(jī)器視覺系統(tǒng)集成,根據(jù)北美市場(chǎng)數(shù)據(jù)估算,大約是視覺系統(tǒng)及部件市場(chǎng)的6倍。

機(jī)器視覺系統(tǒng)

  中國(guó)機(jī)器視覺起步于80年代的技術(shù)引進(jìn),隨著98年半導(dǎo)體工廠的整線引進(jìn),也帶入機(jī)器視覺系統(tǒng),06年以前國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺產(chǎn)品主要集中在外資制造企業(yè),規(guī)模都較小,06年開始,工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用的客戶群開始擴(kuò)大到印刷、食品等檢測(cè)領(lǐng)域,2011年市場(chǎng)開始高速增長(zhǎng),隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級(jí)需求,加上計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多機(jī)器視覺方案滲透到各領(lǐng)域,到2016年我國(guó)機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)近70億元。

  機(jī)器視覺中,缺陷檢測(cè)功能,是機(jī)器視覺應(yīng)用得最多的功能之一,主要檢測(cè)產(chǎn)品表面的各種信息。在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中,連續(xù)大批量生產(chǎn)中每個(gè)制程都有一定的次品率,單獨(dú)看雖然比率很小,但相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的瓶頸,并且在經(jīng)過完整制程后再剔除次品成本會(huì)高很多(例如,如果錫膏印刷工序存在定位偏差,且該問題直到芯片貼裝后的在線測(cè)試才被發(fā)現(xiàn),那么返修的成本將會(huì)是原成本的100倍以上),因此及時(shí)檢測(cè)及次品剔除對(duì)質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的,也是制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的重要基石。

  在檢測(cè)行業(yè),與人類視覺相比,機(jī)器視覺優(yōu)勢(shì)明顯

  1、精確度高:人類視覺是64灰度級(jí),且對(duì)微小目標(biāo)分辨力弱;機(jī)器視覺可顯著提高灰度級(jí),同時(shí)可觀測(cè)微米級(jí)的目標(biāo);

  2、速度快:人類是無法看清快速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)的,機(jī)器快門時(shí)間則可達(dá)微秒級(jí)別;

機(jī)器視覺解決

  3、穩(wěn)定性高:機(jī)器視覺解決了人類一個(gè)非常嚴(yán)重的問題,不穩(wěn)定,人工目檢是勞動(dòng)非??菰锖托量嗟男袠I(yè),無論你設(shè)計(jì)怎樣的獎(jiǎng)懲制度,都會(huì)發(fā)生比較高的漏檢率。但是機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備則沒有疲勞問題,沒有情緒波動(dòng),只要是你在算法中寫好的東西,每一次都會(huì)認(rèn)真執(zhí)行。在質(zhì)控中大大提升效果可控性。

  4、信息的集成與留存:機(jī)器視覺獲得的信息量是全面且可追溯的,相關(guān)信息可以很方便的集成和留存。

  機(jī)器視覺技術(shù)近年發(fā)展迅速

  1、圖像采集技術(shù)發(fā)展迅猛

圖像采集技術(shù)

  CCD、CMOS等固件越來越成熟,圖像敏感器件尺寸不斷縮小,像元數(shù)量和數(shù)據(jù)率不斷提高,分辨率和幀率的提升速度可以說日新月異,產(chǎn)品系列也越來越豐富,在增益、快門和信噪比等參數(shù)上不斷優(yōu)化,通過核心測(cè)試指標(biāo)(MTF、畸變、信噪比、光源亮度、均勻性、色溫、系統(tǒng)成像能力綜合評(píng)估等)來對(duì)光源、鏡頭和相機(jī)進(jìn)行綜合選擇,使得很多以前成像上的難點(diǎn)問題得以不斷突破。

  2、圖像處理和模式識(shí)別發(fā)展迅速

  圖像處理上,隨著圖像高精度的邊緣信息的提取,很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測(cè)的低對(duì)比度瑕疵開始得到分辨。

  模式識(shí)別上,本身可以看作一個(gè)標(biāo)記過程,在一定量度或觀測(cè)的基礎(chǔ)上,把待識(shí)模式劃分到各自的模式中去。圖像識(shí)別中運(yùn)用得較多的主要是決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù),利用它對(duì)模式向量進(jìn)行分類識(shí)別,是以定時(shí)描述(如統(tǒng)計(jì)紋理)為基礎(chǔ)的;結(jié)構(gòu)方法的核心是將物體分解成了模式或模式基元,而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串(或稱字符串),通過對(duì)未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界,得到字符串,再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上,很多新算法不斷出現(xiàn),包括基于小波、小波包、分形的特征,以及獨(dú)二分量分析;還有關(guān)子支持向量機(jī),變形模板匹配,線性以及非線性分類器的設(shè)計(jì)等都在不斷延展。

  3、深度學(xué)習(xí)帶來的突破

3、深度學(xué)習(xí)帶來的突破

  傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯,而深度學(xué)習(xí)則通過多層感知機(jī)模擬大腦工作,構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)來學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出,訓(xùn)練過程中所有層級(jí)都會(huì)被不斷優(yōu)化。在具體的應(yīng)用上,例如自動(dòng)ROI區(qū)域分割;標(biāo)點(diǎn)定位(通過防真視覺可靈活檢測(cè)未知瑕疵);從重噪聲圖像重檢測(cè)無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵;分辨玻璃蓋板檢測(cè)中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺軟件推向市場(chǎng)(包括瑞士的vidi,韓國(guó)的SUALAB,香港的應(yīng)科院等),深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺的賦能會(huì)越來越明顯。

  4、3d視覺的發(fā)展

3D視覺

  3D視覺還處于起步階段,許多應(yīng)用程序都在使用3D表面重構(gòu),包括導(dǎo)航、工業(yè)檢測(cè)、逆向工程、測(cè)繪、物體識(shí)別、測(cè)量與分級(jí)等,但精度問題限制了3D視覺在很多場(chǎng)景的應(yīng)用,目前工程上最先鋪開的應(yīng)用是物流里的標(biāo)準(zhǔn)件體積測(cè)量,相信未來這塊潛力巨大。

東田工控.jpg
標(biāo)簽: 機(jī)器視覺工控機(jī)
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