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机器视觉目前的应用发展

作 者:康耐德智能 关注:236 发表时间:2019-08-29 09:09:22 来源:网络资源

[机器视觉]产业链可以分为底层开发商(光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等)、设备开发商(测量设备和非标检测自动化专机等)和集成服务商(二次开发),其中底层图像处理软件是核心壁垒。目前国内机器视觉行业中底层软件、高端镜头领域还基本被外资垄断,低端镜头和工业相机领域逐渐有国产厂商涉及,光源国内竞争比较激烈,系统集成和视觉专用设备发展迅速。


目前,机器视觉在工业制造中的应用主要可以分为四大类:模式识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观检测,当前的应用也基本是基于这四大类功能来展开。

模式识别/计数主要指对已知规律的物品进行分辨,比较容易的包含外形、颜色、图案、数字、条码等的识别,也有信息量更大或更抽象的识别如人脸、指纹、虹膜识别等。视觉定位主要指在识别出物体的基础上准确给出物体的坐标和角度信息。定位在机器视觉应用中是非常基础且核心的功能,一个软件的好坏大概率与其定位算法的好坏密切相关。尺寸测量主要指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位,然后在图像中准确的计算出需要知道的几何尺寸。优势在于对高精度、高通量以及复杂形态的测量,例如有些高精度的产品由于人眼测量困难以前只能抽检,有了机器视觉后就可以实现全检了。

外观检测主要检测产品的外观缺陷,常见的包括表面装配缺陷(如漏装、混料、错配等)、表面印刷缺陷(如多印、漏印、重印等)以及表面形状缺陷(如崩边、凸起、凹坑等)。由于产品外观缺陷一般情况下种类繁杂,所以检测在机器视觉中的应用中属于相对较难的一类。从技术实现难度上来说,识别、定位、测量、检测的难度是递增的,而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异。因此,与人眼直接检测相比,机器视觉在识别,定位和测量方面的优势较为明显。随着深度学习和人工智能的发展,在检测方面也逐渐赶上人眼的水平。

考虑到机器视觉系统对产线标准化的要求较高,因此机器视觉广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域,其中电子汽车和电子是当前机器视觉重要的应用领域。其中,电子行业贡献了机器视觉近50%左右的需求,主要用于晶圆切割、3C表面检测、触摸屏制造、AOI光学检测、PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装、SPI锡膏检测、半导体对位和识别等的高精度制造和质量检测。以iPhone为例,其生产全过程就需70套以上系统。未来在全球智能手机、平板电脑和可穿戴设备等消费电子领域的需求有望爆发。


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