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3分鍾看完機器視覺技術!

工業機器視覺系統結構

工业機器視覺系统构架主要分为硬件设备和软件 算法两部分,其中硬件设备主要包括光源系统、镜头、摄像机、图像采集卡和视觉处理器;软件包中核心算法主要包括传统的数字图像处理算法和基于深度学习的图像处理算法。

 

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機器視覺系统的完整工作流程工業機器視覺系統産業及市場規模

2017年全球機器視覺市場規模達到40億美元,2017~2025年複合增長率預計達到8.5%左右。隨著食品、包裝、工業、消費電子等制造産業逐步在中國制造,中國境內對機器視覺系統的需求量日益增長,未來5年年複合增長率將達到10.4%,如大众娱乐平台智造、欣大众娱乐平台覺等公司。

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 機器視覺技術在工業制造環節中的應用優勢

1. 可实现可靠性更高的产品质量检测及实时监控,有效的避免了人工检测过程中的主观性和个体差异;

2. 检测精度可达到亚微米级别,突破了人眼的物理限制,在全生命产品周期内对产品进行外形、标签、完整度等方面的缺陷檢測;

3. 数字图像处理和计算机视觉算法不断优化,在软件系统层面上提供更广泛及高效的检测功能,补充機器視覺硬件系统的检测能力;

4. 避免检测人员与被检测物件直接接触,防止物件被人为损坏,避免了检测系统机械部件的消耗程度以及维护成本;防止物件免受污染;

5. 使用機器視覺技术的机器人或者机械臂可以根据機器視覺系统提供的位置和方向信息,对工件进行智能抓取,广泛應用于食品,医疗制药和包装等行业,拓展了生产制造的柔性;

6. 减少人在现场操作的时间,有效的避免了操作人员的听力损害、身体机能下降等情况,保证了操作人员人身。

 機器視覺技術在九大工業制造行業中的應用案例

機器視覺技術在九大工業制造行業中的應用案例機器視覺技術在工業制造中應用的局限性

1.受到環境光源的約束:不同的光源將造成不同的成像質量和效果,直接幹擾檢測算法的檢測,可能造成産品的誤判;單一的視覺引導技術不能保證路徑中障礙物檢測的精度,決策控制層往往需要融合多種傳感器采集的信息。

2. 受到硬件设备性能的限制:摄像头的镜头畸变矫正、标定差异性、视角范围有限;安装条件及场地限制,对传感器融合方案的要求;每个像素的暗电流不同,对光子响应不一致,会造成摄像机中空间及模式噪声;CCD线阵相机的参数设置的局限性。

3. 受到端上计算资源的限制:工业产品大规模复杂的模型架构需要依赖强大计算能力,当设备终端上内存难以满足时需要采用模型云端离线训练再部署到设备终端;图像数据传输时仍需要对特定的任务目标进行模型的参数调整、优化,会产生额外的工程开销,且实时性较差。

4. 受到检测对象多样性的限制:物体表面缺陷种类繁多、缺陷产生机理不明、缺陷描述不充分;機器視覺系统难以从数据中提取特征。

5. 受到成本和收益经济性的限制:视觉传感器等工业相机核心零部件和底层视觉软件的开发需较大投入成本。

 工業機器視覺系統的10大未來發展 趨勢 

1.工業相機中的視覺傳感器在結構設計上不斷優化

2.嵌入式視覺系統的應用增加工業現場編程效率。

3.設備端深度學習模型不斷獲得壓縮與加速。

4.設備端上計算能力的提升。

5.計算機視覺與機器人技術結合增加機器人視覺自適應能力。 

應用

1.可對3D打印産品瑕疵問題進行微米水平無損檢測。

2.視覺信息提升智能機床加工過程中的自主感知能力。

3.智能視覺设备的應用提升工厂员工操作效率及安全。

4.讓工業機器人從實際工作中學習基于視覺的運動技能及操作策略

5.在細胞學研究工作中進行細胞顯微鏡圖像質量的自動評估。

文章來源于機器之能