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机器视觉的“视”与“觉”

作 者:康耐德智能 关注:120 发表时间:2019-08-26 11:41:03 来源:网络资源

[机器视觉]是通过计算机来模拟人类视觉功能,以让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理。“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机,需要依靠一整套的硬件解决方案,包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等。“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析,主要是软件算法。

机器视觉


机器视觉在工业上应用领域广阔,核心功能包括:测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游部件级市场、中游系统集成/整机装备市场和下游应用市场。

机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商,中游有集成和整机设备提供商,行业下游应用较广,主要下游市场包括电子制造行业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织和交通等领域。

机器视觉


机器视觉全球市场主要分布在北美、欧洲、日本、中国等地区,根据统计数据,2014年,全球机器视觉系统及部件市场规模是 36.7 亿美元,2015年全球机器视觉系统及部件市场规模是42亿美元,2016年全球机器视觉系统及部件市场规模是62亿美元,2002-2016年市场年均复合增长率为12%左右。而机器视觉系统集成,根据北美市场数据估算,大约是视觉系统及部件市场的6倍。

中国机器视觉起步于80年代的技术引进,随着98年半导体工厂的整线引进,也带入机器视觉系统,06年以前国内机器视觉产品主要集中在外资制造企业,规模都较小,06年开始,工业机器视觉应用的客户群开始扩大到印刷、食品等检测领域,2011年市场开始高速增长,随着人工成本的增加和制造业的升级需求,加上计算机视觉技术的快速发展,越来越多机器视觉方案渗透到各领域,到2016年我国机器视觉市场规模已达近70亿元。

机器视觉


机器视觉中,缺陷检测功能,是机器视觉应用常见的功能之一,主要检测产品表面的各种信息。在现代工业自动化生产中,连续大批量生产中每个制程都有一定的次品率,单独看虽然比率很小,但相乘后却成为企业难以提高良率的瓶颈,并且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多(例如,如果锡膏印刷工序存在定位偏差,且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现,那么返修的成本将会是原成本的100倍以上),因此及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的,也是制造业进一步升级的重要基石。


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