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              中华工控网 > 工控新闻资讯 > 人眼还是机器眼?#20445;?#26426;器视觉在工业检测领域大有可为
              人眼还是机器眼?#20445;?#26426;器视觉在工业检测领域大有可为

              编者按本文介绍了机器视觉在工业领域的发展历程通过其与人类视觉对比凸显出机器视觉的优势但不可否认的是机器要做到完全替代人眼仍有瓶颈需要突破此外通过对机器视觉的产业链情况进行分析对行业进行梳理有助于关注该领域的业内人士对机器视觉的未来趋势作出预判

              机器视觉在工业检测中的应用历史与发展

              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

              机器视觉全球市场主要分布在北美?#20998;ޡ?#26085;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

              机器视觉中缺陷检测功能是机器视觉应用得最多的功能之一主要检测产品表面的各?#20013;?#24687;在现代工业自动化生产中连续大批?#21487;?#20135;中每个制程都有一定的次品率单独?#27492;?#28982;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?#25353;?#21697;剔除对质量控制?#32479;?#26412;控制是非常重要的也是制造业进一步升级的重要基石

              在检测行业与人类视觉相比机器视觉优势明显

              1精确度高人类视觉是64灰度级且对微小目标分辨力弱机器视觉可显著提高灰度级同时可观测微米级的目标

              2速度快人类是无法看清快速运动的目标的机器快门时间则可达微秒级别

              3稳定性高机器视觉解决了人类一个非常?#29616;?#30340;问题不稳定人工目检是劳动非常枯燥和?#37327;?#30340;行业无论你设计怎样的奖惩制度都会发生比较高的漏检率但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题没有情绪波动只要是你在算法中写好的东西每一次都会认真执行在质控中大大提升效果可控性

              4信息的集成与留存机器视觉获得的信息量是全面且可追溯的相关信息可以很方便的集成和留存

              机器视觉技术近年发展迅速

              1图像采集技术发展?#35813;?/p>

              CCDCMOS等固件越来越成熟图像敏感器件尺寸不断缩小像元数量和数据率不断提高分辨率和帧率的提升速度可以?#31561;?#26032;月异产品系列也越来越丰富在增益快门和信噪比等参数上不断优化通过核心测试指标(MTF畸变信噪比光源亮度均匀性色温系统?#19978;?#33021;力综合评估等)来对光源镜头和相机进行综合选择使得很多以前?#19978;?#19978;的?#35757;?#38382;题得以不断突破

              2图像处理和模式识别发展迅速

              图像处理上随着图像高精度的边缘信息的提取很多原本混合在背景噪声中难以直接检测的低对比度瑕疵开始得到分辨

              模式识别上本身可以看作一个标记过程在一定量?#28982;?#35266;测的基础上把待识模?#20132;?#20998;到各自的模式中去图像识别中运用?#23186;?#22810;的主要是决策理论和结构方法决策理论方法的基础是决策函数利用它对模?#36739;?#37327;进行分类识别是以定时描述(如统计纹理)为基础的结构方法的核心是将物体分解成了模?#20132;?#27169;?#20132;?#20803;而不同的物体结构有不同的基元串(或称字符串)通过对未知物体利用给定的模?#20132;?#20803;求出编码边界得到字符串再根据字符串判断它的属类在特征生成上很多新算法不断出现包括基于小波小波包?#20013;?#30340;特征以及独二分量分析还有关子支持向量机变?#25991;?#26495;匹配线性以及非线性分类器的设?#39057;?#37117;在不断延展

              3深度学习带来的突破

              传统的机器学习在特征提取?#29616;?#35201;依靠人来分析和建立逻辑而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作构建深度神经网络(如卷积神经网络等)来学习简单特征建立复杂特征学习?#25104;?#24182;输出训练过程中所有层级都会被不断优化在具体的应用上例如自动ROI区域分割标点定位(通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵)从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵分辨玻璃?#21069;?#26816;测中的真假瑕疵等随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场(包括瑞士的vidi韩国的SUALAB香港的应科院等)深度学?#26696;?#26426;器视觉的赋能会越来越明显

              43d视觉的发展

              3D视觉还处于起步阶段许多应用程序都在使用3D表面重构包括导航工业检测逆向工程测绘物体识别测量与分级等但精度问题限制了3D视觉在很多场景的应用目前工程上最先铺开的应用是物流里的标准件体积测量相信未来这块潜力巨大

              要全免替代人工目检机器视觉还有诸多?#35757;?#26377;待攻破

              1光源与?#19978;?#26426;器视觉中优质的?#19978;?#26159;第一步由于不同材料物体表面反光折射等问题都会影响被测物体特征的提取因此光源与?#19978;?#21487;以说是机器视觉检测要攻克的第一个难关比如现在玻璃反光表面的划痕检测等很多时候问题都卡在不同缺陷的集成?#19978;?#19978;

              2重噪音中低对比度图像中的特征提取在重噪音环境下真假瑕疵的鉴别很多时候较难这也是很多场景始终存在一定误检率的原因但这块通过?#19978;?#21644;边缘特征提取的快速发展已经在不断取得各种突破

              3对非预期缺陷的识别在应用中往往是给定一些具体的缺陷模式使用机器视觉来识别它们到底有没有发生但经常遇到的情况是许多明显的缺陷因为之前没有发生过或者发生的模式过分多样而被漏检如果换做是人虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷但是他会注意到从而有较大几?#39318;?#20303;它而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破

              机器视觉产业链情况

              1上游部件级市场

              主要包括光源镜头工业相机图像采集卡图像处理软件等提供商近几年智能相机工业相机光源和板卡都保持了不低于20%的增速根据中国机器视觉产业联盟(CMVU)调查统计现在已进入中国的国际机器视觉品牌已近200多家(如?#30340;?#35270;达尔萨堡盟等为代表的核心部件制造商以基恩士?#32442;?#40857;松下邦纳NI等为代表的则同时涉足机器视觉核心部件和系统集成)中国自有的机器视觉品牌也已有100多家(如海康华睿盟拓光电神州视觉深圳灿锐上海方诚上海波创电气等)机器视觉各类产品代理?#22363;?#36807;300家(如深圳鸿富视觉微视新纪元三宝兴业凌云光阳光视觉等)很多国内机器视觉的部件市场都是从代理国外品牌开始很多企业均与国外的同行有较好的合作且这种合作具有一定的排他性这给潜在进入者带来了一定的门槛因此优质产品的代理商也都有不错的市场竞争力和利润表现同时以海康华睿为代表的国产工业视觉核心部件正在快速崛起

              2中游系统集成和整机装备市场

              国内中游的系统集成和整机装备商有100多家他们可以给各行业自动化公司提供综合的机器视觉方案如凌云光微视新纪元嘉恒凌华阳光视觉鼎信大恒图像等由于国内产品与国际依然有不小差距很多中游系统集成商和整机装备商又是从核心零部件的贸易做起来的因此很多在视觉产品的选择方面依然更为青睐国外品牌国内品牌为推广?#32422;?#30340;软硬件产品往往需要发展?#32422;?#30340;方案集成能力才能更好的面对市场竞争

              3下游应用市场

              机器视觉下游主要是给终端用户提供非标自动化综合解决方案的公司行业属性非常强核心竞争力是对行业和生产的综合理解和多类技术整合由于行业自动化的更迭有一定周期性深受行业整体升级速度出货量和利润状况影响因此近两年来看拉动机器视觉应用普及最主要的还是在电子制造业其次是汽车和制药

              1半导体和电子生产行业从国内机器视觉工业上的应用分布来看46%都集中在电子及半导体制造行业包括晶?#24067;?#24037;制造的分类切割PCB检测(底片内/外层板成品外观终检等)SMT贴装检测LCD全流程的AOI缺陷检测各种3c组件的表面缺陷检测3c产品外观检测等

              2汽车车身装配检测零件的几何尺寸和误差测量表面和内部缺陷检测间隙检测等

              3印刷包装检测烟草外壳印刷食品的包装和印刷药品的?#20102;?#26495;包装和印刷等

              4农业对农产品的分级检验和分类

              5纺织对异纤云织经疵纬疵等瑕疵检测织物表面绒毛鉴定纱线结构分析等等

              机器视觉系统未来发展趋势

              1嵌入式解决方案发展?#35813;ͣ?#26234;能相机性能与成本优势突出嵌入式PC会越来越强大

              2模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期

              33d视觉将走向更多应用场景

              思南新发现?#38236;?期

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