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從用戶的需求看機器視覺市場

2019年07月31日 14:30:18 來源:中國傳動網 作者:G和弦

機器視覺是實現工業自動化,工廠智慧化的關鍵零部件之一。一是工業4.0浪潮席卷全球,制造智能化必然帶來生產設備的升級;二是我國人口紅利優勢逐漸弱化,制造廠商傾向于機器代人,減少人工成本;三是消費水平的升級,消費者對產品的品質提出更高的要求,使得制造商加大質量把控。三者環環相扣,為機器視覺的市場,在智能制造領域帶來新的發展契機。

許多北美的機器視覺廠商表示,十幾年前的中國,這些高端的視覺產品很難打開銷路。近幾年,國內制造商家處于轉型升級期間,對這些高端的視覺產品,逐漸有了采購意愿。既然國內機器視覺技術市場容量增大,那么從工業用戶角度看,對機器視覺技術的需求,以及細分市場在哪里?

機器視覺

視覺技術的三大增長點

機器視覺是一項綜合性技術,包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件等。其功能在于生產部件、產品的定位,以及產品的檢測和外觀識別

如今,在市場消費升級的刺激下,高端商品市場占有率強勢增長。為此,視覺技術也越來越多的在工廠應用。從目前的來看,自動讀碼器、人工智能瑕疵檢測和3D測量有著強勁的增長趨勢。

為什么說自動讀碼器是視覺技術中較快的增長點?一方面,現在正處于5G和物聯網時代的前夜,工廠數字化轉型正是當下制造業的熱門話題,我們要實現智能制造,工廠數字上云,就需要越來越多的數字采集;另一方面,現代的工廠管理中,二維碼是產品的身份證。因此,工廠無論是提高設備控制效率,還是提高產品的品質,都要追溯到數字的采集。在機器視覺領域,采集數據就需要一款能夠自動識別二維碼的機器。

瑕疵檢測是視覺技術最難的部分,傳統的瑕疵檢測,基于模板和特定的過程學習后,對產品進行判斷。但是產品的瑕疵不確定因素很多,這種傳統的做法,很難真正意義上實現瑕疵檢測。以消費類電子產品為例,許多廠商最終的產品出廠檢測,往往耗費大量人力。所以,視覺技術借助人工智能,通過深度學習的算法,為瑕疵檢測賦能,并在多個行業得到應用。

再者是3D測量技術的應用,會越來越廣泛。以手機制造為例,手機屏幕邊緣的縫隙大小,以及機身面是否平整,都需要應用3D視覺技術。這一切緣由,皆因消費水平的提升,因此商家會更多的應用3D技術,提高產品的工藝水平。

工業客戶需要怎樣的視覺技術?

在工業領域,機器視覺充當生產設備“眼睛”的功能,解決人眼無法識別、檢測的工作,實現效率好、成本低的經濟效益,是視覺技術發展的出發點和落腳點。那么,對于客戶使用角度看,制造商更傾向高精度、高準確率,大視野自動變焦檢測,以及軟件的快速導入等方面。

首先是檢測的高精度,高準確率。這個是機器代替人眼最基礎的,也是最直接的目的。人工檢測容易產生疲態,導致工作質量不佳,并且精密制造領域,機器視覺比人眼有著絕對的優勢。目前來看,機器視覺的測量和判斷,已經非常成熟。例如,創科視覺的視覺系統,在李群自動化的機器人應用上,準確率一達到97%以上。

有些工廠生產物件體積龐大,對視覺檢測來說,是一項較大的挑戰。以往對大視野檢測,會采取兩種方法,一種是用兩個讀碼器覆蓋的方式,另一種是用高分辨率相機,加光源、鏡頭,再加上一些定制化軟件來操作。這兩種大視野檢測,需要有專業工程師做調試和維護,從客戶的使用和維護成本來說,都不算理想,所以很難進行大規模部署。康耐視在今年推出的DATAMAN370系列讀碼器,正是順應客戶對大視野檢測的需求,并在PCD板、包裝、印刷等領域成功應用。

康耐視DATAMAN370系列讀碼器

康耐視DATAMAN370系列讀碼器

從視覺技術軟件使用來說,開發商能否做到快速地系統導入,將在一定程度上決定客戶的接受度。對于系統來說,固然是越簡單越好。客戶視覺系統的使用,應更傾向于“傻瓜式”的操作和開發。如創視科技開發視覺平臺CKVsionSDK,將眾多功能模塊化,如BLOB分析、算數運算、邏輯運算、色彩匹配等功能分為多個模塊,客戶根據自身的需求,將模塊快速導入應用。

機器視覺應用領域及潛在市場

機器視覺是一項綜合技術,其主要的市場分布在電子制造業、汽車制造、制藥、食品與包裝機械等領域。根據前瞻研究院報告數據顯示,電子制造業在機器視覺市場占比46.57%,汽車產業次之,占比為31.02%。此外,物流、食品、包裝、印刷等行業的滲透率也逐年的提高。

機器視覺下游應用比例

機器視覺下游應用比例(數字來源:前瞻研究院)

從機器視覺的具體應用看,電子制造業應用具體在PCB印刷電路、電子封裝、絲網印刷、SMMT表面貼裝、半導體及集成電路、回流和波峰焊,以及智能手機、平板電腦等消費類產品。汽車制造業的主要應用于面板印刷質量檢測、精密測量等。食藥和包裝機械主要集中在封裝缺陷檢測、生產日期檢測、顏色識別、分揀等方面。印刷機械則是在于印刷質量檢測、印刷字符檢測、條碼識別等。

除了上述產業,許多傳統行業同樣有機器視覺應用需求等。如黃金珠寶這類精細化加工型的產業,很多時候是靠人借助放大鏡,通過肉眼檢測產品缺陷。再者,黃金珠寶生產過程中,仍以人工作業為主,一來不利于成本控制,二來人的不確定因素較多。為了在批量化生產中提高效率,基于深度學習的視覺技術,是一個不錯的選擇。另外,建筑裝飾屬于勞動密集型產業,工程好壞很多時候基于人為因素。以往工程驗收,依靠“老師傅”眼觀的方式,檢查墻面是否平整、天花龍骨架拼裝、門窗縫隙是否過大等問題。如今建筑裝飾行業人才面臨青黃不接局面,提升自動化水平是該行業的趨勢。高檔酒店、餐館、家裝對質量要求極高,并且市場份額逐步增大。因此,基于視覺技術對工程的驗收,是建筑裝飾行業走向自動化、智能化所需。

國產視覺技術企業出路在哪里?

談到國產視覺技術的出路,我們先看一下業內的大致情況。國外的康耐視、基恩士幾乎壟斷全球50%的份額,并且在國內市場,也同樣有相當可觀的業務量。另外,許多國外的機器視覺企業,加快對中國市場的布局,如歐姆龍、埃賽力達、東芝等。在本土廠商方面,根據高工產業機器人研究所的數據顯示,我國從事機器視覺的企業近400家。

這些國產機器視覺企業,有做硬件的,有的從事軟件開發。如大恒圖像、奧普光電、海康等企業,軟硬件都有生產。事實上,國內大多數器視覺的企業,以軟件開發為主,或者說是系統集成。

機器視覺技術起源于北美,國內企業技術沉淀,不及國外的雄厚。眾多外資企業在中國布局市場,似乎沒有讓國內企業感到風聲鶴唳。我們制造業要向高端化發展,確實需要國外的高端視覺技術,來協助國內工廠設備的升級,但并不代表本土企業會“食不果腹”。

那么,起步較晚國內的視覺企業,應如何布局這個市場?我們可借助伺服行業的經驗,國產的伺服雖比不過施耐德、西門子、安川等老牌企業,但憑借著本地化的優勢,能夠迅速響應客戶需求,并且在許多細分的行業,有著不錯的應用案例。反推機器視覺行業,國內的企業也一樣,在特殊的應用領域,為客戶做一些定制化服務。

此外,上文提到的傳統型行業,目前正處于制造升級階段,同樣有視覺技術的需求,但在很少應用,甚至一片空白。相比3C、行業,這些傳統行業對視覺技術要求或許不高,主要是一些定制化的需求。筆者認為,傳統行業將會是國內視覺企業的藍海市場。國產視覺企業需深入了解這些行業在檢測中的痛點,本著減少人工、降低成本,提升效率的目的,推出一些可行的解決方案。

再者,國內視覺企業可借助人工智能技術,提升技術的競爭力。我國的人工智能發展走在世界前列,擁有深蘭科技、科大訊飛、曠視科技、商湯科技等眾多優質AI企業。對于國內視覺技術企業來說,有許多軟件的資源可用。可通過與AI企業合作,推出深度算法的檢測工具,為工業客戶提供產品定位,瑕疵檢測等智能化、定制化的解決方案。


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