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專注于機(jī)器視�、AI人工智能、激�、視覺檢測設(shè)��
專注于機(jī)器視�、AI人工智能、激�、視覺檢測設(shè)��
2020-11-02 14:50:30 �(zé)任編輯： 瑞智光電 0
�(jī)器視覺是利用計算�(jī)來模擬人類視覺作�，以讓機(jī)器設(shè)備得到有�(guān)視覺信息�(nèi)容和�(jìn)行理�?？煞譃椤耙暋焙汀坝X”兩部分基本原理�
“視”是將外界信息內(nèi)容利用成像來顯示成數(shù)字信號反饋給計算�(jī)，必須依靠一整套的硬件解決方�，主要包括燈�、照相機(jī)、圖像收集卡、視覺傳感器�?！坝X”則是計算機(jī)對數(shù)字信號�(jìn)行處理和分析，要緊是軟件算法�
�(jī)器視覺在工業(yè)上運用行�(yè)寬闊，關(guān)鍵作用主要包括：檢測、檢�、識�、定位等�
�(chǎn)�(yè)鏈能夠分為上游部件級市場、中游系�(tǒng)一體式/整機(jī)�(shè)備市場和下游運用市場�
�(jī)器視覺上游有燈源、鏡�、工�(yè)鏡頭、圖像收集卡、數(shù)字圖像處理軟件等軟硬件帶來商，中游有一體式和整�(jī)�(shè)備帶來商，行�(yè)�(lǐng)域下游運用較�，要緊下游市場主要包括電子制造行�(yè)�(lǐng)�、汽�、印刷包裝、煙�、農(nóng)�(yè)、醫(yī)�、紡織和交通等行業(yè)�
�(jī)器視覺全球市場要緊分布在北美、歐�、日本、中國等地區(qū)，依照統(tǒng)計數(shù)�(jù)�2014�，全球機(jī)器視覺系�(tǒng)及部件市場規(guī)模是36.7億美��2015年全球機(jī)器視覺系�(tǒng)及部件市場規(guī)模是42億美金，2016年全球機(jī)器視覺系�(tǒng)及部件市場規(guī)模是62億美��2002-2016年市場年均復(fù)合增長率�12%左右。而機(jī)器視覺系�(tǒng)一體式，依照北美市場數(shù)�(jù)估算，大約是�(jī)器視覺及部件市場�6��
中國�(jī)器視覺起步于80年代的技�(shù)引入，伴隨著98年半�(dǎo)體工廠的整線引入，也帶入�(jī)器視覺系�(tǒng)�06年往常國�(chǎn)�(jī)器視覺商品要緊集中在外資制造企�(yè)，規(guī)模都較小�06年開�，工�(yè)�(jī)器視覺運用的用戶群開始擴(kuò)大到印刷、食品等檢驗行業(yè)�2011年市場開始高速增�，伴隨著人力成本的提升和加工制造業(yè)的升級要�，加上計算機(jī)視覺技�(shù)的快速�(jìn)展，越來越多�(jī)器視覺方案滲透到各行�(yè)，到2016年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模已�(dá)�70億元�
�(jī)器視覺中，缺陷檢測功�，是�(jī)器視覺運用得最多的作用之一，主要檢驗商品表面的各類信息�(nèi)�。在�(xiàn)代工控自動化生產(chǎn)制造中，連續(xù)大大批量生產(chǎn)制造中每個制程都有一定的次品�，單獨看盡管比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提升良率的瓶�，同時在利用完整制程后再剔除次品成本會高很多（例�，如果錫膏印刷工序存在定位偏�，且該咨詢題直到芯片貼裝后的在線檢驗才被�(fā)�(xiàn)，那么返修的成本將會是原成本�100倍之上），因而及時檢驗及次品剔除對品�(zhì)控制和成本控制是特別�(guān)鍵的，也是加工制造業(yè)�(jìn)一步升級的�(guān)鍵基��
一、在檢測行業(yè)�(lǐng)�，與人類視覺相比，機(jī)器視覺優(yōu)勢明�
1、精確度高：人類視覺�64灰度�，且對微小目�(biāo)分辨力弱；機(jī)器視覺可顯著提升灰度�，同時可觀測微米級的目�(biāo)�
2、速度快：人類是無法看清快速運動的目標(biāo)�，機(jī)器設(shè)備快門時刻則可以達(dá)到微秒級��
3、穩(wěn)定性高：機(jī)器視覺解決了人類一個特別嚴(yán)峻的咨詢�，不�(wěn)定，人工目檢是勞動特別枯燥和辛苦的行�(yè)�(lǐng)�，無論你�(shè)計怎么樣的獎懲制度，都會發(fā)生較為高的漏檢率。然而機(jī)器視覺檢測機(jī)則沒有疲勞咨詢題，沒有情緒波動，只要是你在算法中寫好的東�，每一次都會認(rèn)真執(zhí)�。在�(zhì)控中大大提高效果可控��
4、信息內(nèi)容的一體式與留存：�(jī)器視覺得到的信息�(nèi)容量是全面且可追朔的，有�(guān)信息�(nèi)容能夠很便捷的一體式和留��
�、機(jī)器視覺技�(shù)近年�(jìn)展迅�
1、圖像收集技�(shù)�(jìn)展迅�
CCD、CMOS等固件越來越成熟，圖像敏感器件規(guī)格不斷縮小，像元�(shù)量和�(shù)�(jù)率不斷提�，分辨率和幀率的提高速度能夠講日新月�，商品系列也越來越豐�，在增益、快門和信噪比等參�(shù)上不斷優(yōu)�，利用關(guān)鍵檢驗指�(biāo)（MTF、畸變、信噪比、燈源亮�、均勻性、色�、系�(tǒng)成像能力綜合評估等）來對燈源、鏡頭和照相�(jī)�(jìn)行綜合選擇，使得很多往常成像上的難點咨詢題得以不斷突破�
2、數(shù)字圖像處理和模式識別�(jìn)展迅�
�(shù)字圖像處理上，伴隨著圖像高精密的邊緣信息�(nèi)容的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直截了�(dāng)檢驗的低對比度缺陷開始得到分��
模式識別�，本身能夠看作一個標(biāo)記過�，在一定量度或觀測的基礎(chǔ)�，把待識模式劃分到各自的模式中去。圖像識別中�(yīng)用得較多的要緊是決策理論和結(jié)�(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函�(shù)，利用它對模式向量�(jìn)行分類識�，是以定時描述（如統(tǒng)計紋理）為基�(chǔ)�；結(jié)�(gòu)方法的關(guān)鍵是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體�(jié)�(gòu)有不同的基元串（或稱字符串），利用對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊�，得到字符串，再依照字符串推斷它的屬類。在特征生成�，很多新算法不斷浮現(xiàn)，主要包括基于小泀小波包、分形的特征，和獨二重量分析；還有關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹�，線性和非線性分類器的設(shè)計等都在不斷延展�
3、深度學(xué)�(xí)帶來的突�
傳統(tǒng)式的�(jī)器設(shè)備學(xué)�(xí)在特征提取上要緊依靠人來分析和建立邏�，而深度學(xué)�(xí)則利用多層感知機(jī)模擬大腦工作�，構(gòu)建深度神�(jīng)�(wǎng)�(luò)（如卷積神經(jīng)�(wǎng)�(luò)等）來學(xué)�(xí)簡單特征、建立復(fù)雜特�、學(xué)�(xí)映射并輸�，訓(xùn)練過程中全部層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的運用上，例如全自動ROI區(qū)域分割；�(biāo)點定位（利用防真視覺可靈活檢驗未知缺陷）；從重噪聲圖像重檢驗無法描述或量化的缺陷如橘皮缺�；分辨玻璃蓋板檢驗中的真假缺陷等。伴隨著越來越多的基于深度學(xué)�(xí)的機(jī)器視覺軟件推向市場（主要包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的�(yīng)科院等），深度學(xué)�(xí)給機(jī)器視覺的賦能會越來越明顯�
4�3d視覺的�(jìn)�
三維視覺還處在起步時�，很多運用程序都在使用三維表面重�(gòu)，主要包括導(dǎo)�、工�(yè)檢驗、逆向工程、測繪、物體識�、檢測與分級等，但精密度咨詢題限制了三維視覺在很多場景的運用，目前工程上最先鋪開的運用是物流里的標(biāo)�(zhǔn)件體積檢�，相信將來這塊潛力極大�
�、要全面替代人工目檢，機(jī)器視覺還有眾多難點有待攻�
1、燈源與成像：機(jī)器視覺中�(yōu)�(zhì)的成像是第一�，由于不同材料物體表面反光、折射等咨詢題都會妨礙被測物體特征的提取，因而燈源與成像能夠講是�(jī)器視覺檢驗要攻克的第一個難�(guān)。比如如今玻�、反光表面的刮痕檢驗�，很多時候咨詢題都卡在不同缺陷的一體式成像上�
2、重噪音中低對比度圖像中的特征提取：在重噪音�(huán)境下，真假缺陷的鑒不很多時候較�，這也是很多場景始終存在一定誤檢率的緣�，但這塊利用成像和邊緣特征提取的快速�(jìn)�，類似在不斷取得各類突破�
3、對非預(yù)期缺陷的識別：在運用�，通常是給定一些具體的缺陷模式，使用機(jī)器視覺來識別它們到底有沒有�(fā)�。但�(jīng)常遇到的情況是，很多明顯的缺�，由于之前沒有發(fā)生過，或者發(fā)生的模式過分多樣，而被漏檢。如果換做是人，盡管在操作流程文件中沒讓他去檢驗?zāi)莻€缺陷，然而他會留意到，從而有較大幾率抓住�，而機(jī)器視覺在這點上的“智慧”目前還較難突破�
1、上游部件級市場
要緊主要包括燈源、鏡�、工�(yè)鏡頭、圖像收集卡、數(shù)字圖像處理軟件等帶來�，近幾年智能照相�(jī)、工�(yè)鏡頭、燈源和板卡都保持了不低�20%的增速。依照中國機(jī)器視覺產(chǎn)�(yè)�(lián)盟（CMVU）調(diào)查統(tǒng)�，如今已�(jìn)入中國的國外�(jī)器視覺牌子已�200多家（如康耐視、達(dá)爾薩、堡盟等為代表的�(guān)鍵部件制造商，以基恩�、歐姆龍、松下、邦�、NI等為代表的則同時涉足�(jī)器視覺關(guān)鍵部件和系統(tǒng)一體式�，中國自有的�(jī)器視覺牌子也已有100多家（如海康、華睿、盟拓光�、神州視�、東莞燦銳、上海方�、上海波�(chuàng)電氣�(shè)備等�，機(jī)器視覺各類商品代理商超過300家（如東莞鴻富視�、微視新紀(jì)�、三寶興�(yè)、凌云光、太陽視覺等）。很多國�(chǎn)�(jī)器視覺的部件市場基礎(chǔ)上從代理海外牌子開始，很多企�(yè)均與海外的同行有較好的合作，且這種合作具有一定的排他�，這給潛在�(jìn)入者帶來了一定的門�，因而優(yōu)�(zhì)商品的代理商也都有不錯的市場競爭能力和利潤表�(xiàn)。同時，�?�?、華睿為代表的國�(nèi)工業(yè)視覺�(guān)鍵部件正在快速崛��
2、中游系�(tǒng)一體式和整�(jī)�(shè)備市�
國產(chǎn)中游的系�(tǒng)一體式和整�(jī)�(shè)備商�100多家，他們能夠給各行�(yè)�(lǐng)域全自動化企�(yè)帶來綜合的機(jī)器視覺方�，如凌云�、微視新紀(jì)�、嘉�、凌華、太陽視�、鼎�、大恒圖像等。由于國�(chǎn)商品與國外依然有不小差距，很多中游系�(tǒng)一體式商和整機(jī)�(shè)備商又是從關(guān)鍵零部件的貿(mào)易做起來�，因而很多在視覺商品的選擇方面，依然更為青睞海外牌子。國�(chǎn)牌子為推廣自身的軟硬件商�，通常必須�(jìn)展自身的方案一體式能力，才能更好的面對市場競爭�
3、下游運用市�
�(jī)器視覺下�，要緊是給終端用戶帶來非�(biāo)全自動化綜合解決方案的企�(yè)，行�(yè)�(lǐng)�?qū)傩蕴貏e�(qiáng)，關(guān)鍵競爭能力是對行�(yè)�(lǐng)域和生產(chǎn)制造的綜合理解和多類技�(shù)融合。由于行�(yè)�(lǐng)域全自動化的更迭有一定周期�，深受行�(yè)�(lǐng)域整體升級速度、出貨量和利潤狀況妨礙，因而近兩年來說，拉動機(jī)器視覺運用普及最要緊的依然在電子加工制造業(yè)，其次是汽車和制��
�1）半�(dǎo)體和電子生產(chǎn)制造行�(yè)�(lǐng)域：從國�(chǎn)�(jī)器視覺工�(yè)上的運用分布來說�46%都集中在電子及半�(dǎo)體制造行�(yè)�(lǐng)�，主要包括晶圓加工制造的分類切割、PCB檢驗（底�、內(nèi)/外層�、成品外型終檢等�、SMT貼裝檢驗、LCD全流程的AOI缺陷檢驗、各�3c組件的表面缺陷檢��3c商品外型檢驗��
�2）汽車：車身裝配檢驗、零部件的幾何規(guī)格和誤差檢測、表面和�(nèi)部缺陷檢�、間隙檢驗等�
�3）印�、包裝檢驗：煙草外殼印刷、食品的包裝和印�、藥品的鋁塑板包裝和印刷等�
�4）農(nóng)�(yè)：對�(nóng)商品的分�、檢測和分類�
�5）紡織：對異�、云�、經(jīng)�、緯疵等缺陷檢驗、織物表面絨毛鑒�、紗線結(jié)�(gòu)分析這些�
�、機(jī)器視覺系�(tǒng)將來�(jìn)展趨�
1、嵌入式解決方案�(jìn)展迅�，智能照相機(jī)性能與成本優(yōu)勢突�，嵌入式PC會越來越�(qiáng)��
2、模塊化的通用型軟件平臺和人工智能軟件平臺將落低開�(fā)�(shè)計人員技�(shù)�(guī)定和縮短開發(fā)�(shè)計周��
3�3d視覺將走向更多運用場��
