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5G工业时代,为什么说机器视觉是未来发展的趋势?

来源:东莞铭威智能机械  发布时间:2017-12-04  点击量:

随着我国各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始出现,机器视觉逐步开始了工业现场的应用。在利好驱动下,国内机器视觉行业快速发展,中国正在成为世界机器视觉发展活跃的地区之一。预计到2025年我国机器视觉市场规模将达246亿元。

 

  5G工业时代,为什么说机器视觉是未来发展的趋势?随着我国各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始出现,机器视觉逐步开始了工业现场的应用。在利好驱动下,国内机器视觉行业快速发展,中国正在成为世界机器视觉发展活跃的地区之一。预计到2025年我国机器视觉市场规模将达246亿元。

      接下来让我们来了解一下机器视觉——5G工业的“眼睛”

      01、5G工业时代,智能制造的关键

       机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器,自动地接受和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或 用于控制机器人运动的装置。

       ●工业视觉具备极强的机器特性,如极高的速度、精度、重复性等,这些特性成为工业机器视觉 产品的重要参数。

       ●与此同时,工业机器视觉拥有采集大量现场数据的能力,数据是驱动行业快速迭代、获取信息 的重要来源,这也将成为工业机器视觉未来的巨大可能。


       5G赋能机器视觉长远发展,开启工业互联重要纪元:

       工业机器视觉是工业生产环境中的重要一环,而5G为工业机器视觉的规模化提供了网络基础,促进整个工业互联网的搭建。

       2019年机器视觉已至65亿规模,未来将高速发展

       ●根据德勤《中国人工智能白皮书》,全球 人工智能市场规模已高达6800亿美元,其 中中国市场的规模为710亿美元。根据赛迪顾问数据,至2020年,中国智能 40制造装备市场预计可达2万亿元。

       ●GGII数据显示,2019年中国机器视觉市场规模65.50亿元(该数据 未包含计算机视觉市场规模),同比增长21.77%。2014-2019年复 合增长率为28.36%。GGII预测,到2023年中国机器视觉市场规模将达到155.6亿元。


       02、工业机器视觉未来趋势预测

       工业机器视觉的行业受到技术、下游产业、社会结构共同驱动

       ●机器视觉的产生顺应工业自动化的发展,天生具备机器高精度、高速度的特征,在特殊应用领域如面板生产、半导体,机器视觉有不可取代的作用,并非只是单纯的“降本增效”。下游产业不断纵向迭代(如汽车的智能化、面板领域的屏幕迭代)、横向扩张(如半导体、新能 源、工业机器人等),对机器视觉的需求愈发巨大。

       ●过去国内的低廉劳动力充足,而目前中国的老龄化程度相当于日本的 90 年代,逐渐迈入老龄化的过程,人口结构的变化导致劳动力成本的上升,将迫使企业不断加大在自动化、智能化的投入。

       全球制造业逐步向中国转移,带动中国机器视觉由硬件至软件的发展,上游零部件中光源、工业相机较早逐步国产化,镜头、图像底层软件有其存活的空间。国内方案商具备更多服务头部客户的机会

       国外仍占据高级客户,中国企业或会出现三种情况:

       

       ●在高级领域,国内的头部企业会与康耐视、基恩士等正面交锋,在技术追赶后通过高性价比逐步稳固行业份额。在中小企业或非标品的需求中,国内企业具备高性价比、本地服务的优势,但因产品、模式难以复制,存在无法大规模扩张的风险。

       ●随着深度学习、3D视觉技术等新技术的发展,中国企业存在在新技术上弯道超车的机会。

       

       【技术趋势】

       传感端:部分应用场景由基于PC的传统系统转向集成度高的智能相机

       智能相机是传统基于PC系统的集体,有集成度高、成本低、运用灵活的特性,目前机器视觉方案商、 工业相机的生产商、自动化设备生产商都正研发或已推出智能相机产品

       传感端:由2D视觉逐步迈入3D视觉

       3D视觉有助于拓宽2D视觉无法触及的领域,拉高行业的整体天花板:相较于2D视觉,3D视觉可以更好地进行多传感器融合,检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息等深度信息,应用领域远 多于2D视觉;国际巨头与国内上市公司都已将3D视觉作为未来重要的研发方向之一,一级市场的相关投 融资愈发活跃。根据MarketsandMarkets的研究,全球3D视觉传感器市场将在2025年达到100亿美元, 实现27.6%的年复合增长。

       算法端:由传统的机器学习进入深度学习阶段:

       深度学习将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活性结合,能完成更复杂的环境中的检测:对于随 机出现的复杂外观检测,传统的机器学习无法保障其稳定性,而深度学习是对传统机器学习算法的颠覆。深度学习将融入智能相机、3D视觉之中。康耐视已在2020年4月推出集成了深度学习功能的工业智能相 机 In-Sight D900。算法端:由传统的机器视觉学习进入深度学习

       

       网络端:万物互联互通,工业互联的未来

       机器视觉作为智能制造的大脑和眼睛,是工业互联网边缘层的重要数据入口:工业互联的趋势要求生产 控制系统集成到上层的制造管理系统,并接入企业管理系统,实现信息从生产现场到管理层的贯通, 行业内的企业、 行业协会、 产业联盟在机器视觉互联互通方面,正在不断合作和投入,制定数据接口、 通讯协议等基础共性标准。

       

       03、如何跟上工业时代的步伐           

       在生活中,很多超市都有在销售矿泉水、饮料什么的,大量的需求对企业的压力也是很大的,老板需要很多员工去完成产品的检测。

       深圳机器视觉

       我们在购买饮料的时候也会比较看看,饮料多了还是少了。企业老板们为了避免不合格产品流入市场,提高产品的检测效率,减少客户投诉,引入了机器视觉技术替代人工。



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