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      工業(yè)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)面臨的挑戰(zhàn)

      2022年01月28日 11:07:17人氣:96來(lái)源:北京根德科貿(mào)集團(tuán)

      機(jī)器視覺(jué)主要用于檢測(cè)一些復(fù)雜的圖形識(shí)別任務(wù)。現(xiàn)在越來(lái)越多的行業(yè)都需要用到這樣的檢測(cè),例如紡織和纖維、鑄造和注塑、汽車鋼板表面、包裝印刷等行業(yè),這些領(lǐng)域都是機(jī)器視覺(jué)大有用途的地方。此外,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的持續(xù)發(fā)酵,機(jī)器視覺(jué)技術(shù)也得到了廣闊的發(fā)展前景。在工業(yè)4.0的龐大體系中,工業(yè)機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)成為制造行業(yè)降低人力資源成本、提升效率與精確性的重要方式。
        近年來(lái),部分企業(yè)開(kāi)始了基于機(jī)器視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的缺陷檢測(cè)探索,然而在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)識(shí)別雖然能夠解放一部分生產(chǎn)力,但也存在著識(shí)別率低,復(fù)雜環(huán)境下無(wú)法取代人工檢測(cè)等一系列難題,這也導(dǎo)致目前的質(zhì)檢市場(chǎng)仍然大量采用人工目檢的方式,而機(jī)器視覺(jué)的覆蓋率不足5%,未來(lái)AI機(jī)器視覺(jué)將取代人檢*工業(yè)質(zhì)檢的空白。
        工業(yè)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)挑戰(zhàn)首先體現(xiàn)在產(chǎn)品技術(shù)層面:受到工業(yè)攝像頭的鏡頭畸變矯正、標(biāo)定差異性、視覺(jué)范圍、安裝條件及場(chǎng)地,以及環(huán)境光束的類型、角度、明暗的影響,有可能造成不同的成像質(zhì)量和效果,直接干擾檢測(cè)算法的檢測(cè),可能造成產(chǎn)品的誤判。此外,部分工業(yè)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)采用的模式是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫嗽龠M(jìn)行離線模型訓(xùn)練,然后再部署到終端的方式,云端模型參數(shù)的調(diào)整、優(yōu)化不會(huì)產(chǎn)生大量的性能開(kāi)銷,造成負(fù)載壓力,而且延遲較高,難以滿足實(shí)時(shí)性較高的要求。
        每一個(gè)類型的制造企業(yè)對(duì)于機(jī)器視覺(jué)的傳感器類型、性能負(fù)載、深度學(xué)習(xí)算法都有著不同的要求,而且涉及到的多學(xué)科技術(shù)的整合,難以找到普適性的機(jī)器視覺(jué)解決方案,機(jī)器視覺(jué)解決方案提供商需要根據(jù)客戶的不同需求進(jìn)行定制。此外,封閉的工業(yè)圈導(dǎo)致核心技術(shù)很難分享,也進(jìn)一步提升了方案的整合難度。


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