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机器视觉系统工作流程图及工业机器视觉四大应用

化的需求广泛提升。亿欧智库联合阿里云加速器联合发布分析了当前相对成熟且极具发展潜力的 ...

时间: 2023-09-07 14:56:38    作者: ayx爱游戏app

产品特点

  化的需求广泛提升。亿欧智库联合阿里云加速器联合发布分析了当前相对成熟且极具发展潜力的

  机器视觉是AI领域一个正在加快速度进行发展的分支,用机器代替人眼来做测量和判断,通过光学的装置和非接触的传感器,自动接收和处理真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。工业机器视觉的核心是通过“机器眼”代替人眼,对物体进行识别、测量并做出判断。

  从机器视觉产业链角度来看,机器视觉行业产业链环节较长,上游由机器视觉系统硬件和软件算法构成,中游为设备商和系统集成商主要负责软件的二次开发和设备制造,下游应用场景和行业广泛。工业是目前中国机器视觉行业最大的下游应用领域,工业领域的销售额占比为81.2%,其中工业行业包括电子制造、显示面板、汽车、印刷、半导体、餐饮包装等行业。其他、交通、娱乐、国防安防行业为辅。

  根据亿欧智库调研结果,随着行业深度及广度应用的加快速度进行发展,工业机器视觉应用领域中,目前域需要我们来关注的四大赛道分别是3C电子、半导体、锂电、光伏。

  赛道一:3C行业作为工业视觉行业应用标杆,现阶段仍有技术难点待攻克全球当前3C电子产业向发展中国家转移,伴随着3C行业高精度、换代快等特点 ,助推机器视觉技术迭代,应用场景延伸和品类拓展有望持续推动我们国家3C行业机器视觉渗透率提升。

  从行业和产品属性综合来看,机器视觉在3C电子行业应用最为成熟,3C电子的行业属性及产品属性都决定了机器视觉在该行业的渗透率将会更高。

  机器视觉在半导体行业的应用,未来有望实现机器视觉全流程技术上的支持。在2019年的全球半导体设备市场销售额为576亿美元,其中中国市场规模129亿美元,占比22.4%,预测未来几年中国半导体投资会跃居全球第一。

  半导体产业具有集成度、精细度高的特点,是机器视觉技术最早大规模应用的领域之一。机器视觉在半导体行业中的应用涉及到半导体外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校准、焊点质量、弯曲度等的检测,尤其是晶圆制作中的检测、定位、切割、封装过程全程都需应用机器视觉技术。

  赛道三:新能源汽车产业的加快速度进行发展,锂电行业需求井喷,机器视觉应用场景扩大

  机器视觉大范围的应用于动力电池声场过程中各关键工艺的缺陷检验测试、尺寸测量和定位。随着锂电行业持续高景气,新能源汽车蒸蒸日上,电池厂扩产带来了机器视觉装备需求井喷。同时,锂电池工艺复杂,也使得机器视觉应用场景更丰富。国家统计局的多个方面数据显示,2021年中国锂电池产量已达到232.6亿只,同比增长23.4%。锂电产能的快速增加带动机器视觉快速地发展,2021年市场规模达到17.7亿元,2019-2021年CAGR高达110%。

  锂电在机器视觉的应用场景、制作工艺复杂,多个工序需要机器视觉检测系统。随着电芯、模组、PACK 测量要求的逐步的提升,被测物体条件愈发复杂,全线视觉检测已逐步成为动力电池厂商标配。

  2021年,中国太阳能电池产量CAGR达35%,2021年同比增速达42%,行业迎来加速成长期。同期带动机器视觉的光伏行业应用规模由2019年2.6亿元快速提升至2021年的6.5亿元,CAGR高达58%。

  在整个电池片生产的全部过程中,来料硅片质量监控、过程电池片的缺陷监控以及成品电池片的质量检验是生产出高质量电池片的保证。电池片生产质量监控系统的每个工艺段都有提供对应的光机视觉模组(相机、光源、镜头等),可快速配置,提供高质量的视觉成像效果。

  随着工业4.0的到来,工业场景对机器视觉技术的需求持续推进着工业机器视觉技术的发展。这这中间还包括了:3D技术方面的要求的提高、国产化替代逐步占据主导地位、碎片化场景的一体化整合。

  2D视觉发展的同时,3D技术也在崛起。从目前的趋势来看,3D机器视觉的发展势头要远大于2D。尽管当前工业机器视觉发展较为成熟,但是3D技术国内依然属于发展初期,国外的公司和产品在微观高精度检验测试方面较国内的领先,且占据市场的大部分份额。国内公司开始在硬件软件等方面逐渐替代国外企业。

  当前机器视觉替代率达50%,但多局限于2D机器视觉领域。未来随着国产品牌协作共赢,产品功能专业、种类精细化,替代率将逐步升高。行业将趋向于专业化分工,自主化视觉平台、视觉系统与装备将协同作战,逐步超越国外品牌,成长为中国人机一体化智能系统工业视觉的主力军。

  随着工业自动化的规模逐渐扩大,智能制造模式下的产品多品种、小批量、个性化生产。公司开始向批量化定制生产的生产方式转变,但机器视觉技术在自动化生产线中只能对少数产品做识别和分类,难以满足碎片化场景。为解决此情况,整合碎片化场景、打造一体化设备将会极大地促进信息技术与运营技术的快速融合。同时,打造全流程数字化闭环也将是重要举措之一。

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  分别有以下配件组成: 1.相机:黑白智能相机、线扫描智能相机、彩色智能相机、CMOS智能相机、读码器等; 2.板 卡:黑白图像采集卡、

  象压缩/解压板卡、彩色采集卡、1394接口板卡、图象处理板卡等; 3.软 件 包:图象处理软件、

  代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能

  的精确度,能够在一定程度上帮助保持统一的包装表面和颜色。尽管照相机、分析软件和照明对于

  、生活、学习运动等等,都需要借助自己身体的器官,除了大脑之外,最重要的就是我们的双眼,(

  的眼睛,主要是通过光学的装置和非接触的传感器来接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制

  的主要作用是通过对物体进行扫描,获取物体的立体信息,经过算法的精准定位,将生产的全部过程把控得更加的准确和灵活。

  。无需编程,配合NI新款智能相机或基于PC的图像采集卡,就可以实现图像采集、处理到发布的全过程。并自动转化成LabVIEW代码,从而扩展含

  是一门技术,该技术被大范围的应用在生产制造等行业。可用来保证产品质量、控制生产

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