注意!机器视觉技术未来发展的五大趋势

作者:admin    发布时间:2019-05-21    浏览量:

AI人工智能、大数据(BigData)、3D成像、智能机械手臂等在过去几年均得到空前的发展。随着人工智能技术的成熟,2019年越来越多的机器视觉集成商均推出了带有深度学习的机器视觉软件,为工业自动化、智能化和数据化进一步的提速,机器视觉技术未来将前景可期!

3D成像

机器视觉技术3D成像检测

智能化的工业制造已经成为各制造商所追捧的核心技术,拥有高度自动化生产线意味着在生产效率、质量都有着绝对的优质,并极大的节约人工成本。在质检方面,智能化机器视觉系统得到了广泛的应用。随着3D传感器和智能机器手臂集成解决方案的出现,一个新的市场即将兴起。3D视觉系统可以大量识别随机放置的部件,如手提箱和零件盒。由于机器人的动态处理,可以在不同方向和堆栈中选择复杂的对象。将人工智能(AI)与拾取操作相结合可以实现零件自自主选择,提高生产率和循环时间,减少过程中人机交互的需要。

2、深度学习应用增多

基于深度学习的机器视觉技术

海量机器类型通信(mMTC)允许在云中处理大量数据,用于机器视觉应用程序。使用卷积神经网络分类器的深度学习算法可以使机器视觉系统能够快速进行图像分类、目标检测。相信在不久的将来这些新的人工智能和深度学习系统的应用将会增加。

3、智能机器人大量增加

智能机器人之机械手臂

根据国际机器人联合会(International Federation of Robotics)的数据,2018年是机器人销量创纪录的一年,工业机器人销量增长了31%。人类协作机器人、简化使用和过程学习等趋势,帮助推动了机器人在工业自动化领域的使用。在未来,工业机器人将更容易和更快地使用直观的界面编程。人机协同将支持小批量、高复杂性的柔性生产。使用复杂性的降低使得机器人和视觉系统在中长期内得到广泛使用。

4、高光谱成像分析检测技术

高光谱成像分析检测技术

下一代模块化高光谱成像系统提供了工业环境中的化学材料性能分析。化学色彩成像通过不同颜色的结果图像可视化材料的分子结构。这使得化学成分可以在标准的机器视觉软件中进行分析。典型应用包括肉类生产中的塑料检测、不同可回收材料的检测和泡丸检验质量控制。这类系统的主要障碍是处理所需的数据量和速度,但更快的处理、更好的算法和相机校准的发展,仍使其成为2019年的热门话题。

5、热成像工业检测进一步普及

热成像工业检测进一步普及

热成像相机传统上用于国防、安全和公共安全,热成像技术广泛应用于探测。对于许多工业应用,例如汽车或电子工业的零部件生产,热数据是至关重要的。虽然机器视觉可以看到生产问题,但它不能检测热异常。热成像与机器视觉相结合是一个不断发展的领域,这使得制造商能够发现肉眼或标准相机系统无法看到的问题。热成像技术提供非接触式精密温度测量和无损检测,这是机器视觉和自动化控制领域的发展方向。

机器视觉适用于所有行业,但在食品饮料、制药和医疗器械制造等高规格、高监管行业尤为重要。企业转向工厂自动化技术有多方面原因,一方面在人员的管理和培训上面需花费极大的资金支出,另一方面人工的工作效率和质检的精度过低,实现机器代替人工,包括提高生产线效率、更有效地利用资源和提高生产率。《中国制造2025》在未来将势不可挡,颠覆传统的工业生产也是必然的。

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