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机器视觉在人工智能上应用领域突破
发表时间:2020-06-19

人工智能领域的先驱曾经预言:到2020年我们可以通过逆向工程制造人脑,到2045年人工智能会掌管全球科技的发展。


其中基于机器视觉的人工智能技术最重要的场景就是工业4.0。工业4.0离不开智能制造,而智能制造离不开机器视觉。机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段,相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点,将在我国工业自动化的实现过程中产生重要作用。

 机器视觉

制造业在生产上一直在不断的发展,在质检上也不例外,人工检测不可避免还是会出现不良品,而且耗时长,效率低等问题。


随着人工智能机器视觉技术在质检领域的应用,为工业流水线带来了精准度高、速度快、稳定性高、信息集成与留存等明显的优势,帮助企业可以更好地进行质量和成本控制。而且现在的机器视觉已经不仅仅在工厂端,其已经成为一个云端融合的系统,持续地推动工业的升级。

机器视觉

全球机器视觉市场增长主要有以下四大驱动力:一、工业质量检查和自动化需求;二、视觉引导机器人系统需求;三、3D机器视觉系统的不断采用;四、混合动力和电动汽车的生产的增加。


其中机器视觉在工业上应用领域广阔,核心功能包括:测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游部件级市尝中游系统集成/整机装备市场和下游应用市常上游包括:光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商;中游包括:集成和整机设备提供商;下游包括:电子制造行业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织、交通等领域。

机器视觉系统

让行业应用发挥更大作用

机器视觉系统在LCD液晶屏企业中应用实现了检测时间从3.5/张到小于0.1秒/张,准确率从85%到大于99%,人员从100人降低到小于25人,工作量减少了75%,漏检率下降到3%以内。


机器视觉已经在多个领域进行应用,第一、汽车行业,例如表面涂胶检测、车身板件装配检测等;第二、电子产品行业,例如PCBA电路板检测、外观缺陷检测、包装缺陷检测等;第三、化妆品行业,例如包装缺陷检测、灌装液位检测、标签损坏检测等。


当前,机器视觉正走出数据中心,应用于各类用途,从无人机的自动驾驶到食品整理,到处可见它的身影。计算机视觉在生物科学和机器人领域也拥有巨大的潜力。随着人工智能技术的日益成熟和人力成本的不断攀升,让机器和人类一样有着感知世界的能力,已成为大势所趋。