华为企业网站规划建设方案,泗阳住房建设局网站,岳阳网站制作,互联网技术学院随着“中国制造2025”战略加速落实#xff0c;制造业生产线正在加紧向智能化、自动化和数字化转型之路迈进。而人工智能技术的兴起以及边缘算力持续提升的同时#xff0c;机器视觉及其相关技术也在飞速发展#xff0c;并不断渗透进工业领域#xff0c;拓展应用场景的同时制造业生产线正在加紧向智能化、自动化和数字化转型之路迈进。而人工智能技术的兴起以及边缘算力持续提升的同时机器视觉及其相关技术也在飞速发展并不断渗透进工业领域拓展应用场景的同时催生了巨大的市场。据GGII数据预计到2027年我国机器视觉市场规模将达到565.65亿元。
在智能制造的浪潮下制造行业生产线对生产设备有了新的要求对于质量检验和生产的需求不断增加。而机器视觉系统凭借着更高精度、更高效率、更高准确率以及短时间内处理大量信息的能力为机器视觉技术在工业领域的进一步铺开奠定了基础。 机器视觉技术升级制造业获转型新路径 近年来深度学习、3D视觉技术的迅速崛起为制造业转型打造了新的路径。深度学习技术不同于传统机器视觉不需要专业人士定制开发算法其采用多层神经自学习算法网络能够更好地对图像进行识别分类处理只需要一部分NG和OK样本图片用于缺陷标注训练就可以完成模型的建立且在面对新的缺陷类型时也只需要完成新类型缺陷样本训练优化模型从而完成对新的缺陷类型的检测以更高性能的对物体进行自主检测与识别。 此外3D机器视觉也在技术发展以及市场的“双动力”下应运而生。3D视觉利用光学技术模拟人类视觉系统能够检测物体长、宽、高等三维上的数据以精确坐标的三维点云定位目标物体的高精度三维数字化模型更详细的检测物体对象。3D视觉还能突破2D视觉受光源变化、无法处理高度信息等限制能够测量2D视觉不能测量的形状信息如物体平直度、表面角度、体积等并为工业拆码垛、自动分拣等“痛点型”应用场景提供专业的技术支持。 目前这些技术都是在工业领域的质量控制环节至关重要的技术其在各行各业都有大量的应用案例其案例包括外观缺陷检测、字符识别、以及视觉引导定位、自动分拣等。 工业4.0进程加快生产线智能化发展 随着工业4.0和工业物联网的快速发展机器视觉系统加速渗透进工业领域并成为了工业生产领域不可或缺的一部分。在制造业生产线上机器视觉系统主要负责图像的采集处理以及测量根据不同质量和安全参数捕获产品图像以进行分析以较高性能可靠的解决复杂工业任务。 对于制造业生产线来说人工智能与机器视觉技术以其精确性、持续性、高效性和可重复性等优势加速代替传统人工不稳定检测在识别物体位置、大小、颜色、形状等场景中发挥着重要作用。目前机器视觉技术已经实现在众多行业生产线实现应用以识别、定位、检测、测量、分拣等能力大幅提升产线智能化程度同时推动信息技术工程自动化发展促进制造业转型升级。 目前智能制造已经成为全球制造业升级发展的的重要方向未来制造业工厂将采用越来越多的自动化技术机器视觉将在智能制造进程中发挥关键作用。而深眸科技也将继续深耕机器视觉领域持续创新技术与研发视觉应用产品凭借着机器视觉凭软件水平和硬件技术的发展以及人工智能算法的助力赋能产线的自我调整以最大限度提高质量、产量和盈利能力加速生产线的数智化发展进程。
