評論分享收藏工業檢測中機器視覺的發展情況張慧娟發表于2019-03-1807:11:00墨記+關注機器視覺在工業上應用領域廣闊，核功能包括：測量、檢測、識別、定位等。產業鏈可以分為上游部件級市場、中游系統集成/整機裝備市場和下游應用市場。機器視覺上游有光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機設備提供商，行業下游應用較廣，主要下游市場包括電子制造行業、汽車、印刷包裝、、農業、醫藥、紡織和交通等領域。機器視覺全球市場主要分布在北美、歐洲、日本、中國等地區，根據統計數據，2014年，全球機器視覺系統及部件市場規模是，2015年全球機器視覺系統及部件市場規模是42億美元，2016年全球機器視覺系統及部件市場規模是62億美元，2002-2016年市場年均復合增長率為12%左右。而機器視覺系統集成，根據北美市場數據估算，大約是視覺系統及部件市場的6倍。中國機器視覺起步于80年代的技術引進，隨著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺系統，06年以前國內機器視覺產品主要集中在外資制造企業，規模都較小，06年開始，工業機器視覺應用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領域，2011年市場開始高速增長。MicroLED/MiniLED檢測設備，檢測速度更快、圖像更加細膩豐富。蕪湖視覺檢測設備生產廠家

    可配套其他設備用于打標或剔除，是提高產品質量和產量的強大工具。生產速度**大2400米/分鐘，寬度可達5米以上(多鏡頭)，分辯率**大。孔洞在線檢測報警功能：當發現運動中材料表面出現孔洞刮痕和污點，系統會自動發出聲光報警;孔洞在線檢測缺陷標識功能：在生產過程中當發現材料上的孔洞、刮痕或污點時，自動在材料邊緣打標，直觀顯示缺陷在長度方向上的位置;孔洞在線檢測系統缺陷識別功能：當發現材料中的孔洞、刮痕、污點或其他直觀表面缺陷時，系統自動識別判斷和分類;孔洞在線檢測系統現場顯示功能：通過顯示器對檢測到的缺陷自動顯示圖象及位置信息，信息自動更新;孔洞在線檢測系統在線打印功能：當檢測完成之后，系統通過打印機可打印出材料缺陷的統計全部信息。案例【8】大幅面檢測(WIS)方案一、檢測內容及參數：·項目為在線高速檢測，檢測產品為大幅面帶狀或柱狀產品,檢測到產品不良時實時提供報警信號。·檢測產品表面質量(如沾污、穿孔、褶皺、破損等)或者印刷質量。·檢測速度：5-30米/分鐘(整體檢測速度跟產品的上料速度及其它電氣機械的速度密切相關)。·合作方式：系統開發集成。·檢測模式：動態高速拍照檢測。湖州在線檢測設備質量好價格憂的廠家檢測技術的升級是利用光學的原理，單次檢測點數可達2500萬個點的工業品檢測設備。

    如凌云光、微視新紀元、嘉恒、凌華、陽光視覺、鼎信、大恒圖像等。由于國內產品與國際依然有不小差距，很多中游系統集成商和整機裝備商又是從核零部件的貿易做起來的，因此很多在視覺產品的選擇方面，依然更為青睞國外品牌。國內品牌為推廣自己的軟硬件產品，往往需要發展自己的方案集成能力，才能更好的面對市場競爭。3、下游應用市場機器視覺下游，主要是給終端用戶提供非標自動化綜合解決方案的公司，行業屬性非常強，核競爭力是對行業和生產的綜合理解和多類技術整合。由于行業自動化的更迭有一定周期性，深受行業整體升級速度、出貨量和利潤狀況影響，因此近兩年來看，拉動機器視覺應用普及主要的還是在電子制造業，其次是汽車和制藥。（1）半導體和電子生產行業：從國內機器視覺工業上的應用分布來看，46%都集中在電子及半導體制造行業，包括晶圓加工制造的分類切割、PCB檢測(底片、內/外層板、成品外觀終檢等)、SMT貼裝檢測、LCD全流程的AOI缺陷檢測、各種3c組件的表面缺陷檢測、3c產品外觀檢測等（2）汽車：車身裝配檢測、零件的幾何尺寸和誤差測量、表面和內部缺陷檢測、間隙檢測等（3）印刷、包裝檢測：外殼印刷、食品的包裝和印刷、藥品的鋁塑板包裝和印刷等。

    -根據標準圖像機本庫進行數據的預處理：數據清洗、圖像預處理、數據集構造、歸一化處理、檢測需求確定是否需要傳輸回到中心計算端，如果需要，則通過網絡傳送到中心端交由液冷GPU工作站HD210分析處理。中心計算端-中心計算端是由大腦?液冷GPU工作站HD210和視覺識別平臺兩部分組成。-系統在收到邊緣端發來的數據后，首先會利用大腦?視覺識別平臺提供的初樣模型對預處理過的圖像進行提取識別，提取出需要進行檢測的標的物，例如型號、合格證、銘牌或線纜等等。-大腦?視覺識別平臺提供的AI能力，將幫助邊緣計算數據進行數據管理、訓練引擎、機器視覺模型、模型算法庫等一系列AI處理流程。通過大腦?視覺識別平臺中集成的深度學習開發框架，系統可以通過不斷地迭代分布式訓練，提升檢測物識別率。-將深度學習模塊引入制造業識別，不僅可以讓視覺識別平臺快速、敏捷、自動地識別出待測產品的諸多缺陷，如產品工藝缺陷、產品LOGO、銘牌漏裝、外觀整潔度等問題。更重要的是，該視覺識別平臺能夠對非標準變化因素有良好的適應性，即便檢測內容和環境發生變化，大腦?視覺識別平臺也能很快地予以適應，省去冗長新特征識別、驗證時間。代替人手檢測,能節省絕大部分人工成本。

    自動化檢測設備工業，為企業生產制造提供更高效、品質更好的檢測設備，自動化檢測至今已經有10年歷史，已經有非常完美成熟的技術，如今我們公司有AI人工智能檢測系統，AI人工智能檢測系統有自動學習的能力。一.設備的應用機器能自動認識一此以前的檢測系統檢測不了的不良特征，已經運用到機器檢測準確非常高而且可靠，檢測效率高、代替人工檢測減少人工犯錯。我們AI人工智能檢測設備更好的代替了以前的檢測系統，把以前檢測不了的不良特征大部分都可以檢測。二.AI深度學習市場上普通的視覺檢測設備很難解決外觀缺陷的問題，AI系統更利于表面特征的檢測，AI系統有自動學習的判斷能力，可以像人一樣去思考一些不良特征是否合適。三.應用的領域有那些AI人工智能檢測可應用到，印刷食品、航空精度制造、精密電子零件、精密陶瓷件、電子元器件檢測、產品組裝環節檢測、產品分類識別、產品定位檢測、印刷品檢測、瓶蓋檢測、玻璃、煙盒等各領域，產品能不能檢測主要是看產品的外觀形狀。四.AI自動化檢測系統可以控制什么AI系統可以有更靈活的思維能力，那么這個系統將來同樣可以控制其他的設備，現在所有的設備都是沒有裝工業相機的，所以現在大部分的機器都是動作比較單一。MicroLED/MiniLED檢測設備， SPI、 爐前AOI、 爐后 AOI檢測。溫州曲度檢測設備哪家好

大數據采集分析，光學檢測設備、工業檢測設備。蕪湖視覺檢測設備生產廠家

    尤其在要求視場范圍大、圖像分辨率高的情況下。面陣相機可以用于面積、形狀、位置測量或表面質量檢測等，直接獲取二維圖形能一定程度上減少圖像處理算法的復雜度。在實際的工程應用當中，需要根據工程需求選擇。黑白相機和彩色相機很容易理解，輸出圖像是黑白的就是黑白相機，彩色的就是彩色相機。先來看簡單的黑白相機，當光線照射到感光芯片時，光子信號會轉換成電子信號。由于光子的數目與電子的數目成比例，主要統計出電子數目就能形成反應光線強弱的黑白圖像。經過相機內部的微處理器處理，輸出就是一幅數字圖像。在黑白相機中，光的顏色信息是沒有被保留的。實際上CCD是無法區分顏色的，只能感受到信號的強弱。在這種情況下為了采集彩色圖像，理論上可以使用分光棱鏡將光線分成光學三原色（RGB），接著使用三個CCD去分別感知強弱，比較好在綜合到一起。這種方案理論上可行，但是采用3個CCD加分光棱鏡使得成本驟增。比較好的辦法是*使用一個CCD也能輸出各種彩色分量。但彩色圖像的細節處會出現偽彩色，導致精度降低。在工業應用中如果我們要處理的是與圖像顏色有關，那么我們需要采用彩色相機；如果不是，那么比較好選用黑白相機，因為在同樣分辨率下。蕪湖視覺檢測設備生產廠家

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