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机器视觉行业的现状与未来

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机器视觉行业的现状与未来
访问量 : 3982
编辑时间 : 2020-02-18

    机器视觉是近年来发展起来的一项新技术,它是利用光机电一体化的手段使机器具有视觉的功能。将机器视觉引入检测领域,可以在很多场合实现在线高精度高速测量。同时机器视觉检测技术理论也一步步的发展壮大起来,然而在智能制造过程中,机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能,也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解,最终用于实际检测、测量和控制。

视觉系统

  在实现“中国制造2025”,完成从制造大国向制造强国的转变中,智能制造是主攻方向。在智能制造过程中,机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能,也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解,最终用于实际检测、测量和控制。随着智能制造的愈演愈烈,市场对于机器视觉检测的需求也将逐渐增多。

视觉系统

    机器视觉检测产业链:机器视觉检测在生活中的的应用及其广泛,在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域,都发挥着重要的作用。而宏观上看,发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业,在金融、安防以及交通领域较为集中。这些细分领域的投资者,大多都具有自身技术优势,并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。

视觉系统

  我国机器视觉检测发展现状:我国机器视觉检测行业的起步比较晚,集中度也不是很高,最开始主要是代理国外品牌。近几年,很多的经销商开始自主开发产品,但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距。国内机器视觉检测的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低,市场也远远没有饱和。

  我国机器视觉检测的发展趋势,视觉图像技术需要重点构建四大核心能力:

  第一,智能识别。海量信息快速收敛,从大量信息中找到关键特征,准确度和可靠度是关键。

  第二,智能测量。测量是工业的基础,要求精准度。

  第三,智能检测。在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标,关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断。

  第四,智能互联。图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力,真正展示出工业4.0的威力。



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