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          AI+機器視覺成趨勢,圖文詳解N大應(yīng)用場景

          作者: 時間:2024-07-31 來源:安森美 收藏

          廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域,涵蓋眾多應(yīng)用場景。在制造業(yè)中,利用執(zhí)行的任務(wù)有:對子組件進行最終檢查,查驗零件有無潛在制造缺陷等等。在自動化領(lǐng)域,在引導(dǎo)機器人方面發(fā)揮著重要作用。此外,它還用于驗證數(shù)據(jù)矩陣碼、檢查食品包裝和讀取條形碼。機器視覺白皮書將全面介紹機器視覺系統(tǒng)及市場,本文為第一部分,將重點介紹系統(tǒng)用途、市場趨勢、系統(tǒng)實現(xiàn)。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202407/461531.htm


          系統(tǒng)用途


          機器視覺利用攝像頭從環(huán)境中收集視覺數(shù)據(jù),然后通過硬件和軟件聯(lián)合處理這些數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合各種應(yīng)用的格式。機器視覺技術(shù)經(jīng)常采用專門的光學(xué)元件來捕獲圖像,以便對圖像的特定方面進行處理、分析和量化。


          這類應(yīng)用可以檢查生產(chǎn)線上正在生產(chǎn)的部件的特定特征,比如評估部件是否滿足產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),如果不滿足,則可能會丟棄部件。機器視覺系統(tǒng)采用數(shù)字傳感器,這些傳感器位于配備專用光學(xué)元件的工業(yè)攝像頭中并受到保護。傳感器捕獲圖像后,交由計算機硬件和軟件進行處理、分析、測量圖像的不同屬性,從而輔助決策。


          除了制造業(yè)中的質(zhì)量控制之外,機器視覺系統(tǒng)還有許多其他應(yīng)用。比如,可用于交通管理系統(tǒng),監(jiān)視和控制交通流量,提高道路的安全性和效率。在醫(yī)療領(lǐng)域,機器視覺可以為診斷過程提供支持,通過精準(zhǔn)的圖像分析,盡早發(fā)現(xiàn)疾病。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,機器視覺系統(tǒng)可以監(jiān)測農(nóng)作物健康狀況,并實現(xiàn)收割過程的自動化。


          此外,在零售業(yè),機器視覺可以促進自動結(jié)賬系統(tǒng)的應(yīng)用,改善客戶體驗和運營效率。因此,機器視覺系統(tǒng)功能強大,應(yīng)用廣泛,已成為現(xiàn)代科技不可或缺的一部分。


          各種視覺系統(tǒng)


          機器視覺系統(tǒng)可用于檢查各種各樣的產(chǎn)品,包括食品、飲料、藥品和電子產(chǎn)品等。機器視覺系統(tǒng)使用多種機器視覺技術(shù),包括圖像識別、光學(xué)字符識別 (OCR) 和物體檢測,從而識別缺陷并加以分類。另外,它也可用于測量物體的尺寸和形狀,或是在整個生產(chǎn)過程中跟蹤和追溯產(chǎn)品。機器視覺系統(tǒng)可以幫助提高產(chǎn)品質(zhì)量,降低成本,并確保產(chǎn)品安全。通過在生產(chǎn)過程中盡早識別和糾正缺陷,機器視覺系統(tǒng)可以幫助避免召回和退貨。


          1.損傷和缺陷:機器視覺系統(tǒng)可用于識別各種損傷和缺陷,例如孔洞、空隙、邊緣損壞、圖案瑕疵、浸管彎曲、封口損壞或缺失、噴霧扳機損壞或缺失。

          2.字符和代碼:機器視覺系統(tǒng)可用于識別和驗證字符和代碼,例如點陣和非點打印、光學(xué)字符識別(OCR) 和 光學(xué)字符驗證(OCV)、批次、日期和條形碼、一維和二維條形碼(二維碼和定制圖案),以及用于跟蹤和追溯。

          3.密封完整性檢查:機器視覺系統(tǒng)可用于在密封性檢查中,檢查產(chǎn)品的密封完整性。

          4.對齊和定位:機器視覺系統(tǒng)可用于確保產(chǎn)品正確對齊和定位,例如圖形位置和對齊,蓋子與容器匹配等。

          5.匹配和驗證:機器視覺系統(tǒng)可用于匹配和驗證產(chǎn)品,例如確保蓋子和標(biāo)簽圖案匹配,以及確保噴霧扳機或蓋子的朝向正確。

          6.填充和方向:機器視覺系統(tǒng)可用于檢查產(chǎn)品的填充和方向,例如填充前瓶子是否存在、方向是否正確。


          市場信息和趨勢


          根據(jù) Expert Market Research 的報告,2023 年全球機器視覺市場規(guī)模達到了約 108.8 億美元。預(yù)計 2024 年至 2032 年期間,該市場將以 7.90% 的復(fù)合年增長率 (CAGR) 增長,到 2032 年將達到近 215.1 億美元的規(guī)模。


          工業(yè) 4.0 和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 等先進創(chuàng)新技術(shù)的采用和實施,是推動機器視覺市場增長的主要動力之一。工業(yè)各領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,加上數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、機器學(xué)習(xí)、云計算和人工智能等先進技術(shù)的加速融合,也在推動應(yīng)用機器視覺技術(shù)。為了能推進實時決策、提高生產(chǎn)效率和自動化水平,各行各業(yè)都越來越關(guān)注裝備計算機視覺設(shè)備、嵌入式軟件、先進傳感器和機器人的智能工廠,從而提振了機器視覺市場。然而,這種先進設(shè)備的初始成本很高,而且頻繁維護也需要投入大量的資金和人力,這些因素可能會阻礙該市場增長。


          機器視覺應(yīng)用憑借低硬件成本,快速高效的處理器,以及完整、可擴展的軟件而越來越受歡迎,這些軟件可提供部署和開發(fā)機器視覺系統(tǒng)所需的各種要素。


          得益于汽車、包裝、制藥及其他工業(yè)應(yīng)用的迅猛增長,亞太地區(qū)的機器視覺市場正蓬勃發(fā)展。隨著亞太地區(qū)工業(yè)化的不斷推進,各個工業(yè)領(lǐng)域?qū)ο冗M技術(shù)的投資顯著增加,預(yù)計會為機器視覺市場的擴張創(chuàng)造機會。此外,中國、印度、韓國和日本等國家的電子、半導(dǎo)體、汽車行業(yè)發(fā)展強勁,勢必會令機器視覺市場的增長前景更加樂觀。


          機器視覺技術(shù)自 20 世紀(jì) 50 年代誕生以來,已經(jīng)取得了令人矚目的進步。機器視覺的發(fā)展與攝像頭傳感器的演變緊密相連。早期的 CCD 質(zhì)量很高,但速度和分辨率較差。CMOS 傳感器的出現(xiàn)促進了降價和提速,為發(fā)展百萬級像素傳感器及紅外線、高光譜等特殊類型的傳感器奠定了基礎(chǔ)。


          深度學(xué)習(xí)技術(shù)的蓬勃發(fā)展讓傳感器成功與 緊密結(jié)合,使得實時物體檢測和場景理解成為可能。隨著 3D 成像、邊緣計算和先進傳感器技術(shù)的不斷進步,這一趨勢將持續(xù)發(fā)展,未來的機器有望以越來越高的準(zhǔn)確度和智能水平“看待”世界,為我們構(gòu)建一個自動化且富有洞察力的環(huán)境。


          人工智能和深度學(xué)習(xí)取得進步


          人工智能 () 和深度學(xué)習(xí)的持續(xù)進步極大地增強了機器視覺系統(tǒng)的能力。 算法,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 等深度學(xué)習(xí)技術(shù),徹底改變了圖像處理和模式識別領(lǐng)域。這些系統(tǒng)可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),現(xiàn)在已能準(zhǔn)確識別物體、面部和場景并加以分類。


          這方面的進展使得面部識別、自動駕駛汽車、醫(yī)學(xué)成像和安全監(jiān)控等領(lǐng)域取得了重大突破。隨著 AI 的不斷演進,機器視覺預(yù)期會變得更加精密,適應(yīng)性更強,并能處理日益復(fù)雜的視覺任務(wù)。這無疑將推動機器視覺領(lǐng)域的進一步發(fā)展和創(chuàng)新。


          系統(tǒng)實現(xiàn)


          AI+機器視覺成趨勢,圖文詳解N大應(yīng)用場景

          圖 1:機器視覺通用系統(tǒng)示意圖


          在工業(yè)領(lǐng)域,機器視覺用于電子元件分析、特征識別、物體和圖案識別及材料檢驗。它可以幫助不同過程實現(xiàn)自動化,通過圖像處理發(fā)現(xiàn)故障。由于機器視覺能夠減少人工操作并提高產(chǎn)品制造的精度,因此備受歡迎。


          下面的系統(tǒng)示意圖顯示了工廠環(huán)境中用于檢查物體的機器視覺實現(xiàn)方式。本節(jié)說明機器視覺系統(tǒng)的不同部分或模塊。大多數(shù)工廠檢查系統(tǒng)使用的都是類似的模塊,但可能存在一些細微差別。


          攝像頭模塊:攝像頭模塊包括鏡頭和圖像傳感器,用于拍攝物體的照片以供稍后分析。鏡頭會根據(jù)照明條件和所拍攝物體的特點來選擇焦距和光圈范圍。圖像傳感器位于鏡頭后部的像平面處,負責(zé)信息的光電轉(zhuǎn)換。


          圖像處理器:可利用圖像處理算法分析攝像頭模塊的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。以下是機器視覺圖像處理的主要步驟:

          ◆預(yù)處理:預(yù)處理包括消除噪聲和增強對比度。

          ◆顏色管道:顏色插值、顏色平衡、孔徑校正

          ◆圖像識別:



          • 分割:在此過程中應(yīng)用閾值并確定圖像的邊緣。

          • 特征提?。涸诖诉^程中可以提取尺寸、顏色、長度、形狀或這些特征的組合。



          處理單元:需要一個處理單元和內(nèi)置軟件來處理圖像和執(zhí)行檢測、測量、比較等,以確認圖像是否滿足質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),或為系統(tǒng)提供類型驗證或機器人控制。


          照明模塊:照明是視覺系統(tǒng)中最具挑戰(zhàn)性的方面之一。物體或場景的照明不當(dāng)或照度低,可能會大大增加視覺系統(tǒng)的錯誤率。不過,應(yīng)用的照明是否適當(dāng)在很大程度上取決于要完成的任務(wù)。


          傳感器:機器視覺系統(tǒng)通常包含光學(xué)傳感器、磁傳感器、激光雷達、超聲波傳感器和光傳感器,構(gòu)成了檢測系統(tǒng)的一部分。傳感器檢測最終產(chǎn)品是否存在缺陷。根據(jù)設(shè)置,傳感器還可能觸發(fā)圖像采集和處理,或使用某種形式的執(zhí)行器來對有缺陷的部件進行分類、分流或剔除。


          選擇黑白傳感器還是彩色傳感器,取決于對顏色信息和光敏度的權(quán)衡。彩色傳感器通過紅色、綠色和藍色通道捕捉自然圖像,因此非常適合要求通過顏色識別物體的場合。然而,彩色傳感器在低光條件下表現(xiàn)不佳,因為顏色濾波器陣列 (CFA) 會阻擋某些用于捕獲顏色數(shù)據(jù)的光線。相反,黑白傳感器舍棄了 CFA,以灰階捕捉所有入射光。因此,黑白傳感器在低光條件下要敏感得多,并且處理速度可能更快。


          顯示:機器視覺中顯示模塊的主要作用是將處理后的圖像或視頻數(shù)據(jù)清晰直觀地顯示出來。在機器視覺系統(tǒng)中,顯示模塊是一個關(guān)鍵組件,用于顯示和解讀所捕獲的圖像或視頻數(shù)據(jù)。它以直觀的方式呈現(xiàn)處理后的信息,方便用戶評估數(shù)據(jù)的質(zhì)量,識別潛在的缺陷,并根據(jù)經(jīng)過分析的圖像做出明智的決策。


          選擇和設(shè)置機器視覺方案時需要考慮的事項如下:


          為了選擇適當(dāng)?shù)臋C器視覺方案,有必要單獨評估機器視覺的各個階段。


          圖像捕捉 -機器視覺系統(tǒng)的用途應(yīng)該從一開始就明確定義。以圖像捕捉/攝像頭模塊為例。這類系統(tǒng)必須配備具有快速幀率和短曝光時間的高像素質(zhì)量攝像頭。另一方面,如果要根據(jù)產(chǎn)品的溫度對產(chǎn)品進行評估,則必須使用紅外攝像頭。簡而言之,設(shè)備合適與否取決于具體的使用場景。


          圖像處理/識別 -必須選擇合適的圖像處理軟件或圖像識別軟件,并將軟件集成到圖像捕捉所用的系統(tǒng)中。圖像處理軟件將在硬件上運行,硬件將決定圖像處理速度。所需的速度取決于具體使用場景,針對合適的速度進行優(yōu)化將能有效降低硬件成本。


          系統(tǒng)動作 -圖像處理和分析軟件必須與采取行動的系統(tǒng)無縫集成。考慮機器視覺系統(tǒng)的總擁有成本時,需要納入集成成本。

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