展會信息港展會大全

中國工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)迎來發(fā)展春天
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2020-12-10 11:36:07   瀏覽:14572次  

導讀:賽迪顧問日前發(fā)布的《中國工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》顯示,2019年全球工業(yè)機器視覺市場規(guī)模約80億美元,較2018年增長約3%,中國工業(yè)機器視覺市場規(guī)模約139億元,增速約4.8%。 移動終端、平板顯示和汽車是規(guī)模最大的三個工業(yè)機器視覺應用場景,其中移動終...

賽迪顧問日前發(fā)布的《中國工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》顯示,2019年全球工業(yè)機器視覺市場規(guī)模約80億美元,較2018年增長約3%,中國工業(yè)機器視覺市場規(guī)模約139億元,增速約4.8%。

移動終端、平板顯示和汽車是規(guī)模最大的三個工業(yè)機器視覺應用場景,其中移動終端應用占比近半。而目前,移動終端產(chǎn)品的中框外觀檢測仍然依靠人工目檢,實際作業(yè)時,往往需要檢測出0.03毫米大小的缺陷,而一根頭發(fā)絲的直徑,一般也有0.04毫米。傳統(tǒng)視覺檢測只能識別出缺陷,無法對缺陷進行分類,只能通過缺陷尺寸大致推測缺陷種類。

“目前視覺檢測行業(yè)面臨三大難題。”深圳科瑞技術(shù)股份有限公司技術(shù)負責人介紹,一是當拍照成像質(zhì)量不好時,會影響缺陷的識別率。二是檢測區(qū)域較大時,拍照速度會影響設備效率。三是傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)在對復雜背景中的缺陷進行檢測時,可能將背景誤判為缺陷;另外,圖像畸變較大時,誤判率也可能上升。

國內(nèi)移動終端整機和攝像頭測試領域企業(yè)紛紛發(fā)力解決行業(yè)難題?迫鸺夹g(shù)以自主技術(shù)平臺為基礎,結(jié)合人工智能技術(shù),開發(fā)出全新的RevEye AOI 360中框檢測產(chǎn)品,在解決上述難題領域取得了新突破。通過應用人工智能技術(shù),能夠直接識別缺陷種類。例如,針對手機中框上的污漬和劃痕,后續(xù)要對應不同的處理措施,如果在檢測缺陷時就進行了分類,后續(xù)處理效率必然能大幅提高。

行業(yè)痛點正是創(chuàng)新的突破點。業(yè)內(nèi)專家表示,行業(yè)創(chuàng)新不斷取得突破將成為擴大機器視覺應用的有力支撐。隨著工業(yè)自動化技術(shù)向智能化方向發(fā)展,中國工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)正迎來春天,不斷推動產(chǎn)品和技術(shù)升級。(經(jīng)濟日報記者 李予陽)


贊助本站

相關(guān)內(nèi)容
AiLab云推薦
推薦內(nèi)容
展開

熱門欄目HotCates

Copyright © 2010-2024 AiLab Team. 人工智能實驗室 版權(quán)所有    關(guān)于我們 | 聯(lián)系我們 | 廣告服務 | 公司動態(tài) | 免責聲明 | 隱私條款 | 工作機會 | 展會港