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机器视觉技术趋势展望与市场机遇
  2024-01-17   

作者:陈同贺   深圳市识渊科技有限公司SMT事业部总经理  

人工智能自上个世纪五六十年代提出,经历了三次浪潮,现在正处在第三次浪潮中高速发展阶段,尤其是 2012 年之后基于卷积神经网络在视觉领域的应用,这项技术的突破开启了深度学习和机器学习的全新篇章,推动了人工智能第三次浪潮的勃发。近年来,随着中国制造2025战略的深入,人工智能带动了机器视觉市场需求的大幅增长。

以高端装备制造为重心的智造工业4.0时代背景下,充当工业领域“火眼金睛”角色的机器视觉检测市场呈现爆炸式增长势头。目前全球整个视觉市场总量大概在60~70亿美元,以每年8.8%的速度激增。本文将探讨机器视觉检测技术的创新及其带来的市场机遇。

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三大趋势

随着科技的不断发展,机器视觉检测技术已经成为工业自动化领域的重要组成部分。随着应用场景的不断扩展和技术的不断进步,机器视觉检测技术正在呈现出三大趋势。


深度学习与神经网络的结合

深度学习和神经网络在工业AI视觉检测中发挥着重要作用。通过训练工业数据集,深度学习模型可以学习到工业产品的特征和规律,实现对工业产品的自动识别和分类。同时,神经网络的引入使得模型能够更加准确地模拟人类的视觉系统,提高检测的准确性和效率。如汽车制造工厂中的AOI设备,就是利用深度学习和神经网络,学习不同零部件的特征和规律,从而自动识别和分类零部件。当系统检测到不合格的零部件时,能够自动发出警报,以便工人及时进行处理。


三维视觉检测技术的发展

传统的AI视觉检测主要集中在二维图像的处理上,而随着三维成像技术的发展,工业AI视觉检测也开始向三维领域拓展。三维视觉检测技术可以获取工业产品的三维信息,从而更好地理解产品的形状、结构和运动,为工业制造提供更加精准的测量和检测服务。


实时检测与边缘计算的融合

为了满足工业生产中对实时性的要求,工业AI视觉检测技术开始与边缘计算相结合。通过在设备端进行计算和决策,可以大大减少数据传输的延迟,提高检测的实时性。同时,边缘计算还可以对数据进行本地处理和分析,保护数据隐私和安全。

随着深度学习、神经网络、三维视觉检测技术和边缘计算等技术的不断发展,机器视觉检测技术将会在工业领域中发挥更加重要的作用。


市场机遇

相比欧美发达国家,我国机器视觉行业起步较晚,国内机器视觉行业启蒙于1990年代,2003年以前以代理国外品牌业务为主,2004~2012期间国内品牌快速崛起,2013年之后中国正式成为继欧美、日本之后机器视觉的第三大市场,进入高速发展阶段。

根据UNSD2018年数据, 我国制造业产值占全球的比重为28.4%,大幅领先第二名美国的16.6%,是名副其实的全球第一大制造国。但当时我国机器视觉产值占比仅为14.68%,与我国全球制造中心的地位不匹配,我国机器视觉渗透率偏低,仍有较大的成长空间。结合基恩士的收入地区分布情况看,可以得到进一步印证,2019年基恩士来自大中华区的收入占比仅为11.58%,而美国和日本地区则高达64%,差距明显。

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因此,作为全球第一大制造国,我国机器视觉领域仍处于黄金成长赛道。人口老龄化、人工成本提升、机器视觉先天的技术优势、政策扶持智能制造等多重因素叠加,给我国机器视觉行业持续发展提供重要驱动力,而下游不断成熟的机器视觉技术以及持续的国产化设备替代趋势反过来又给我国机器视觉行业发展提供了重要支撑。

在这种时代背景下,识渊科技依托自研深度学习算法和工业大模型,深耕机器视觉领域。目前,识渊产品涵盖消费电子、半导体方向的行业质检专机,以及智能光源、智能算力平台、智能工业相机、智能监控相机等多款智能模组产品,并将产品线逐步拓展至多个行业领域,覆盖各类工业视觉需求,拥有AI赋能工业视觉的闭环能力。

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未来,随着科技的不断演进和应用场景的广泛拓展,机器视觉检测技术将成为工业制造领域的重要支柱,不仅在精准性、快速性和可靠性方面取得巨大进步,且呈现出更为智能化、高效化和实时化的趋势。


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