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薦讀|人工智能賦能工業(yè),AI助力機(jī)器視覺(jué)真實(shí)落地

2022-03-11 09:47 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:矩視智能 來(lái)源:矩視智能
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《中國(guó)AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展報(bào)告》中指出,目前來(lái)看 AI 應(yīng)用最廣泛的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能語(yǔ)音更依賴于監(jiān)督學(xué)習(xí)下的深度學(xué)習(xí)方式,機(jī)器學(xué)習(xí)是主流,深度學(xué)習(xí)是主要方式。隨著工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)向智...

《中國(guó)AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展報(bào)告》中指出,目前來(lái)看 AI 應(yīng)用最廣泛的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能語(yǔ)音更依賴于監(jiān)督學(xué)習(xí)下的深度學(xué)習(xí)方式,機(jī)器學(xué)習(xí)是主流,深度學(xué)習(xí)是主要方式。

隨著工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)向智能化方向發(fā)展,人工智能商業(yè)化在算力、算法和技術(shù)方面基本達(dá)到階段性成熟,中國(guó)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)也正迎來(lái)春天,不斷推動(dòng)產(chǎn)品和技術(shù)升級(jí)。

來(lái)源/艾瑞數(shù)據(jù)

01機(jī)器視覺(jué)行業(yè)迎來(lái)了快速增長(zhǎng)期伴隨著我國(guó)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)以及“中國(guó)制造2025”,自動(dòng)化、信息化、智能化是未來(lái)制造業(yè)發(fā)展的重點(diǎn),作為智能制造領(lǐng)域采集和處理生產(chǎn)信息的關(guān)鍵技術(shù),機(jī)器視覺(jué)表現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢(shì)。(1)機(jī)器視覺(jué)替代人工,避免了依賴人工的弊端;(2)隨著機(jī)器視覺(jué)硬件和算法的不斷革新和改進(jìn),機(jī)器視覺(jué)的準(zhǔn)確性和效率會(huì)進(jìn)一步提高。據(jù)GGII預(yù)測(cè),機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)未來(lái)三年,復(fù)合增速接近24%,是巨大的藍(lán)海市場(chǎng)。根據(jù)MarketsandMarkets的預(yù)測(cè),預(yù)計(jì)到2025年全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模將突破130億美元;2026年將接近140億美元。國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)快速發(fā)展,中國(guó)正在成為世界機(jī)器視覺(jué)發(fā)展最活躍的地區(qū)之一,預(yù)計(jì)到2026年我國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模將突破300億元。

來(lái)源/前瞻研究院

02AI助力推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展

眾所周知,國(guó)家近幾年來(lái)一直在推動(dòng)智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,其中也誕生了不少機(jī)遇。以往,所謂的智能制造多是互聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)據(jù)化或自動(dòng)化,而隨著AI技術(shù)的突破和落地,智能制造也逐漸向智能化靠攏,機(jī)器視覺(jué)行業(yè)也因此受益?!笆奈濉逼陂g,中國(guó)將進(jìn)一步深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,推進(jìn)制造業(yè)的科技創(chuàng)新和智能制造水平,著力從要素驅(qū)動(dòng)向技術(shù)及創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。其中,人工智能技術(shù)在賦能制造業(yè)中主要體現(xiàn)在三方面

首先,人工智能可以幫助企業(yè)提高智能化運(yùn)營(yíng)水平,實(shí)現(xiàn)降本增效;其次,人工智能、5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)融合應(yīng)用,推動(dòng)制造業(yè)生產(chǎn)及服務(wù)模式、決策模式、商業(yè)模式發(fā)生變化;最后,人工智能帶動(dòng)制造業(yè)價(jià)值鏈重構(gòu),有利于中國(guó)搶占全球制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上的價(jià)值高地。

“智能制造”無(wú)疑成為制造業(yè)大軍努力的方向,而人工智能新品“機(jī)器視覺(jué)”則是助力制造業(yè)實(shí)現(xiàn)“智能化”轉(zhuǎn)型的好幫手。

來(lái)源/頭豹研究

院智能制造與工業(yè)視覺(jué)如影隨形,在智能制造及工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)領(lǐng)域,機(jī)器視覺(jué)主要應(yīng)用于三大方向,分別為檢測(cè)與測(cè)量、引導(dǎo)與定位、識(shí)別與分析,機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域主要包括電子及半導(dǎo)體、汽車(chē)、制藥、食品與包裝、印刷等行業(yè)。前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示,電子及半導(dǎo)體、汽車(chē)兩個(gè)行業(yè)超過(guò)60%的市場(chǎng)。未來(lái)隨著消費(fèi)電子領(lǐng)域、汽車(chē)行業(yè)與食品行業(yè)質(zhì)檢要求的提高、制藥行業(yè)與印刷行業(yè)自動(dòng)化升級(jí)改造提速,機(jī)器視覺(jué)的滲透率將不斷上升,發(fā)展空間巨大。

來(lái)源/國(guó)家統(tǒng)計(jì)局

03“AI人工智能+機(jī)器視覺(jué)”應(yīng)用場(chǎng)景

以精密制造產(chǎn)線的缺陷檢測(cè)為例,以往的人工目檢效率很低,檢測(cè)時(shí)往往需要借助放大鏡等工具進(jìn)行工作,且工作時(shí)間不宜過(guò)長(zhǎng)。與此同時(shí),諸如檢測(cè)結(jié)果不穩(wěn)定、高成本、數(shù)據(jù)不易存留等也是人工檢測(cè)存在的弊病。作為以AI發(fā)展前提的機(jī)器視覺(jué)技術(shù),其主要有五大典型應(yīng)用:1、圖像檢測(cè)應(yīng)用在生產(chǎn)生活中,每種產(chǎn)品都需要檢驗(yàn)是否合格,需要一份檢驗(yàn)合格證書(shū),所以說(shuō)檢測(cè)在機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用最廣。幾乎所有產(chǎn)品都需要檢測(cè),而人工檢測(cè)存在著較多的弊端,因此,具有諸多優(yōu)點(diǎn)的機(jī)器視覺(jué)在圖像檢測(cè)的應(yīng)用方面也非常的廣泛。機(jī)器視覺(jué)的大量應(yīng)用將產(chǎn)品生產(chǎn)和檢測(cè)進(jìn)入到高度自動(dòng)化。在具體的應(yīng)用上,比較常見(jiàn)的有飲料瓶蓋的生產(chǎn)是否合格、是否有問(wèn)題,產(chǎn)品的條碼字符的檢測(cè)識(shí)別,玻璃瓶的缺陷檢測(cè)、以及藥用玻璃瓶檢測(cè),醫(yī)藥領(lǐng)域也是機(jī)器視覺(jué)的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一。

矩視低代碼平臺(tái)/字符識(shí)別

2、視覺(jué)定位應(yīng)用視覺(jué)定位要求機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確的找到被測(cè)零件并確認(rèn)其位置。在半導(dǎo)體封裝領(lǐng)域,設(shè)備需要根據(jù)機(jī)器視覺(jué)取得的芯片位置信息調(diào)整拾取頭,準(zhǔn)確拾取芯片并進(jìn)行綁定,這就是視覺(jué)定位在機(jī)器視覺(jué)工業(yè)領(lǐng)域最基本的應(yīng)用。

矩視低代碼平臺(tái)/定位檢測(cè)

3、物體測(cè)量應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)工業(yè)應(yīng)用最大的特點(diǎn)就是其非接觸測(cè)量技術(shù),同樣具有高精度和高速度的性能,但非接觸無(wú)磨損,消除了接觸測(cè)量可能造成的二次損傷隱患。常見(jiàn)的測(cè)量應(yīng)用包括齒輪、接插件、汽車(chē)零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測(cè)等。

矩視低代碼平臺(tái)/尺寸測(cè)量

4、物體分揀應(yīng)用實(shí)際上,物體分揀應(yīng)用是建立在識(shí)別、檢測(cè)之后一個(gè)環(huán)節(jié),通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)將圖像進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)分揀。在機(jī)器視覺(jué)工業(yè)應(yīng)用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動(dòng)分揀、棉花纖維分揀等。

矩視低代碼平臺(tái)/缺陷檢測(cè)

5、圖像識(shí)別應(yīng)用圖像識(shí)別,是利用機(jī)器視覺(jué)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象。圖像識(shí)別在機(jī)器視覺(jué)工業(yè)領(lǐng)域中最典型的應(yīng)用就是二維碼的識(shí)別。將大量的數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)在二維碼中,通過(guò)條碼對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行跟蹤管理,通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),可以方便的對(duì)各種材質(zhì)表面的條碼進(jìn)行識(shí)別讀取,大大提高了現(xiàn)代化生產(chǎn)的效率。機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支,已經(jīng)滲入到我們的日常生活的方方面面,并且,隨著AI市場(chǎng)的爆發(fā),機(jī)器視覺(jué)技術(shù)有望在多個(gè)領(lǐng)域掀起新風(fēng)暴!

圖片來(lái)源:艾瑞數(shù)據(jù)、前瞻研究院、頭豹研究院

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