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智能制造的“眼睛”机器视觉 下一个淘金风口
阅读 428 次  发布于:2017-9-24

 工业4.0离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉。2015年我国机器视觉市场全球占比8.3%,增速超20%,机器视觉为我国工业自动化打开“新视界”。

  智能制造的视觉入口

  简介及分类

  机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

机器视觉分类

  构成及原理

  机器视觉系统一般由灯源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。

机器视觉系统构成及工作原理

  优势及特点

  机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。

机器视觉性能优势原理

  是实现智能制造的必要手段

  如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸,那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别,可以让机器代替人眼做测量和判断,是实现工业自动化和智能化的必要手段。

机器视觉与人类视觉对比

机器视觉应用于智能制造领域的功能

  机器视觉下游应用现状

  应用广泛

  作为一种给机器人带来视觉功能的关键技术,机器视觉应用广泛。从工业视觉到计算机视觉,从人机交互到自动驾驶,从虚拟现实到物体自动识别,机器视觉都能担当着重要角色。

机器视觉应用领域

    工业领域

  工业机器人领域的机器视觉下游市场主要是半导体及电子制造、汽车、食品与包装和制药行业,其他如烟草、农业、机械零部件等也是机器视觉应用的重要行业。

机器视觉在包装机械和机械零部件应用示例

机器视觉工业应用情况

  工业领域的机器视觉难点在于精度和速度,要求都在毫米级,且工业领域工业机器人抓手的变动是在三维空间内。

基于机器视觉的工业机器人定位技术流程

  服务机器人领域

  扫地机器人

  目前实现自主规避障碍&规划路线的扫地机器人的技术路径主要有两类,机器视觉技术和激光雷达导航技术。基于机器视觉的扫地机器人,指通过摄像头获取图像,通过算法实现规划路径、躲避障碍。

不同技术方案的扫地机器人特点对比

  基于机器视觉技术的扫地机器人,目前主要有两款产品,一款是iRobot 980,一款是Dyson 360 eye。

iRobot 980和Dyson 360 eye

     根据IFR统计数据显示,2014年全球家务机器人销售额达到12亿美元,同比增长24%。同时,根据GFK数据,2015年中国扫地机器人市场零售规模在50亿元人民币左右,这一数字在2018年将增长至120亿元人民币,市场空间巨大。

2012-2018全球及中国扫地机器人市场空间预测(亿美元)

  无人驾驶领域

  摄像头(机器视觉)、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GPS是无人驾驶汽车感知系统的五大重要传感器。

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