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机器视觉行业的现状与未来

发布时间:2019/11/13 点击次数:250
   机器视觉是近年来发展起来的一项新技术,它是利用光机电一体化的手段使机器具有视觉的功能。将机器视觉引入检测领域,可以在很多场合实现在线高精度高速测量。同时机器视觉检测技术理论也一步步的发展壮大起来,然而在智能制造过程中,机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能,也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解,最终用于实际检测、测量和控制。
  在实现“中国制造2025”,完成从制造大国向制造强国的转变中,智能制造是主攻方向。在智能制造过程中,机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能,也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解,最终用于实际检测、测量和控制。随着智能制造的愈演愈烈,市场对于机器视觉检测的需求也将逐渐增多。
  机器视觉检测产业链:机器视觉检测在生活中的的应用及其广泛,在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域,都发挥着重要的作用。而宏观上看,发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业,在金融、安防以及交通领域较为集中。这些细分领域的投资者,大多都具有自身技术优势,并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。
  我国机器视觉检测发展现状:我国机器视觉检测行业的起步比较晚,集中度也不是很高,最开始主要是代理国外品牌。近几年,很多的经销商开始自主开发产品,但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距。国内机器视觉检测的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低,市场也远远没有饱和。
  机器视觉检测企业大体可以分为层开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。国内机器视觉检测企业主要为国外机器视觉检测产品代理商和系统二次开发厂商。目前进入我国机器视觉检测市场的国外品牌有100多家,我国本土的企业负责销售代理的企业有200多家,专业的系统集成商超过50家。我国真正的专业机器视觉检测底层厂商凤毛麟角,本土机器视觉检测系统厂商和机器视觉检测系统元器件生产商存在缺失。
  我国机器视觉检测的发展趋势,视觉图像技术需要重点构建四大核心能力:
  第一,智能识别。海量信息快速收敛,从大量信息中找到关键特征,准确度和可靠度是关键。
  第二,智能测量。测量是工业的基础,要求精准度。
  第三,智能检测。在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标,关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断。
  第四,智能互联。图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力,真正展示出工业4.0的威力。

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