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工業(yè)視覺(jué)檢測機的發(fā)展歷程

日期:2016/8/29 15:15:27 | 人氣:491 | TAG

  全自動(dòng)檢測機的檢測代替人工檢測是必然發(fā)展趨勢,需求越來(lái)越多樣原來(lái)只是生產(chǎn)線(xiàn)上,現在制造、醫療、電子、倉儲等各個(gè)領(lǐng)域都有各種各樣的應用。比如國內某知名電商,使用三維來(lái)進(jìn)行包裹尺寸的檢測,與總量參數匹配進(jìn)行內部追蹤。

  -2D到3D:工業(yè)界基本都是三維的部件,而且二維成像畢竟是三維空間的實(shí)際情況的一種病態(tài)數據采集,所以目前圍繞3D的各種檢測、測量、機器人導引等項目層出不窮,這與計算機視覺(jué)的情況有異曲同工之處,什么結構光、ToF、雙目等等技術(shù)各家公司也多如牛毛。

  -系統實(shí)施受各種因素制約大:如果你問(wèn)我做一個(gè)機器視覺(jué)檢測的項目最重要的是什么,我肯定會(huì )說(shuō)能得到一張高質(zhì)量的圖片,而就為了得到這么一個(gè)圖片那需要考慮太多太多,光源、鏡頭選擇、傳感器選型、節拍考慮、安裝布置、自動(dòng)化集成、環(huán)境因素考量、工件狀態(tài)變化等等,哪一個(gè)部分出了問(wèn)題都會(huì )影響你的圖像質(zhì)量,而如果你沒(méi)有足夠好的圖片,那么再厲害的算法也沒(méi)有用,而且因為生產(chǎn)線(xiàn)都有良品率和節拍要求,整個(gè)視覺(jué)檢測系統不夠快速可靠的話(huà)那你的誤檢率會(huì )非常之高,而這又是無(wú)數廠(chǎng)家需要面對的問(wèn)題。舉個(gè)例子,我需要檢測一種鋁制外殼的某個(gè)區域有幾個(gè)孔,當你的供應商給你的一個(gè)批次和另外的一個(gè)批次外表面顏色有不同或者不均勻是,那等著(zhù)你的必然是要停機從新設置參數,從新驗證產(chǎn)品,而這幾乎是無(wú)法避免百分百會(huì )發(fā)生的現實(shí)。

  -算法不如硬件發(fā)展快:這是我的感覺(jué),而且我覺(jué)得這是目前很重大的瓶頸。硬件從系統方面來(lái)說(shuō)就是往可移動(dòng)的嵌入式方向發(fā)展,而軟件目前的智能還遠遠不夠,在計算機視覺(jué)領(lǐng)域大熱的深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )目前在機器視覺(jué)領(lǐng)域的成功應用少之又少,ViDi是一個(gè),Fanuc/Preferred Networks和Google的機器人抓取是一個(gè),這還是相對簡(jiǎn)單的,當目標對象多變、特征復雜、樣本數不夠的時(shí)候,你想用深度學(xué)習根本沒(méi)機會(huì ),還是要回到傳統的老路上來(lái),再考慮實(shí)時(shí)性的嚴格要求,機器視覺(jué)特別需要一種新的智能的普遍使用大部分應用領(lǐng)域的方法出來(lái),或是創(chuàng )新、或是改良、或是綜合。

  -要具體問(wèn)題具體看待:機器視覺(jué)還是與具體的應用領(lǐng)域深切關(guān)聯(lián)的,每一個(gè)應用都需要選擇與之配套的專(zhuān)用硬件和軟件,都需要專(zhuān)門(mén)的設計,所以沒(méi)有一種解決方案能適用于所有的情況。

  -公司:國內做集成做代理的很多很多,真正有領(lǐng)先技術(shù)的太少,看看凌云、大恒,你就知道什么情況,最近還有視頻監控的老大??低?,也做機器視覺(jué)了。國外的你可以研究一下Cognex和Keyence。還有就是,沒(méi)有公司會(huì )做一個(gè)機器視覺(jué)系統所有的東西,核心就是算法還有整個(gè)硬件的集成,有專(zhuān)門(mén)的公司做鏡頭、有專(zhuān)門(mén)的公司做光源,專(zhuān)門(mén)的公司做支架,沒(méi)有一個(gè)公司會(huì )全部自己做。

  最后我要說(shuō)一下機器視覺(jué)(machine vision)和計算機視覺(jué)(computer vision),雖然都是對圖像數據進(jìn)行處理,但是兩者區別極大,一個(gè)是更偏整個(gè)系統級應用導向的,一個(gè)是專(zhuān)注于算法的半理論半應用結合的。但也不是沒(méi)有聯(lián)系,比如工業(yè)制造中AR的應用,你也說(shuō)不清是要分類(lèi)到哪種技術(shù)了。


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