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工业自动化机器视觉市场未来该如何发展

工业自动化机器视觉市场未来该如何发展

发布时间 :2019-10-5 14:50:13 查看次数 :23

机器视觉是一项综合技术,是实现工业自动化、工厂智能化的关键零部件之一。现在主要分布在电子制造业、汽车制造、制药、食品与包装机械等领域。此外,物流、食品、包装、印刷等行业的渗透率也在提高。

在工业领域,机器视觉相当于生产设备的“眼睛”,可以解决人眼无法识别和检测的工作。效率高、成本低的经济效益,是视觉技术发展的出发点和落脚点。在客户使用角度来说,制造商更倾向于高精度、高准确率,拥有大视野自动变焦检测,以及软件的快速导入等功能的技术。

检测的高精度,高准确率,这是机器代替人眼最基础的部分,也是最直接的目的。人工检测很容易产生疲态,导致工作质量不稳定,尤其是在精密制造领域,机器视觉比人眼有着更大的优势。现在机器人视觉测量和判断已经非常成熟。例如,瑞视特科技的视觉检测系统,在自动化的机器人应用上,准确率可以达到97%以上。


瑞视特载带片材料表面缺陷在线机器视觉高速自动光学智能检测系统设备,集合当前领先的机器图像视觉采集技术、光电识别技术,以及配套的强大完整适合国内载带片材料条件生产的电脑视觉图像软件和硬件组合,精准精密快速时效进行在线载带片材表面缺陷/瑕疵的高速检测报警,高速度高分辨率的工业相机影像图像显示瑕疵直观超清晰。摒弃依靠繁琐低质人工肉眼方式的“原始”在线质量检测。视觉技术检测因为采用统一的标准,所以不受人工产生疲劳/情绪/误判等因素的影响,可极大提高生产效率及成品率,更可以降低人力成本和返货返工成本,实现安全快速方便保质保量。同时,载带片材表面缺陷在线机器视觉自动高速检测系统设备,它实时提供全面精准的瑕疵超清晰图像报告,及时处理提高载带片材材料产品的优品。瑞视特的“载带片材表面缺陷在线机器视觉自动高速光电智能检测系统设备”(中英文操作界面),完全按照国内载带片材生产的特定条件而设计研发制造。其中 “Bayesian 学习”的人工智能记忆和自觉自动算法学习是我们的亮点和优势---这种计算机分析算法技术的运用在分析留存缺陷/瑕疵故障信号模式时,通过“Bayesian 学习”的人工智能记忆和自动学习机制,检测/积累的产品缺陷事例越多,机器视觉检测缺陷的准确率就越高,检测速度也会更快。

全球工业智能化的发展,人工劳动力的的减少,以及消费者对产品的高要求,都使得企业加强对质量的把控,在众多因素的影响下,机器人的视觉市场将会给智能制造的领域带来新的发展。




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