机器视觉:智能制造的关键引擎

简介: 作为实现智能制造的关键技术,机器视觉已渗入到智能制造的方方面面,不仅有效提高了生产效率、产品质量,更实现了人力的解放,降低了生产成本,已成为推动智能制造的关键引擎。

工业4.0时代,离不开智能制造。

机器视觉作为当前制造业质量控制领域至关重要的技术,能赋予机器“看见”和“理解”外部世界的能力,是实现智能制造最至关重要的一环。

c8e1de385f3a9412a8520979ecd0202fb15ab1.jpg

虽然相比欧美发达国家,我国机器视觉行业起步较晚,但是从当前的市场环境来看,机器视觉是一个新兴的技术产业,虽然发展时间较短却成长迅速,未来前景可观。

传统生产制造当中,普遍依赖人工进行产品外观检测,存在两大问题,一是受限于人工疲劳度,漏检率普遍很高;二是人工成本逐年增长,工厂难以负担。在智能制造浪潮下,生产线对工业设备有了新的要求,对质量检验和生产的需求不断增加。

机器视觉为机器植入“智慧之眼”,让机器取代人工,帮助制造业实现自动化和智能化。目前主要应用于工业自动化领域,在被检测物品移动速度快、精确性要求高和工作重复性较高的场景下,能够代替人眼在多种场景下实现识别、定位、测量、检测等多种功能,具有智能化程度高、检测速度快、瑕疵率低、支持不间断检测、不怕工作强度等显著优势。

近年来,人工智能技术的高速发展,极大地推动了机器视觉技术在各行各业的应用,机器视觉需求飙升或成蓝海市场。根据GGII预测,至2025年我国机器视觉市场规模将达到415.92亿元,其中,3D视觉市场规模将达到104.35亿元,本土市场空间广阔。

在市场前景一片大好的情况下,资本对机器视觉赛道也是青睐有加。同时,资本的涌入也造就了机器视觉行业的融资热。据IT桔子、智研咨询综合统计,中国机器视觉领域的融资案例数量和融资金额总体呈上升趋势,目前新进入机器视觉领域的企业持续增加,2021年机器视觉行业投资事件91起,较2020年增加30起;投资金额193.4亿元,较2020年增加81.57起。

政策持续加码推动发展
从2013年起,国家陆续发布相关政策与规划为机器视觉行业提供支持,融入智能制造、人工智能、数字经济、新型基础设施建设等国家战略。在政策的利好驱动下,国内机器视觉行业近年快速发展,中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。

各省市应用进展稳步推进
国内机器视觉市场以产品代理商和外资企业为主,国际品牌达200多家,近乎是内资品牌的2倍,国产替代空间十分广阔。在制造业升级的大背景下,全国各省市各地区齐头并进,围绕智能制造的主线展开布局,机器视觉作为智能制造之眼,是进行数据搜集的必要条件,从产业链建设顺序来看,将优先受益于制造业的智能化转型升级,伴随企业投资支出的逐步增加,机器视觉行业将逐步放量,步入发展快车道。

机器人行业发展需求刺激
此外,机器人行业的发展也是推动机器视觉发展的一个重要因素,越来越多的机器人在工业应用解决方案中采用机器视觉进行引导,以执行各种复杂的工作任务,包括汽车、制药、包装、食品和饮料等的解决方案,刺激机器视觉需求飙升。

09af37f39cb345ccdd614376ccfa8d5eb60639.jpg

随着“工业4.0”深入推进,智能制造已成为制造业变革的重要发展方向。作为实现智能制造的关键技术,机器视觉已渗入到智能制造的方方面面,不仅有效提高了生产效率、产品质量,更实现了人力的解放,降低了生产成本,已成为推动智能制造的关键引擎。


本文转载自51CTO,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
免费体验百种AI能力以及试用热门离线SDK:【点此跳转】

相关文章
|
7月前
|
缓存 自动驾驶 测试技术
Apollo自动驾驶:新一代智能交通革命的引擎
Apollo自动驾驶:新一代智能交通革命的引擎
|
19天前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
《C++赋能:构建智能工业控制系统优化算法新引擎》
在工业4.0背景下,传统工业控制系统面临重大挑战。C++语言因其高性能、高效执行及对底层硬件的精细控制,成为构建基于AI的工业控制系统优化算法的关键工具,推动工业生产向智能化、高效化发展。
|
5月前
|
供应链 物联网 新制造
云上智能制造:重塑工业未来,驱动智能升级的新篇章
云上智能制造平台作为智能制造领域的重要创新成果,正以其独特的优势和广泛的应用场景引领着制造业的智能化升级。未来,随着技术的不断进步和应用的不断拓展,云上智能制造平台将在推动产业升级、提升生产效率、优化资源配置等方面发挥更加重要的作用。我们有理由相信,在云上智能制造平台的助力下,制造业将迎来更加辉煌的未来。
267 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 NoSQL
智能制造领域智能问答系统
中国积极推动智能制造发展,推出政策支持数字化、网络化和智能化转型。智能问答系统在这一领域扮演关键角色,协助解决复杂问题,提升生产效率。然而,系统需应对跨领域知识融合、精准问题理解和用户隐私保护等挑战。悦数图数据库为智能问答系统提供数据支撑,助力企业优化生产与管理。未来,随着技术进步,两者将在智能制造中发挥更大作用。
|
7月前
|
人工智能 算法 自动驾驶
《未来智能交互技术的探索与展望》
【2月更文挑战第11天】在数字化时代的浪潮中,智能交互技术正日益成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。本文将探讨未来智能交互技术的发展趋势、挑战与应用前景,以及个人的一些感悟和思考。
|
传感器 安全 自动驾驶
智能驾驶商业化要求
智能驾驶商业化要求
83 0
|
大数据 算法 自动驾驶
当数据智能遇上工业制造
阿里云数据业务总架构师周卫天带来主题是“当数据智能遇上工业制造”的演讲。本文主要从DT时代的开启开始谈起,接着分析了智能工业智能化、融合化和人性化的三大趋势,然后着重分享了阿里工业在智能化、融合化和人性化的实践,包括协鑫光伏实践、货运列车智能故障检测和飞机发动机智能健康管理等案例。
1322 0