机器视觉技术服务于工业4.0的四大核心能力

简介:

视觉与图像技术是20世纪人类最伟大技术之一。人们感知外界信息的80%是通过眼睛获得的,图像包含的信息量是最巨大的。信息时代,特别是工业信息时代,机器视觉技术注定将成为扛鼎。

视觉图像到底要发展哪些技术,究竟会如何改变我们的工业,让我们想像一下未来生产制造的景象吧。

在一个电子产品的生产车间,各种芯片和元器件的尺寸已经从几mm~几十mm缩小到几微米到几十微米,元器件的焊接和组装在视觉系统的导引下由生产机器人如做外科手术般精密的操作,由于器件的尺寸和质量都减小了几百倍,装配速度大幅提高,每秒钟可以完成上百次动作,生产效率提高了百倍,一个包含了上千元器件的电子产品在流水作业中只需10秒钟就制造完成。视觉系统采用了10个成像单元同时工作,实现多角度立体成像,大范围毫米级成像和超精密微米级成像相结合,每个成像单元的速度都到达了每秒1000帧以上,整个系统同时获取的图像信息超过每秒1万帧,都可以实时处理并综合完成目标定位,精确测量,发出精确动作指令。同时,另外10个成像单元对产品,立即进行多角度多维度扫描,确认质量是否达标。忽然,某个产品的一个焊点出现问题了,合格焊接面积2微米,实际只达到了0.85微米,这将导致信号传输的阻抗增大而使工作频率达不到正常范围,视觉系统立即导引检验机器人,剔除废品至分支工序进行修复。组装车间超过500个成像单元监控各种环境指标,并把全部图像数据和其他数据综合到中央信息服务器,经过分析,在出现焊点偏差的瞬时,共发现5个异常,包括驱动电流的一个微小波动、一次动作微小阻滞……问题找到了,图像分析和历史数据分析发现其中一个关节的润滑接近保养寿命,立即进行自动补偿润滑,故障隐患排除,系统飞速运转如常……

上述场景远不能覆盖工业4.0的全部,但管中窥豹,可见一斑。面对这些要求,视觉图像技术需要重点构建四大核心能力。

第一,智能识别。识别的目的是为下一步操作找到目标,目标识别要从大量信息中找到关键特征,需要把海量信息快速收敛,其智能程度要求高,准确度和可靠度是关键。

第二,智能测量。测量是工业的基础,没有测量就没有产品,测量的功夫高低就看精准度。

第三,智能检测。检测是在测量的基础上完成的,根据测量结果和目标之间的偏离度,判断合格与否。但是检测往往不是单一指标的结果比较,需要多信息多指标综合分析判断,基于复杂逻辑的智能化判断是关键。

第四,智能互联。“未来是数据的世界”,数据互联将迸发无穷的创造力。就像人的大脑神经元,当信息和节点超过一定数量,就能产生自主学习、自主创造能力,创造才是智慧,创造才是发展之源。当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,就会衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力,显示出大数据的魅力,才会展示出工业4.0的真正威力。

面向未来工业的视觉图像的硬件、软件、集成技术发展,将会进入目标不断升级,技术上精益求精,创新脚步永不停息的时代!而中国从事机器视觉的企业正逢其时,要努力发展核心能力和加强创新,同时大力联合自动化设备商、机器人制造商,“为机器植入眼睛和大脑”,让视觉图像技术成为中坚,扛起制造产业升级的大旗!

目录
相关文章
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI视频监控技术的核心优势与实践
AI视频监控技术结合了计算机视觉、深度学习和大数据分析,能够实时分析监控画面,识别异常行为和场景变化。其核心在于从“被动记录”转型为“主动识别”,提升监控效率并减少安全隐患。主要应用场景包括泳池管理、健身器械区域、人员密度预警和异常事件检测。系统架构支持多种摄像头设备,采用边缘计算和Docker部署,具备实时性、高准确率和扩展性等优势。未来将优化复杂场景适应性和实时计算负载,进一步提高系统性能。
|
1月前
|
人工智能 文字识别 运维
AI多模态的5大核心关键技术,让高端制造实现智能化管理
结合大模型应用场景,通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据,自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。核心技术包括版面识别、表格抽取、要素抽取和文档抽取,实现信息的系统化管理和高效查询,大幅提升设备维护和生产管理的效率。
|
1月前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
IIoT 是如何实现智能化的
IIoT(工业互联网)通过连接设备、传感器和软件,收集和分析大量数据,实现设备间的智能交互与优化,提高生产效率和质量,降低运营成本,推动智能制造的发展。
|
7月前
|
存储 供应链 物联网
未来交织:新兴技术在构建智慧世界中的融合与革新
【5月更文挑战第17天】 随着科技的迅猛发展,新兴技术如区块链、物联网(IoT)、虚拟现实(VR)等正引领着全球的创新浪潮。这些技术不仅各自独立发展,更在相互融合中催生出新的应用场景和商业模式。本文将深入探讨这些技术的发展趋势,分析它们如何协同工作以推动智能城市、供应链管理、远程教育等领域的发展,并预测它们对日常生活及工作方式的深远影响。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 传感器 安全
数字孪生背后的关键技术是什么?
数字孪生(Digital Twin)背后的关键技术:
54 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
智能家居系统的未来:技术融合与生活革新
【8月更文挑战第22天】本文探讨了智能家居系统的未来发展趋势,着重分析了物联网、人工智能、大数据等技术的融合如何推动智能家居的革新。文章从智能家居的定义和发展历程出发,逐步深入到技术融合的具体应用,以及这些技术如何影响我们的日常生活。通过对未来可能的生活场景进行描绘,文章旨在启发读者思考技术与日常生活的深刻联系,并展望智能家居系统带给我们的便利和挑战。
|
人工智能 自然语言处理 运维
工业组态 + LLM : 大模型技术引领传统工业软件创新与实践(上)
工业组态 + LLM : 大模型技术引领传统工业软件创新与实践(上)
1816 1
|
JSON 自然语言处理 算法
工业组态 + LLM : 大模型技术引领传统工业软件创新与实践(下)
工业组态 + LLM : 大模型技术引领传统工业软件创新与实践(下)
735 0
|
存储 边缘计算 人工智能
深度揭秘华为边缘计算系统设计的六大核心原则
伴随着业务场景的不断变化和丰富,边缘计算的内涵不断被重新定义和延展。随着云原生进入 2.0 阶段,云原生技术在边缘计算系统设计中也发挥了重要的作用。
628 0
深度揭秘华为边缘计算系统设计的六大核心原则
|
机器学习/深度学习 达摩院 供应链
行业前瞻丨打破智能“谷仓效应”,拥抱工业全局智能——再看工业互联网从单点智能走向全局智能
2021年达摩院十大科技趋势之一是“工业互联网从单点智能走向全局智能”,如何看待这一趋势、如何解读全局智能、如何拥抱全局智能?本文为您解读。
行业前瞻丨打破智能“谷仓效应”,拥抱工业全局智能——再看工业互联网从单点智能走向全局智能
下一篇
DataWorks