作者： 發(fā)布時間：2023-07-21 瀏覽次數(shù) :0
據(jù)ABI Research預計，到2025年，工業(yè)制造業(yè)中機器視覺系統(tǒng)的安裝基數(shù)將接近1億。
機器視覺系統(tǒng)是條形碼讀取、質量控制和庫存管理等生產(chǎn)線的主要設備。而且，隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）的不斷擴展，這些系統(tǒng)已經(jīng)成為至關重要的數(shù)據(jù)采集設備。
通常這些解決方案的更換周期通常較長，不易中斷。隨著對自動化的需求不斷增加，機器視覺正逐漸進入新的應用領域。例如，機器人學是機器視覺的一個新的增長領域：協(xié)作機器人依靠機器視覺進行導航和目標分類，而移動機器人則依靠機器視覺規(guī)避碰撞實現(xiàn)安全運行。
機器視覺是一項成熟的技術，在行業(yè)中已經(jīng)一定的地位。然而，芯片組、軟件和標準方面的重大進步正在將深度學習創(chuàng)新帶入機器視覺領域。根據(jù)ABI Researchz近的分析，到2025年，機器視覺傳感器和相機的總出貨量將達到1690萬臺，在工業(yè)制造業(yè)創(chuàng)造9400萬臺機器視覺系統(tǒng)的安裝基數(shù)，其中11%將是基于深度學習的。
與傳統(tǒng)機器視覺技術不同的是，基于深度學習的機器視覺是數(shù)據(jù)驅動的，它利用了一種統(tǒng)計方法，當收集更多的數(shù)據(jù)用于訓練和測試時，機器視覺模型可以得到改進。主要機器視覺供應商已經(jīng)意識到基于深度學習的機器學習的潛力。例如，Cognex收購了SUALAB，這是一家的基于韓國的視覺軟件開發(fā)公司，該公司將深度學習用于工業(yè)應用；Zebra Technologies收購了Cortexica vision Systems Ltd，這是一家總部位于倫敦、以企業(yè)對企業(yè)（B2B）人工智能為基礎的計算機視覺解決方案開發(fā)公司。
同時，芯片組供應商正在推出新的芯片組和軟件堆棧，以促進基于深度學習的機器視覺的實現(xiàn)。Xilinx是一家現(xiàn)場可編程門控陣列（FPGA）供應商，它與相機傳感器制造商索尼（Sony）以及Framos和IDS Imaging等相機供應商密切合作，將其通用的ACAP片上系統(tǒng)（SoC）整合在一起。另一方面，英特爾為開發(fā)人員提供OpenVINO，讓他們通過一個通用的API來部署預先訓練好的基于深度學習的機器視覺模型，從而在各種計算架構上提供推理解決方案。另一家FPGA供應商萊迪思半導體（Lattice Semiconductor）通過其senseAI堆棧專注于低功耗人工智能（AI）嵌入式視覺，該堆棧提供硬件加速器、軟件工具和參考設計。這些技術棧旨在緩解開發(fā)和部署挑戰(zhàn)，并創(chuàng)建平臺黏性。
現(xiàn)在的制造商需要知道，他們可以利用人工智能來增強他們當前的工作流程。基于深度學習的機器視覺在某些方面優(yōu)于傳統(tǒng)的機器視覺，例如復雜對象分類、裝配驗證、變形和可變特征定位以及OCR。深度學習算法可以發(fā)現(xiàn)意外的產(chǎn)品異常或缺陷，為制造商提供靈活性和有價值的見解，從而提高成本效率和生產(chǎn)效率。以深度學習為基礎的機器視覺解決方案提供商起步的初創(chuàng)企業(yè)也開始在其平臺上實現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理、流程優(yōu)化和收益分析?！?/p>
在標準方面，供應商正在將10GigE（千兆以太網(wǎng)）和25GigE攝像頭引入工業(yè)應用。視頻采集和壓縮技術的不斷升級也為基于深度學習的機器視覺模型帶來了更好的圖像和視頻質量。這就保證了機器視覺系統(tǒng)的未來性。因此，在選擇機器視覺系統(tǒng)時，z終實現(xiàn)者需要了解他們的機器視覺需求，考慮與其后端系統(tǒng)的集成，并確定合適的生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴。隨著機器視覺技術的不斷發(fā)展和改進，部署靈活性、未來的可升級性和可擴展性將至關重要。
在采用基于深度學習的機器視覺方面，工業(yè)機器視覺廠商顯然速度較慢。與消費者和汽車行業(yè)相比，工業(yè)機器視覺供應商相對落后。然而，消費者和汽車行業(yè)的大規(guī)模采用大大降低了采用的門檻，使工業(yè)機器視覺供應商能夠相對輕松地建立自己的能力并調整技術以滿足工業(yè)要求。
蘇公網(wǎng)安備32021402003217號
