集成機器視覺價值增加
對智能製造的全球競賽推動使用先進的自動化技術,如機器視覺(MV)。MV已成為製造業的一個關鍵技術和質量控製;然而,MV正迅速成為一個至關重要的構件工業4.0啟用智能工廠的基礎設施。MV智能工廠基礎設施是一個重要的元素,由於其特點如高效的通信網絡和智能傳感器之間的信息交換,設備和機器。MV係統展示了他們的成本有效性檢查、測量、掃描、製造業和對象檢測提高一致性,生產力,整體質量。
MV係統提供對象識別功能不同程度的準確性和魯棒性。燈光、相機分辨率、視覺算法和工件定位的準確性和魯棒性因素影響一個MV的解決方案。然而,一個潛在的限製是通常的應用程序編程開發處理有限數量的情況下執行目視檢查或者願景指導應用。今天的MV係統沒有能力訓練時工件的變化不是所期望的應用程序。
機器學習和計算機視覺
機器學習是現在被用來增強MV係統適應性合並到部署係統。一體化越來越重要的機器學習與MV使MV係統能夠自動適應製造變化。這增加了MV的價值主張通過提高操作效率,加速部署生產流程,提高生產優化。
集成MV的機器學習技術已經證明它能提高工業自動化通過生成大數據和檢驗流程。為改善生產操作大數據分析是至關重要的,製造商使過渡到智能連接工廠和擴展工業物聯網生態係統在工廠,工廠和供應鏈。高級分析由兩個雲計算和基於邊緣的機器學習算法可以幫助分析大量的MV生產記錄來識別模式,區分通過檢查從那些失敗的組件。機器學習算法增強編程MV係統通過更新識別算法直接在視覺係統而無需人工幹預。這些類型的閉環係統將推動真正的和可操作的持續過程改進和有益的應用領域如電子、食品和飲料、和汽車的機器學習算法用於識別微小缺陷肉眼看不見,使有缺陷的零件的自動刪除。
機器人驅動器采用MV
MV係統變得更加高效和健壯,一個關鍵的增長市場驅動采用MV是機器人。對機器人的需求多樣化在更廣泛的行業。機器人解決方案解決當今製造業似乎永無止境的需求增加的靈活性,提高生產率,采用人工操作員隻在任務他們可以添加最有價值的地方。使用MV係統在機器人被廣泛尋求指導應用。MV係統是用於指導和對象識別的機器人。單機願景指導解決方案是新興市場上專門為協作機器人。作為3 d MV的需求增加係統成本較低的入口點,將加速采用機器人解決方案更廣泛的應用。對機器人解決方案的需求預計將在未來幾年,加速進一步增殖MV係統在預測期間的銷售。
新弧報告“機器視覺係統”提供了戰略市場信息,包括MV的定量評估和預測係統,以及討論世界地區,收入類別,行業應用、銷售渠道、客戶類型。
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