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机器视觉的下个阶段可以突破瓶颈,遇见更好的自己吗?

2019-12-02 10:09 来源:互联网 编辑:Emma

万物复苏,都需要时间和空间才能得到最好的成长阶段。同样。机器视觉这种技术也需要找到自己的黄金时机并突破自己发挥自己的热量。对于机器视觉的重点就是成本下降、性能提高、应用领域无限制等问题,下面我们看看机器视觉可以不可突破这些瓶颈?

美国市场研究咨询机构Transparency Market Research发布的报告显示,全球机器视觉技术市场有望从2014年的157亿美元(约人民币1040亿元),以8.40%的复合年均增长率上升到2021年的285亿美元(约人民币1890亿元)。机器视觉系统对于实现工厂自动化来说不可或缺的,装配定位、质量检测、产品识别、尺寸测量,高速生产线上的高精度要求,人眼已无法满足。

怎样让成本降下来?可以想象的空间很多,嵌入式机器视觉系统会是个不错的选择,而系统的核心当然离不开微处理器。从20世纪90年代,微处理器、半导体技术与机器视觉技术相伴螺旋上升:微处理器、半导体技术是机器视觉的发源地,欧美在其中大量应用图像技术,后来慢慢演化成今天的机器视觉技术。机器视觉在欧美的应用普及,同样主要体现在半导体及电子行业。现在,微处理器性能变得更强劲、功耗大大降低、尺寸越加紧凑,价钱却没有变高。

机器视觉的下个阶段可以突破瓶颈,遇见更好的自己吗?

以今年2月上市的树莓派3代微处理器(Raspberry Pi 3)为例,配备 64 位 1.2GHz 四核芯片及 1GB 内存,性能相对树莓派2 (Raspberry Pi 2)提升了 50%。而价格仍然只要 35 美元(约人民币232元),与四年前首发时的树莓派1代B型(Raspberry Pi Model B)定价相同。把高性能、低功耗、紧凑型的微处理器大批量地应用于嵌入式视觉系统,单个成本有望再降一半。

在通用计算机上集成机器视觉系统时,涉及到照明、成像、图像数字化、图像处理算法、软硬件等多门技术,对技术人员提出了极高的要求。使用嵌入式机器视觉系统,软硬件配置变得灵活,开发环境与程序更加通用。易于量产和扩线,令生产柔性得到极大提升,企业对机器视觉技术的普遍需求将得到快速响应。

机器视觉相关全球标准的陆续出台,加速了嵌入式系统的进程。去年6月,中国机器视觉产业联盟(CMVU)加入G3标准, 这是CMVU成为第15位G3标准的成员单位。其他成员包括:美国自动化成像协会(AIA)、欧洲机器视觉协会(EMVA)、日本工业成像协会(JIIA)、德国机械设备制造业联合会(VDMA)等。“全球机器视觉接口标准”手册的发行、“G3相机标准”协议的签订,都将缩短开发时间,减少投资成本,同时加快产品的上市速度。

此外,为了使机器视觉能够适应“工业4.0”以及未来的工厂生产,德国机械设备制造业联合会机器视觉专业协会(VDMA Machine Vision)与OPC基金会(OPC Foundation)开始编制《OPC统一架构机器视觉配套规范》,旨在将机器视觉系统直接整合进生产控制与IT系统,发挥最大的效能。

工业4.0是关于连接生产技术和信息技术的,而机器视觉是为工业4.0提供信息的最重要的基础技术之一。嵌入系统会在未来的机器视觉系统中扮演更重要的角色。它们可以实现紧凑型产品的设计,满足大多数图像处理的要求,并且与基于PC的独立系统相比,其与工厂流程的集成度更高。

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