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以 3D 之名,圍攻智能制造,AI 視覺獨角獸們的新戰場

信息來源:網絡渠道    發布日期:2022-03-14   

  2022年,智能制造成為政府兩會的熱門詞匯。

  一方面,國家發改委、工業部、科技部等八個部門發布了《十四五智能制造發展規劃》通知,提出國家頂層設計;另一方面,北京、上海、廣州、深圳等地方政府出臺了相應的政策細則,為智能制造的推廣提供制度保障。

  在實現智能制造、促進產業升級的過程中,機器視覺作為一項不可或缺的技術,承擔著理解、仔細、牢牢把握、快速送貨的橋梁作用。

  換句話說,要讓機器取代人力,首先要把眼睛放在機器上,這樣才能看得見,然后才能像人一樣工作。這就是機器視覺。

  在生物技術、精密半導體等高端制造領域,傳統的2D解決方案無法滿足需求,3D視覺正在逐漸崛起,成為市場的新寵。

  從2D到3D:不止一個維度。

  三維視覺,即通過三維攝像頭收集物體的三維坐標信息,通過算法實現三維成像。

  與2D視覺系統相比,3D視覺的優點是多維信息數據(主要是空間坐標)可以滿足信息測量的需要,如體積、形狀和距離。此外,3D視覺不容易受到照明條件的影響,其成像精度遠高于2D視覺。同時,其快速處理信息的能力也無法與2D視覺系統相比。

  舉個簡單的例子:當涉及曲面和弧度的物體測量時,2D視覺只能拍攝平面圖,難以反映物體的真實情況;3D視覺是三維圖,可以呈現曲面、弧度、深度等真實信息,對機器或人更有參考價值。

  隨著制造業智能化的升級,市場對3D視覺的需求也在增加。根據美國市場研究機構GrandViewresearch的報告,到2027年,全球3D機器視覺市場規模預計將達到34.6億美元。預計市場復合年增長率預計為14.7%,是一個潛在的藍海市場。

  掘金志了解到,目前3D視覺在智能制造中的應用已經從單一場景發展到整個生產線的授權,涉及定位、引導、生產、分揀、裝配等環節。

  以智能手機的生產過程為例:在2D視覺時代,最廣泛的應用場景是質量檢驗,即尺寸和缺陷檢測,涉及主板、零部件和包裝。3D視覺可以直接覆蓋這些過程,在檢測精度、速度、應用到給料、生產、檢測、包裝等場景,實現原生產線的智能改造,在給料、分揀、搬運等環節需要根據不同的產品類型實時規劃和完成操作任務。

  這實際上為制造商的靈活生產提供了便利。在C2M商業模式的推動下,企業需要根據用戶的實時訂單來確定生產規模。過去,機械化生產屬于大規模生產,靈活性很弱。3D視覺提高了工業機器人和自動化設備的智能水平,使其能夠根據實際生產需要靈活地生產各種產品。

  例如,在冬奧會期間,冰墩很難找到墩。因此,制造商需要實時調整生產策略,靈活配置生產原材料、生產數量和質量檢驗部署,多生產冰墩,少生產雪融合。整個生產環節可以利用3D視覺降低勞動力成本,提高生產效率。

  因此,3D視覺和2D視覺不僅僅是一個維度的信息差異。多維度信息帶來的生產模式和效率以及商業模式的變化是其核心本質。

  然而,上述例子是理想狀態的預設?,F實是,雖然3D視覺有很多優點,但仍有許多問題需要解決才能廣泛應用。

  3D視覺困難:場景、成本。

  與消費電子不同,由于場景碎片化,3D視覺在智能制造領域的應用更為復雜。

  熵智能技術創始人趙青在接受雷鋒網采訪時表示,3D視覺技術的應用面臨兩大困難:

  3D視覺技術對應用場景要有很強的適應性;

  3D視覺技術與運動規劃技術的聯系。

  其次,在感知到物體的三維信息后,3D視覺需要與運動規劃技術聯系起來完成任務。這還涉及避碰檢測、手眼坐標轉換、節拍優化和力控等技術。

  但機器本身很難像人一樣完成動作;機器需要解釋輸入信息,并將指令傳輸到各個部分,然后執行命令。其中一個錯誤會導致任務失敗。

  最后,技術本身很難通過標準化來適應每個場景,即使在同一個場景中,技術要求也是不同的。例如,在產品缺陷檢測中,制造商的標準不同,缺陷的定義也不同,難以進行標準化的缺陷檢測過程。

  除了場景問題外,3D視覺所依賴的傳感器(主要是攝像頭)無法保證較強的抗環境光干擾能力、較高的測距精度和較高的分辨率,降低成本,提高性價比。

  因此,目前3D視覺的應用主要基于使用場景和預算,然后根據相機成像結果進行定制算法開發。這種成本高、周期長的開發模式嚴重限制了3D視覺在實際場景中的應用。

  國產3D視覺技術之路:困難重重。

  據中國機器視覺產業聯盟統計,國內機器視覺產業以中小企業為主,銷售額低于1億元的企業占83.5%,而基恩士的銷售額已經超過100億元(2020年為321.61億元)。相比之下,國內收入超過1億元的企業是奧普特(2020年為6.42億元,僅為基恩士的2%)。

  可以說,在以2D視覺為主的機器視覺領域,基恩士和康耐視壟斷已經在全球市場形成,3D視覺技術的出現被視為改變當前模式的技術推力。

  作為一種新技術,3D視覺所面臨的場景困難是所有企業都必須解決的問題。目前,??低暤葒饣魇?、康耐視和國內安全巨頭;或者許多人工智能視覺公司和機器視覺公司在3D視覺技術領域處于同一起跑線上。

  然而,與巨頭相比,國內企業先天性存在三大不足。

  理解場景。

  基恩士和康耐視都成立了幾十年,占據了機器視覺的絕大多數市場;多年的積累使其在探索3D視覺的應用方面具有更多的優勢。許多場景和困難可以根據以往的經驗進行測試,以減少不必要的費用。

  國內企業成立時間短,對場景的理解需要一步步探索,甚至走彎路,為此付出了很高的時間和資金成本。

  缺乏硬件能力。

  機器視覺的主要邏輯是分析和處理收集到的圖像信息,智能設備根據處理過的信息做出相應的判斷。在這個過程中,鏡頭和鏡頭的質量對獲取圖像信息的準確性起著至關重要的作用。

  大多數國內公司從軟件算法開始,專注于應用層,缺乏相應的硬件能力。國內3D視覺的核心相機大多是外包,包括IDS、康耐視、基恩士、佳能等。在鏡頭方面,高端市場仍被徠卡、施耐德、尼康、富士等國外品牌壟斷。

  穩定的客戶群。

  對于客戶來說,隨意更換合作伙伴很容易增加試錯成本。即使是新技術,客戶也往往愿意選擇已經合作過的技術供應商。顯然,外國巨頭具有絕對優勢,而國內企業要想發展,只能一步一步地升級

  這反映了一個深刻的現實:面對新技術,企業是平等的,但老企業仍然可以根據自己的業務生態打擊新(?。┢髽I。

  因此,除了技術突破外,國內企業還需要建立穩定的生態系統,這是一個漫長而艱難的過程。

  結語

  目前,3D視覺在消費電子產品中的廣泛應用對機器視覺公司產生了強烈的刺激作用。作為下一個藍海市場,越來越多的企業開始探索通過3D視覺實現企業生產的道路。

  然而,與消費電子產品不同,智能制造難以實現非凡的應用,整個市場需求分散,不可能復制前者的發展模式。企業必須在實際情況下找到最佳的著陸解決方案。

  對于國內企業來說,先天性的缺陷并不是不可逾越的障礙。他們需要比外國巨頭花更多的時間和精力來理解場景,學習技術,一步一步地鞏固基礎,然后趕上。這不僅需要視覺。

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