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新聞動態(tài)

AI加速機器視覺行業(yè)應(yīng)用

2024.10.31

機器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成與功能


根據(jù)美國自動成像協(xié)會(AIA)的定義,機器視覺(Machine Vision)是一種基于捕獲并處理的圖像為執(zhí)行設(shè)備提供操作指導(dǎo)的硬件和軟件的組合。 


如下圖,典型的機器視覺系統(tǒng)分為成像和圖像處理分析兩大部分。成像部分包括光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分,負責輸出符合系統(tǒng)要求的圖像。視覺控制系統(tǒng)負責對成像結(jié)果進行處理分析并根據(jù)分析結(jié)果控制PLC等執(zhí)行設(shè)備執(zhí)行對應(yīng)操作。


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機器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成

圖源:Vital Vision


機器視覺主要功能按照難度遞增可分為識別、測量、定位及檢測,通過機器代替人工進行測量與判斷,將圖像處理應(yīng)用于工業(yè)自動化領(lǐng)域中。 


識別:基于目標物體的物理特征,如外形、顏色、數(shù)字、條碼、人臉等進行甄別。


測量:將獲取的圖像像素信息標定成常用度量衡單位,再在圖像中精確計算目標物的幾何尺寸。


定位:基于圖像標定、目標檢測、尺寸查找等算法,獲得目標物關(guān)于二維或三維的位置信息,然后引導(dǎo)機器人進行定位或者組裝。


檢測:難度最高,主要指外觀檢測,對產(chǎn)品裝備后的完整性檢測、外觀缺陷檢測等。



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機器視覺3D外觀檢測

圖源:iqsdirectory


機器視覺的產(chǎn)業(yè)鏈格局


機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈從上游到下游分為三大類。


核心零部件供應(yīng)商:上游零部件主要包括光源、鏡頭、2D/3D相機、傳感器、圖像采集卡等。關(guān)鍵零部件和軟件系統(tǒng)約占工業(yè)機器視覺產(chǎn)品總成本的80%。


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AI相機和圖像采集卡

圖源:adlink



機器視覺上游零部件成本占比較高,是機器視覺的核心部分。其中光源、工業(yè)相機、底層軟件算法等技術(shù)壁壘及利潤率水平較高,因此對機器視覺上游環(huán)節(jié)的掌握是目前市場競爭的關(guān)鍵。 



軟件及AI服務(wù)商:以集成通用算法軟件開發(fā)包和 AI 加速平臺服務(wù)商為主,幾乎來自海外龍頭公司。在機器視覺中,軟件算法主要作用包括:圖像預(yù)處理、特征提取、物體檢測與識別,以及場景解析等,相關(guān)應(yīng)用需要同時基于傳統(tǒng)的計算機視覺技術(shù),以及以深度學(xué)習為代表的AI相關(guān)技術(shù)。


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物體檢測與識別、特征提取

圖源:3hle.ch


伴隨AI技術(shù)發(fā)展,軟件算法亦在持續(xù)不斷升級更新,推進在機器視覺從過去傳統(tǒng)標準化檢測場景過渡到非標定制化場景。


視覺系統(tǒng)及解決方案集成商:方案集成商以工業(yè)自動化非標設(shè)備及方案為主。在視覺檢測系統(tǒng)中,工件位置的一致性,打光的穩(wěn)定性,物體的運動速度,高精度測量的標定,軟件的測量精度都會對系統(tǒng)產(chǎn)生影響。



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在線視覺檢測系統(tǒng)

圖源:Cielotech


對于工業(yè)現(xiàn)場或者生產(chǎn)線,將視覺系統(tǒng)嵌入到生產(chǎn)線的相應(yīng)工序中,適配產(chǎn)線的生產(chǎn)速度是方案集成的關(guān)鍵難點。


AI加速機器視覺非標行業(yè)應(yīng)用


機器視覺已廣泛應(yīng)用于消費電子、汽車制造、半導(dǎo)體、光伏等標準化領(lǐng)域。在標準化的工業(yè)環(huán)境中,機器視覺主要運用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測、裝配檢測和包裝檢測等環(huán)節(jié)。這些環(huán)節(jié)的檢測任務(wù)具有高度的規(guī)律性和標準化,因此,常常采用模式匹配、特征識別等技術(shù),根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則進行決策。


機器視覺領(lǐng)域在AI加持下迎來底層技術(shù)突破,Meta發(fā)布的首個圖像分割基礎(chǔ)模型SAM(Segment Anything Model,分割一切),其底層以NLP模型的通用方式解決圖像分割和識別問題。



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SAM2模型進行圖像分割的過程

圖源:Learn OpenCV



分割技術(shù)是圖像處理的底層技術(shù),用于查找和分割圖像中的任何對象,該可應(yīng)用于各種領(lǐng)域。圖像處理的各種通用模型,極大地降低了圖像處理的門檻,是機器視覺領(lǐng)域的底層突破性技術(shù)。


在AI加持下,機器視覺迎來了底層技術(shù)的突破。從算法、技術(shù)到應(yīng)用,AI技術(shù)極大程度賦能機器視覺在圖像模型上的智能化應(yīng)用,優(yōu)化了圖像識別的復(fù)雜度及精度。從而推動機器視覺在缺陷檢測、醫(yī)療影像、衛(wèi)星遙感等非標準化場景的應(yīng)用。



文章參考來源:

AI+機器視覺,應(yīng)用場景持續(xù)拓展-中泰證券

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