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    走向工業4.0,走向智能制造,真的有最佳路徑嗎?

    走向工業4.0,走向智能制造,真的有最佳路徑嗎?

    • 分類:行業動態
    • 作者:
    • 來源:中國傳動網
    • 發布時間:2020-10-27
    • 訪問量:0

    【概要描述】賽迪顧問日前發布的《中國工業機器視覺產業發展白皮書》顯示,2019年全球工業機器視覺市場規模約80億美元,較2018年增長約3%,中國工業機器視覺市場規模約139億元,增速約4.8%。

    走向工業4.0,走向智能制造,真的有最佳路徑嗎?

    【概要描述】賽迪顧問日前發布的《中國工業機器視覺產業發展白皮書》顯示,2019年全球工業機器視覺市場規模約80億美元,較2018年增長約3%,中國工業機器視覺市場規模約139億元,增速約4.8%。

    • 分類:行業動態
    • 作者:
    • 來源:中國傳動網
    • 發布時間:2020-10-27
    • 訪問量:0
    詳情

      賽迪顧問日前發布的《中國工業機器視覺產業發展白皮書》顯示,2019年全球工業機器視覺市場規模約80億美元,較2018年增長約3%,中國工業機器視覺市場規模約139億元,增速約4.8%。

      移動終端、平板顯示和汽車是規模最大的三個工業機器視覺應用場景,其中移動終端應用占比近半。而目前,移動終端產品的中框外觀檢測仍然依靠人工目檢,實際作業時,往往需要檢測出0.03毫米大小的缺陷,而一根頭發絲的直徑,一般也有0.04毫米。傳統視覺檢測只能識別出缺陷,無法對缺陷進行分類,只能通過缺陷尺寸大致推測缺陷種類。

      “目前視覺檢測行業面臨三大難題?!鄙钲诳迫鸺夹g股份有限公司技術負責人介紹,一是當拍照成像質量不好時,會影響缺陷的識別率。二是檢測區域較大時,拍照速度會影響設備效率。三是傳統機器視覺系統在對復雜背景中的缺陷進行檢測時,可能將背景誤判為缺陷;另外,圖像畸變較大時,誤判率也可能上升。

      國內移動終端整機和攝像頭測試領域企業紛紛發力解決行業難題??迫鸺夹g以自主技術平臺為基礎,結合人工智能技術,開發出全新的RevEyeAOI360中框檢測產品,在解決上述難題領域取得了新突破。通過應用人工智能技術,能夠直接識別缺陷種類。例如,針對手機中框上的污漬和劃痕,后續要對應不同的處理措施,如果在檢測缺陷時就進行了分類,后續處理效率必然能大幅提高。

      行業痛點正是創新的突破點。業內專家表示,行業創新不斷取得突破將成為擴大機器視覺應用的有力支撐。隨著工業自動化技術向智能化方向發展,中國工業機器視覺產業正迎來春天,不斷推動產品和技術升級。

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