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机器视觉产业发展现状分析

时间:2019-01-07来源:广州乐行机器视觉设备技术有限公司浏览次数:

2018年8月15日00:10
    
     机器视觉是人工智能的一个重要分支。目前,人工智能仍处于感性阶段。目前的感知水平和未来的应用水平都离不开视觉技术的支持,目前人工智能在听觉和视觉领域取得了局部突破,语音识别领域已基本超越人类,国内语音识别工作做得更好,如科技大学等。rsity xunfei、baidu voice等,目前机器视觉主要采用定位、识别、检测和测量,虽然在四个细分领域取得了一些进展,但它们受应用场景和算法的限制,稳定性较差,目前如简单的外观检查、颜色、字符、面部表情等。机器人定位可以取代人类。
    
     在精密测量方面,测量精度远远不够,还没有达到理想值,尤其是双目测量(即立体测量)中,匹配精度还没有达到目前的水平。由于同一空间点在两台摄像机之间的空间位置不同,存在一定的差异。如何计算视差取决于左右两幅图像之间的匹配。如果不能达到匹配精度,则后一个三维重建就更加困难。也就是说,立体匹配和三维重建仍然存在,是视觉测量中的一个大问题,但目前工业水平采用基于激光三角测量原理的结构光法来解决测量问题,尽管视觉技术近年来发展迅速,并在不断发展。E作为中国制造业2025年最重要的技术之一,要想彻底达到应用水平还需要很长的路要走。
    
     对于机器视觉,如果定位在职业发展方向上,可以分为两类:第一类是底层开发,第二类是系统集成,底层开发可以分为软件底层开发和硬件底层开发。软件的底层开发主要是算法的开发,硬件的底层开发主要是相机、镜头、传感器和光源的开发。然而,随着工业智能化的发展,未来将有越来越多的智能化产品和设备。如智能摄像机、智能传感器等,实际上是硬件和软件的整体集成,视觉系统集成实际上是一个稳定的机器视觉检测系统,它由相关的视觉软件(opencv、halcon、visionpro、labview等)组成。并通过电路与工业摄像机、镜头、光源、传感器等进行通信。也可以说是二次开发。
    
     机器视觉产业的发展趋势是系统集成在未来可能不够,发展可能受到限制。未来,机器视觉必须迫切需要既能开发基础系统又能集成系统的人才,因为目前我国的系统集成比较多,而基础开发由于门槛高,存在一定的技术壁垒,而且很多都被国外公司垄断,因此,我国的机器视觉发展势在必行。底层发展的人才严重不足,未来的视觉产业要想突破,就必须从底层突破。系统集成领域的每个人都在同一条起点上。如果未来扎根于底层,以整合为基础,将为未来发展带来巨大机遇,当然也将面临一些挑战。
    
    

广州乐行机器视觉设备技术有限公司专业从事自动化检测设备,视觉传感器研究与开发,提供各种行业的解决方案,作为专注于机器视觉应用的公司,我们在视觉、机械、电气方面的整合能力达到了较高水平。能在短期内根据客户的需求研发、设计、生产出较高水平的非标设备、检测系统。

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