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机器视觉行业发展现状分析

时间:2018-11-07 15:52:53   点击:

    机器视觉是人工智能一个重要分支, 人工智能目前还处入感知层阶段,不管是目前的感知层还是未来的应用层都离不开视觉技术的支撑。目前人工智能在听觉和视觉上取得局部突破,语音识别领域基本上超过了人类。国内语音识别做的比较好的,像科大讯飞、百度语音等。目前机器视觉主要应用定位、识别、检测和测量。尽管四大细分板块都取得了一些进展,但受到应用场景,算法的限制,稳定性较差。目前像简单的外观检查,颜色、字符、人脸识别,机械手的定位目前可以替代人类。
    在精密测量方面,测量精度还远远不够,还没达到理想值。尤其是双目测量(即立体测量)方面目前匹配精度依然达不到,由于同一一个空间点在两个相机的空间位置不同,存在一定的视差,如何计算出视差依赖于两幅左右图像间的匹配,若匹配精度达不到,后面的三维重建更难,也就是说立体匹配与三维重建仍然是摆在视觉测量的一大难题。不过目前工业层面采用结构光的方法,基于激光三角法测量原理来解决测量问题。虽然视觉技术这几年得到了迅速的发展,又是”中国制造 2025“重要技术之一,但是要彻底达到应用层面还需很长的路要走。
    对于机器视觉,从职业发展方向定位的话,可以分为两种:一是底层开发,二是系统集成。底层开发又可以分为软件的底层开发和硬件的底层开发,软件的底层开发主要是算法的开发,而硬件的底层开发主要是相机、镜头、传感器以及光源等硬件的开发,不过随着行业智能化的发展,未来将会出现越来越智能的产品设备,二者逐渐出现融合的趋势,比如现在做的智能相机、智能传感器等等,其实就是硬件和软件的总体集成。而视觉系统集成其实是利用相关的视觉软件(OpenCV、Halcon、VisionPro、Labview等)进行编程通过电路将工业相机、镜头、光源、传感器等进行通讯从而组成一个稳定的机器视觉检测系统,也可以说是二次开发。
   机器视觉行业发展趋势机器视觉未来只靠系统集成可能远远不够,发展可能受限;未来机器视觉肯定急需既能搞底层开发又能搞系统集成的人才,因为国内目前搞系统集成的较多,而底层开发由于门槛较高,有一定的技术壁垒,并且很多被国外公司所垄断,于是造成底层开发的人才相当短缺。未来视觉行业要想突破肯定是在底层上突破,在系统集成方面大家都在同一起跑线上,如果未来能扎根于底层,立足于集成,将会为自己未来的发展带来巨大的机遇,当然也会面临一些挑战!

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