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分类:论文范文 原创主题:机器视觉论文 更新时间:2024-02-17

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机器视觉给各种先进产品一双“慧眼”,帮助各种仪器在未来工业自动化、智能化的工业4.0发展道路上大展拳脚

机器视觉是用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于工业智能制造中的实际检测、测量和控制等工作环节.在以智能制造为核心的工业4.0时代背景下,随着中国制造2025战略的深入,机器视觉产业正呈现出爆炸式增长的势头.在智能机器人、无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防、VR/AR等应用领域,机器视觉给各种先进产品一双“慧眼”,帮助各种仪器在未来工业自动化、智能化的工业4.0发展道路上大展拳脚.

现象 巨头纷纷布局机器视觉

在2016年的新技术并购中,除了VR,最火热的莫过去机器视觉了.

机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能,以让机器获得相关视觉信息并加以理解.机器视觉系统的原理是计算机或图像处理器以及相关设备来模拟和人类视觉功能,从客观事物的图像中提取信息进行处理,获得相关视觉信息,并加以理解,最终用于实际检测和控制等领域.

也许很多人还不了解机器视觉的应用领域,实际上,在所有的智能制造产业和产品中,几乎都可以找到机器视觉的应用点.比如智能汽车、智能交通,智能家居,智能穿戴设备、自动化生产线、无人机、甚至VR和AR领域等.因为机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,将机器赋予了人脑的一部分功能,即从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制阶段.而人类目前的信息传输中,95%以上是通过视觉传输的,也正是视觉传输的高效性,才让机器视觉在未来的“智能”时代占据了重要的地位.

随着机器视觉技术的不断发展,在各行业中的应用日益加深,2016年全球互联网和半导体巨头纷纷布局机器视觉领域.

比如2016年5月,英特尔收购俄罗斯机器视觉公司Itseez.据了解,Itseez是一家私人公司,成立于2005年.该公司已开发了面向驾驶员辅助系统的软件和服务,能就可能发生的碰撞向驾驶员发出警告,提高驾驶员观察周边环境的能力和让驾驶变得更简单.此次收购加强了英特尔在电子感知和图像理解领域的能力,有利于公司于汽车和物联网领域的创新.

此外,2016年9月,英特尔还收购机器视觉公司Movidius,该公司可以提供低功耗机器视觉芯片,而且已于谷歌、联想、大疆等公司签订协议,为无人机、安保摄像头、VR/AR头盔等设备提供技术服务.

2016年7月,谷歌收购了巴黎机器学习技术开发商Moodstocks.该公司主要为智能手机开发以机器学习为基础的图像识别技术,推出的Moodstocks Notes,可通过照片识别书籍、CD、海报、传单和酒标等对象.下载該应用程序后,对准照片扫描,用户即可浏览其他人对该商品的说明及评论.此前谷歌已经收购了美国著名的Industrial Perception公司,该公司致力于研究用于工业机器人的3D视觉识别技术,能够准确对物体进行分类,可以使工业机器人对不同形状的物体进行精准的货物装卸.另外Facebook和谷歌携手俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs开发了一个通用的开源计算机视觉开发平台.

2016年11月,Facebook收购了面部识别技术初创公司FacioMetrics.收购目的是为了强化Facebook的图片和视频特效.目前,FacioMetrics提供的工具能够记录、检测、扫描脸部,了解人类面部的行为和年龄,该软件由卡内基梅隆大学“人类感觉实验室”研究人员研发.FacioMetrics创始人费尔南多·德拉托雷表示,该公司研究和分析面部图像就是用来满足包括VR和AR在内的各种需求.

另外,著名IP和处理器制造商ARM在2016年5月以3.5亿美元收购英国计算视觉公司Apical.目前,Apical掌握着全球最先进的计算机成像技术,Apical的专利技术已经覆盖了超过15亿的手机设备,在收购Apical以后,ARM的处理器业务将跳转到一个全新的领域,为其在物联网市场的竞争增加了视觉技术方面的优势.因为ARM自己并不是设备生产商,但全球数以亿计的设备中都能发现ARM的IP设置.

还有汽车巨头福特收购以色列机器视觉和机器学习公司SAIPS,该公司开发的图像和视频算法解决方案、深度学习、信号处理及分类技术,能够帮助福特的无人驾驶汽车学习和适应周围的环境.

总之,随着新技术对于机器视觉的需求逐渐增多,机器视觉必然会成为新经济的热点.机器视觉技术将有效转换、升级设备功能和人机交互方式,为市场带来新的变革.

背景 机器视觉系统是工业4.0之眼

如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸,那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸.机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别,可以让机器代替人眼做测量和判断,是实现工业自动化和智能化的必要手段.

据悉,机器视觉工业应用广泛,主要具有四个功能:

首先是引导和定位功能.视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置,上下料使用机器视觉来定位,引导机械手臂准确抓取.比如在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定.

其次是外观检测功能.检测生产线上产品有无质量问题,该环节也是取代人工最多的环节.机器视觉可以检测的对象包括尺寸检测、外观缺陷检测、质量缺陷检测、附属物检测等.另外高精度检测则在电子产品检测中有很多应用.有些电子产品的精密度较高,达到0.01--0.02m甚至到微米级,人眼无法检测必须使用机器完成.

最后是识别功能,就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象.可以达到数据的追溯和采集,在汽车零部件、食品、药品等应用较多.

总结:这是一篇与机器视觉论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。

参考文献:

1、 中国制造2025顶层设计已经完成 工信部部长苗圩日前表示,“中国制造2025”启动实施两年多以来,顶层设计已经完成,2018年将从六方面继续深入推动其实施。包括继续深入实施好制造。

2、 数中国制造2025 《中国制造2025》是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。它并不是一个一般性的行业发展规划,而是着眼于整个国际国内的经济社会发展、产业变革。

3、 筑梦中国制造2025:从世赛看我国技工教育 【编者按】 2015年8月11日至16日,素有“技能奥林匹克”之称的第43届世界技能大赛在巴西圣保罗成功举办,来自世界技能组织的59个成员国和地。

4、 中国制造2025新思维 本书从招商引资的没落引出“引资购商”的理念,讲述其在未来中国经济转型升级中的作用和价值。书中阐明了“引资购商”的必要性、可行性和紧迫性,对实现“。

5、 中国制造2025由制造大国跨入制造强国战略 2月14日,教育部、人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合印发了“中国制造2025”的最后一篇规划章程——《制造业人才发展规划指南》。如同拼图。

6、 中国制造2025将给金融业带来什么 新常态下,中国经济持续健康发展面临两个问题:技术和金融。解决技术和金融问题的源动力在于创新、创新、再创新。新兴的小米、传统的海尔等企业在制造业领。