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盘点国内机器视觉公司Top10!
2022-08-16 16:36:02  来源:华体会登录网站 作者:华体会登录入口网页  

  机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。那么,你了解机器视觉吗?你知道机器视觉的应用领域吗?你知道国内机器视觉的十大新贵企业吗?来跟随编者的步伐了解一下!

  机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

  机器视觉系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等,实现自动识别功能。

  机器视觉系统最基本的优点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

  进入21世纪后,机器视觉技术的发展速度很快,已经大规模地应用于多个领域,如智能制造、智能交通、医疗卫生、安防监控等领域。目前,随着人工智能浪潮的兴起,机器视觉技术正处于不断突破、走向成熟的新阶段。而经历过长期的蛰伏,中国机器视觉市场在2010年迎来了爆发式增长。

  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。

  一般而言,机器视觉产业链主要包括上游的零部件级市场、中游的系统集成/整机装备市场和下游的应用市场。其中,上游零部件市场主要包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商;中游主要有集成和整机设备提供商;行业下游市场主要是电子制造业、汽车、物流、安防、印刷包装、烟草、食品饮料、医药等领域。可以说,在当前以高端装备制造为核心的“智能制造”时代背景下,发展机器视觉是十分重要的一环。

  目前,全球机器视觉行业呈现两强对峙状态,日本基恩士、美国康耐视两大巨头几乎垄断了全球50%以上的市场。

  随着工业自动化方面的迅速发展,基恩士作为传感器和测量仪器的主要供应商,在不断开发制造更新、更可靠的产品,以满足各制造行业的需求。除高品质的产品外,在技术上训练有素的基恩士销售队伍还提供全方位的服务,从解决应用问题、技术销售支持到对用户的要求做出快速反应。基恩士一直致力于支持广大用户,并协助他们成为其行业中的佼佼者。基恩士为世界范围内约100个国家或地区的20余万家客户提供服务,基恩士这个名称意味着创新与卓越。

  康耐视(Cognex Corp)公司成立于1981年,是为制造自动化领域提供视觉系统、视觉软件、视觉传感器和工业读码器的全球领先厂商,总部位于美国马萨诸塞州波士顿附近的Natick郡。2017年,康耐视公司销售收入约为7.48亿美元,同比增长43.6%,2013-2017年复合年均增长率高达22%。其中,机器视觉及工业读码产品在消费电子(显示屏制造、移动和可穿戴设备装配等)、汽车、物流等行业的销售收入占比分别为40%、25%、10%,在上述行业典型的机器视觉应用主要包括检测缺陷、监控生产线、引导装配机器人以及跟踪、分类和识别零件等。康耐视通过遍布北美、欧洲、日本、亚洲和拉丁美洲的办公室,以及集成与分销合作伙伴全球网络为国际客户提供服务。

  随后我们将目光转向国内,与上文的两大企业相比,我国机器视觉公司规模普遍较小,但也不乏行业领军海康威视和一些新贵,例如旷视科技、商汤科技、云从科技、依图科技,它们已经是机器视觉领域不折不扣的独角兽。目前国内有一定知名度的机器视觉公司已达三十余家。以下是新贵top10:

  上述名单中,比如旷视科技通过和众多互联网公司合作,并通过“脱敏”技术掌握到了500万张人脸图片数据库,在互联网图片人脸识别LFW的准确率达到99.6%,合作伙伴包括阿里、360等一批大型的图片、社交、设备类企业。

  而依图在成立之初是做车辆识别的,主要与江苏、福建和成都等公安系统合作,之后开始在人脸识别应用上,开发了静态人像对比系统,并将产品的重点之一转向金融。

  总的来说,我国机器视觉新贵企业以产品代理商和系统集成及设备制造为主,底层开发商较少。国内机器视觉市场上在二次应用开发方面,国内厂商占有比较大的份额;但是在机器视觉底层核心零部件这块,目前主要还是以国外品牌为主。国内机器视觉相对成熟的自动化产品质量以及技术含量都偏低,市场也远远没有饱和。

  在2018年,人工智能(AI)、大数据、3D成像和机器人过程自动化等细分领域都取得了空前的发展。同样的,在机器视觉行业,新标准和新技术正在以前所未有的速度发展。

  由于人工智能(AI)、大数据甚至5G技术的逐步应用,机器视觉在稳定性、实时性、准确性以及处理能力上都得到了长足发展。在未来,视觉图像技术需要重点构建四大核心能力:

  1.智能识别。海量信息快速收敛,从大量信息中找到关键特征,准确度和可靠度是关键。

  3.智能检测。在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标,关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断。

  4.智能互联。图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力。

  未来,机器视觉无论是在日常生活中,还是在生产制造中,都会带来一场广泛而深刻的变革。随着人工智能的爆发,作为代表技术之一的机器视觉,必将成为行业新的增长点。

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