Machine Vision: „Augen“ der industriellen Automatisierung

Den Daten zufolge ist der Umfang der chinesischen Bildverarbeitungsindustrie seit dem Aufstieg der Bildverarbeitung von 10,2 Milliarden Yuan im Jahr 2018 auf 18,1 Milliarden Yuan im Jahr 2021 gewachsen, mit einer jährlichen durchschnittlichen Wachstumsrate von 21 %. Es wird geschätzt, dass der Gesamtumfang der chinesischen Bildverarbeitungsindustrie im Jahr 2022 22,9 Milliarden Yuan erreichen wird. Obwohl die Bildverarbeitung in China spät begann, befindet sie sich in den letzten Jahren in einer Phase der rasanten Entwicklung.

Als Zweig der künstlichen Intelligenz besteht maschinelles Sehen, wie der Name schon sagt, darin, Maschinen zu verwenden, um menschliche Augen zu ersetzen, um Messungen und Beurteilungen vorzunehmen. Sein Arbeitsprinzip besteht darin, dass das Bildverarbeitungssystem das erfasste Objekt über CMOS und CCD in ein Bildsignal umwandeln und an das spezielle Bildverarbeitungssystem übertragen kann, und die Informationseigenschaften des erfassten Objekts in ein digitales Signal umgewandelt werden. Dann führt das Bildsystem verschiedene Operationen gemäß den Signaleigenschaften durch,und steuert dann die Feldausrüstung gemäß den Beurteilungsergebnissen. Von Objekt-Barcode-OCR-Identifikation, Messung der Produkterscheinungsgröße, Produktdefekterkennung bis hin zur Positionierungsanwendung für Roboterarme (mobile Geräte), Machine Vision technologie hat eine breite Palette von Anwendungen, und die Fertigungsindustrie wandelt und rüstet allmählich vom traditionellen Produktionsmodus zum automatischen Produktionsmodus um. Man kann sagen, dass Machine Vision das andere Auge der automatisierten Erkennung in der Zukunft sein wird.

Derzeit gehört die Industrie zu den Bereichen mit dem größten Anteil an Bildverarbeitungsanwendungen. Im Produktionsprozess der 3C-Unterhaltungselektronik, der Automobil-, Hardware-, Medizin- und anderer Industrien ist das Bildverarbeitungssystem zum Inbegriff intelligenter Fertigung geworden. Es spielt eine unersetzliche Rolle bei der Produktgrößenerkennung, Fehlererkennung, Zeichenerkennung, Montage und Positionierung und verbessert die Stabilität und Effizienz der Batch-Produkterkennung erheblich. Der unvermeidliche Fehler der manuellen Erkennung wird reduziert.