機器視覺產業鏈全景解析
機器視覺(MachineVision)是一種應用於工業和非工業領域的硬體和軟體組合,其主要功能為捕捉並處理影像,為設備執行提供操作指導,是智慧製造的先鋒力量,主要應用於製造業的前端環節如電子製造和汽車等領域。
機器視覺
國內機器視覺產業啟蒙於20世紀90年代,最初代理國外機器視覺產品,進入21世紀後少數本土機器視覺企業逐漸開啟自主研發之路。
根據CBInsight數據,目前中國已是繼美國、日本之後的第三大機器視覺領域應用市場,包括機器視覺設備在內,國產化率約為40%,預計2022年國產化率提升至55%。
機器視覺產業目前仍處於快速成長階段。 2020年,機器視覺產業全球市場規模超100億美元。
作為新興技術和產業,中國機器視覺產業規模仍較小,但成長遠快於全球,處於快速成長的階段。
在人力成本壓力、精密製造發展、工業生產效率等大趨勢下,機器視覺在我國長期廣闊的發展前景。
機器視覺系統主要包括成像和影像處理兩大部分。
前者依靠機器視覺系統的硬體部分完成,後者在前者的基礎上,透過視覺控制系統完成。具體來看,主要包括光源及光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統(視覺處理分析軟體及視覺控制器硬體)等。
機器視覺具有辨識、測量、定位和偵測四項重要功能,其中偵測技術難度最高。
這四項功能在速度、精準度和適應性等方面優於人類視覺,是推動工業企業智慧化的重要工具。
在工業領域,機器視覺相對人眼視覺有顯著優勢。
相比人眼視覺,其具有影像擷取與分析速度快、觀測精度高、環境適應性強、客觀性高、持續工作穩定性高等優勢,因而可幫助終端使用者進行產品增質、成本降低以及生產數位化。
機器視覺產業鏈
機器視覺產業鏈主要由上游原料零件、中游裝備製造、下游終端應用產業所構成。
上游:零件原料
機器視覺是由多個零件組成,每個零件的原料都不同,因此產業鏈上游涉及的產業範圍較為寬廣,主要有LED、CCD、CMOS、光學材料、電子元件等原料。
在一個典型的機器視覺系統中,光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬體部分負責成像,視覺控制系統負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智慧型裝置的其他執行機構。
●光源
光源的好壞在於對比、亮度和對位置變化的敏感程度,機器視覺產業主要採用LED光源產品。
目前沒有通用的機器視覺照明設備,針對每個特定的應用實例有個性化的方案,以達到最佳效果。
●鏡頭
鏡頭相當於人眼的水晶體,是機器視覺採集和傳遞被攝物體訊息過程的起點,所使用的鏡頭為工業級鏡頭。
中國工業鏡頭市場正以遠超全球市場的增速迅速擴張,高速擴張的背後主要是相關生產研發製程的不斷提升,助推鏡頭生產的質效不斷提升,如鍍膜技術的發展提高了鏡頭的良率、電腦輔助軟體的發展提升了鍍膜工程師在光學設計領域的效率、自動組立機的投入是的組裝環節由人工轉為自動組裝,提升了組裝效率和產品穩定性。
●工業相機
相機是機器視覺中的影像擷取單元,相當於人眼的視網膜,將光訊號轉變為電訊號。透過鏡頭的光學聚集於像平面、生成影像,擷取影像後輸出類比或數位訊號,這些訊號在視覺控制系統中重建為灰階或彩色矩陣影像。
工業攝影機以歐美進口為主,國產品牌從低階市場開始逐步進口替代。
由於工業場景對機器視覺的精度、穩定性要求較高,無論是軟體,還是光源、鏡頭、相機等硬件,都有較高的研發難度,且由於下游行業和需求多樣化,硬體型號以及軟體演算法非常繁雜,全面的產品線佈局需要較長時間的累積。
此外,為了滿足新的產業與新的需求,許多廠商前瞻性佈局3D、機器學習等創新性技術。
中游:零件製造和成套系統整合
機器視覺中游是產業鏈核心環節,包括零件製造和成套系統整合兩個環節。國內廠商在整合端發展迅速,尤其是在一些外資還沒有佈局的領域、或非標自動化領域如3C等。
國內整合廠商單純進行二次開發利潤空間較小,在某一產業下游完成良好佈局之後,會嘗試逐步向上游底層開發延伸,進行核心軟硬體的進口替代。
機器視覺開發工具主要有兩種類型,一種是包含多種處理演算法的工具包,另一種是專門實作某一類特殊工作的應用軟體。
除了自主研發、生產並銷售標準化的機器視覺核心零件,機器視覺製造商也深度結合下游實際場景,以整體解決方案的模式提供成套系統。
成套系統整合環節在機器視覺中佔有至關重要的地位,根據美國自動成像協會(AIA),北美機器視覺產業銷售額中,機器視覺成套系統(包括智慧型相機)佔86% ,機器視覺部件僅佔14%。
機器視覺產業鏈下游:終端應用
受高精度要求機器視覺的下游需求結構相對單一,半導體及電子製造、汽車產業應用仍佔半壁江山。
隨著新能源產業的快速發展,成為新的成長極;同時醫藥、食品等領域的應用也正在興起。
以食品業為例,機器視覺目前應用於檢測和分類等,但主要是伊利、蒙牛等大型食品企業使用較多,在行業內整體滲透率並不高,因此未來智能製造大趨勢下,滲透率逐漸加深可期。
綜上所述,機器視覺的應用涵蓋產業鏈的多個環節。
以上是機器視覺產業鏈全景解析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)於今年7月1日發布新聞稿,宣布收購泰戈爾科技(TagoreTechnology)的功率氮化鎵(GaN)技術及智慧財產權組合,希望在汽車、物聯網和人工智慧資料中心應用領域探索更高的效率和更好的效能。隨著生成式人工智慧(GenerativeAI)等技術在數位世界的不斷發展,氮化鎵(GaN)已成為永續高效電源管理(尤其是在資料中心)的關鍵解決方案。本站引述官方公告內容,在本次收購過程中,泰戈爾科技公司工程師團隊將加入格芯,進一步開發氮化鎵技術。 G
