2023中国工业视觉技术实践系列报告-甲子光年-2023.11-31页.pdf

出品机构：甲子光年智库 研究指导：宋涛 研究团队：刘瑶 发布时间：2023.11 Part 01 高技术创造高价值，工业视觉成就“制造之眼” 目录 Part 02 工业视觉加快泛半导体行业的质量管理升级 Part 03 突破造就未来，国产代表厂商的突破与实践 Part 04 技术前行，未来仍有无限可能 机器视觉的技术优势 机器视觉在速度、精度等指标上远高于人类，非常适合工业领域应用  机器视觉在色彩识别能力、灰度分辨率、空间分辨率、速度、感光范围、环境适应性、观测精度等方面比人类视觉更具优势。机器视觉利用相机、 镜头、光源和光源控制系统采集目标物体数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下 游行业赋予视觉能力。 项目 人类视觉 机器视觉 色彩识别能力 容易受人的心理影响，不能量化 具有可量化的特点 强，目前一般使用 256 灰度级，采集系统可具有 10bit，12bit， 灰度分辨率 差，一般只能分辨 64 个灰度 16bit 等灰度级 空间分辨率 分辨率较差，不能观看微小的目标 分辨率高，可观测微米级的目标 速度快，快门时间可达 10 微秒左右，高速相机帧率可达到 1000 以 速度 速度慢，0.1 秒的视觉暂留使人眼无法看清较快运动的目标 上，处理器的速度越来越快 感光范围 范围窄，400nm-750nm 范围的可见光 范围宽，从紫外到红外的较宽光谱范围，另外有 X 光等特殊摄像机 环境适应性 对环境适应性差，另外有许多场合对人有损害 对环境适应性强，另外可加装防护装置 观测精度 精度低，无法量化 精度高，可到微米级，容易量化 其他 主观性，受心理影响，易疲劳 客观性，可连续工作 www. 工业视觉产业概念分析 软硬一体，深度学习赋能制造业全场景应用能力  工业视觉是将硬件如光源，传感器，相机等集成综合性仪器同时辅以底层算法用于工业制造方向，协助制造业实现引导、识别、检测和测量功能， 最终促进工业制造智能化，是自动化到智能化的关键拼图，兼具状态感知（视觉）和自主决策（边缘控制和AI）的能力。 图：工业视觉产业链关系图 底层元件 电子元件：CMOS、 光学元件：镜片、镀膜 机械元件：五金、结构 CCD、LED等 等 件