加快智能制造，重塑發展新優勢

機器視覺以視覺器件、可配置視覺系統和智能視覺裝備等形態服務各產業,已經被廣泛應用于消費電子、印刷包裝、新能源、汽車制造等眾多行業,幾乎涵蓋國民經濟的各個領域。機器視覺作為人工智能的重要分支,是實現工業自動化和智能化的關鍵核心技術,也是中國實施智能制造戰略的重要支撐。

隨著近年來人工智能的飛速發展,我國機器視覺行業市場規模逐步擴大,預計到2026年我國機器視覺市場規模將突破200億元,實為一片新藍海。

“十四五”期間,我國各省市相繼提出了機器視覺行業的發展目標。江蘇作為制造業大省,在智能制造道路上蹄疾步穩的邁出新步伐,2021年印發《江蘇省制造業智能化改造和數字化轉型三年行動計劃(2022—2024年)》,提出深化新一代信息技術與制造業融合發展為主線,以智能制造為主攻方向,加快推動制造業質量變革、效率變革、動力變革。

機器視覺作為如此兼具高科技和廣闊前景的產業,又是如何在制造產業中點亮“智慧之眼”,實現“智造”的加速跑?

制造業在被“識別”改變,智造駛入快車道

在江蘇,工業4.0發展如火如荼,“智慧工廠”悄然興起。為適應市場的發展,提高企業管理效率和水平,許多傳統工廠也紛紛走上數字化轉型之路。

利用機器視覺和視頻物聯等技術,通過工業機器人和各類傳感器的融合應用,為工廠生產和管理帶來全新的變革,從而提高工廠管理效率,實現企業效益最大化,已經成為現代工廠發展的新趨勢。

在傳統的工業環境中,鈑金件缺陷包含表面輕微凹陷/凸起、劃痕、孔徑異常、鈑金件直線度等檢測項目,且工件種類繁多、尺寸不ー,以往鈑金件的缺陷檢測需要工作人員憑借肉眼識別。在工廠環境中,工作人員無法準確識別缺陷,依賴額外輔助工具檢測導致效率低下。

位于江蘇的某制造廠內,板金件缺陷檢測的高度重復性的流水線工作不再單純的由人工來完成,而是基于深眸科技提供的工業AI視覺系統實現了智能化轉型。該系統能夠及時檢測出缺陷產品,還可以統計分析對比不同批次的產品缺陷圖片,輸出正確率高達99.9%,真正意義上實現了減員增效。“機器視覺是工業互聯網的剛需,相當于給機器裝上眼睛和大腦。”深眸科技相關負責人表示。

深眸科技成立之時,機器視覺只是應用在消費電子、汽車等新興行業。如今隨著人工智能的飛速發展,越來越多“笨重”的傳統產業開始“智變”,機器視覺的滲透率迅速提高。面對行業需求,深眸科技以計算機視覺和深度學習技術為核心,自主創新研發工業AI視覺系統,建立了集定位、識別、檢測、分析、報警、記錄、回溯于一體的可視化視覺系統,為客戶提供從視覺分揀、物流供包、拆碼垛、工業上料、缺陷質檢、智能運維等全套視覺檢測服務。