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这项技术或将颠覆3C行业的生产现状

2019/01/18 08:00   |    阅读量:2157   |    来自: RSE

【导语】 目前中国是继美国和日本之后全球第三大机器视觉市场,应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业,成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。在汽车、医疗、消费电子等领域3D机器视觉前景广阔。尤其是3C(计算机电脑、通信、消费电子)行业,从芯片主板、外壳、电池、FPC到中框精密配件,无论是焊接、组装生产、装配、还是打磨、抛光、点胶、检测,每个环节都需机器人和机器视觉来完成自动化和智能化柔性生产作业。

目前中国是继美国和日本之后全球第三大机器视觉市场,应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业,成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。在汽车、医疗、消费电子等领域3D机器视觉前景广阔。

 

尤其是3C(计算机电脑、通信、消费电子)行业,从芯片主板、外壳、电池、FPC到中框精密配件,无论是焊接、组装生产、装配、还是打磨、抛光、点胶、检测,每个环节都需机器人和机器视觉来完成自动化和智能化柔性生产作业。

 

中国集中了全球70%的3C产品产能,2018年3C设备制造业的就业人数约832万人,远高于下游其他应用领域,但相比汽车等行业,3C行业的自动化程度不高。

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2018年行业从业人数(单位:万人) (数据来源:前瞻产业研究院)

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3C制造业工业机器人密度对比 I (数据来源:前瞻产业研究院)


以下环节限制了3C行业的自动化改造进度

  • 检测环节

检测环节一直是3C行业自动化改造的瓶颈。以手机为例:中国每年生产超过21亿块玻璃屏,每一个都要检,每个屏幕要通过8道检测,由于产品瑕疵种类多、分布位置随机,难度较大,目前主要靠人工检测,很难进行自动化改造。

 

而深度机器学习的出现,让检测环节有望解放劳动力。通过人工的标注,计算机可以快速训练,实时检测,训练数千张图片只需不到半小时。训练后,机器对位置、形状、长度都不确定的划痕、凹陷等缺陷的识别率将大大提高。

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SIMM深圳机械展&RSE机器人及工厂智能化展展商

天机机器人——手机检测


  • 物流分拣

目前来看,工业机器人较多应用于固定模式物体的抓取,而对于复杂堆叠物体的识别和分拣,依然有90%以上通过人工方式完成,极大的限制了工业生产的效率。

 

基于3D视觉引导的机器人物流分拣系统,可以实现对物流箱子进行高效无序分拣和有序放置,大大提高分拣的效率,降低人工成本。

 

  • 安川机器人MH24配备3D视觉系统,能使机器人准确的抓取放在料框内杂乱的工件,并且准确的摆放,除3C行业外,还可广泛应用于汽车零部件,家电等行业的无序分拣作业;

  • 爱普生SCARA一体机T3通过3D视觉可识别不规则物品,柔性度高,对于混料的情况也能准确识别抓取。

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SIMM深圳机械展&RSE机器人及工厂智能化展展商

爱普生——SCARA一体机T3

 

  • 除此之外,还有川崎的PFC(柔性电路板)视觉定位搬运单位、珞石的多表面缺陷检测工作站、海科瑞的双工位SCARA机器人+双视觉系统等众多视觉应用方案。

2019.3.28-3.31,深圳会展中心

邀您共同参与SIMM深圳机械展


随着技术的发展,机器视觉正从平面2D迈向3D立体效果。3D较2D可识别图像更有深度更立体、精确,但对图像处理性能的要求更高,对软硬件提出更大挑战。3D机器视觉技术整合人工智能正成为主流趋势,让工业机器人具备人脑思维,以执行更高精度、更复杂的工作。

 

基于此,SIMM深圳机械展携手《视觉系统设计》杂志,邀请产业链上下游企业,一同讨论“3D成像和深度学习的机器视觉技术在3C装配检测中的应用”。

 

第六届智能制造及机器人应用技术主题论坛

3D成像和深度学习

助力3C装配检测智能化专题

 

时间:2019年03月29日 10:00 - 12:30

地点:深圳会展中心-六楼茉莉厅

会议亮点:

  • 3D成像技术在电子元件外观检测中的应用

  • 3D成像实现100%在线产品质量检测

  • 3D成像与机器人结合打造智慧型生产线

  • 深度学习/人工智能在手机外观缺陷检测中明察秋毫

  • 人工智能技术在玻璃屏瑕疵检测中的应用

  • 3D成像与人工智能技术在电子制造装配环节中的应用

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长按/扫描识别二维码报名

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