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从339亿到710亿,人工智能是如何赋能制造业的?

2019/06/20 08:00   |    阅读量:685   |    来自: 深圳国际机器人及工厂智能化展览会

【导语】 有这样一种关于智能制造的定义正被制造人传播着:智能制造,是新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合,形成的数字化网络化智能化制造。 可见人工智能将是制造业未来发展必不可少的技术。


有这样一种关于智能制造的定义正被制造人传播着:智能制造,是新一代人工智能技术先进制造技术深度融合,形成的数字化网络化智能化制造。

可见人工智能将是制造业未来发展必不可少的技术。


人工智能,加速制造业升级

据前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示,初步测算2018年中国人工智能市场规模将达339亿元左右,比2017年增长56%,远高于全球17%的增速水平。预测在2019、2020年中国人工智能市场规模将达500亿元、710亿元。

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人工智能技术正在从机器视觉、物联网等多方面影响着传统制造业。

 

工业机器人:包含机械臂,运输载具,智能机床等技术。通过搭载机器学习算法,路径规划等技术,工业机器人能够实现高精度和更加复杂的操作。相比于传统工业设备,搭载人工智能的设备能够适应不同的工作环境和加工对象,更容易实现柔性生产。

 

工业物联网:通过智能传感器、智能仪表盘等设备对生产设备的运作状况进行实时监控和数据收集。另外,搭载机器学习等智能算法的物联网系统能够自动判别设备异常状况,提前发出警告以及实现工作数据可视化以方便技术团队进行更高效的维护,从而减少停机时间。

 

工业云计算:囊括工业云平台、工业物联网、机器学习算法等技术的综合应用云平台能够解放厂商对数据存储的实体设施的需求,结合物联网设备所收集的数据和云平台强大的计算力配合机器学习,再配合人工智能模型进行分析,工业云能够完成如生产线监控、设备的自我诊断、预测性维护等任务。

 

人工智能和制造系统的结合将是必然的,目前应用最为广泛的当属工业视觉。

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机器视觉,提高制造柔性化

人工智能在工业视觉上的应用涉及机器视觉、图像处理、模式识别/机器学习等相关技术。配合传感器或机器人等不同的载体,计算机视觉能够辅助生产流程中需求“感知”的任务。如配合机械设备完成更精准的定位,识别更复杂的加工对象,或是在质检方面取代人力对产品进行测量等等。


工业视觉主要用于完成定位、识别、检测、测量等任务,其使用可以提升生产线的检测精度、自动化水平、柔性化能力,目前机器视觉在半导体及3C电子制造、汽车制造、包装等行业已有广泛应用,也逐步拓展到医药制造、食品加工、纺织制造等领域。

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工业视觉在制造业中的应用


如深耕机器视觉行业多年的深慧视,凭借双目结构光的方式实现物理三维重建的3D视觉技术攻下菜鸟智慧物流建设中机器人的拆码垛的相关业务。

 

据深慧视创始人吕聪奕介绍,3D视觉相机可以快速引导它们在X、Y、Z三个维度上的抓取操作,“如果以前2D下抓取的速度是三秒一个,3D完全可以做到零点五秒或者两秒一个的高节拍。”

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据中商产业研究院发布的《2019年机器视觉市场发展前景及投资研究报告》显示,2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元。随着行业技术提升、产品应用领域更广泛,未来机器视觉市场将进一步扩大,预计2019年市场规模将近125亿元。


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系统集成,大势所趋

随着生产需求的多样化,用户端更需要能够提供包含机器视觉技术解决方案的设计和集成的完整自动化系统提供商。

 

一个合格机器视觉集成商需要做到:

  • 能够对各种基于PC、嵌入式计算机进行编程,以执行最复杂的机器视觉图像采集工作,分析并处理算法和任务;

  • 了解各种成像技术、相机和传感器;

  • 在复杂和专门的光学和照明元件的选择、设计和实现方面具有广泛的能力,以及在先进机器视觉成像系统的规范和使用方面具有广泛的专业知识。

 

目前,境内的国际机器视觉品牌大约100家,产品代理商超过200家,专业的系统集成商超过50家,涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡和智能相机等所有相关行业链产品。

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工业机器视觉系统架构

机器视觉集成已经发展起来,就像整个机器视觉行业一样。在不断扩大的应用基础上提供尖端的解决方案。利用机器学习、模式识别、认知分析等算法模型,可以提升工厂控制管理系统的能力,实现企业的智能制造,才能使企业在今天竞争激烈的环境下获得更好的优势。ITES深圳工业展(第21届SIMM深圳机械展)旗下深圳国际机器人及工厂智能化展览会机器视觉专区将持续为您带来最新资讯及前沿技术,2020.3.30-4.2,深圳国际会展中心(宝安新馆)

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