2021年的解決方案調(diào)查的結(jié)果。數(shù)據(jù)提供了有關(guān)哪些技術(shù)可能最值得您花時間學(xué)習(xí)，哪些將來可能遇到的挑戰(zhàn)以及哪些公司采用機(jī)器視覺的信息。

調(diào)查包括。機(jī)器視覺系統(tǒng)集成商，OEM和機(jī)器制造商，分銷商，研發(fā)專家，最終用戶和制造商以及供應(yīng)商。

目前機(jī)器視覺中最熱門的五種技術(shù)：3D成像，深度學(xué)習(xí)/人工智能，嵌入式，高速成像，高光譜/多光譜/ SWIR技術(shù)。

十七個行業(yè)和九個應(yīng)用

可以說，機(jī)器視覺系統(tǒng)最早是在工業(yè)自動化中被廣泛采用的。在該領(lǐng)域中產(chǎn)生的創(chuàng)新和解決方案將永遠(yuǎn)是視覺系統(tǒng)設(shè)計?覆蓋面的支柱。但是，眾多行業(yè)共同講述了視覺系統(tǒng)發(fā)展的長期故事。

調(diào)查要求受訪者以1到5的等級進(jìn)行評分，1表示沒有遇到挑戰(zhàn)，5表示遇到了大多數(shù)挑戰(zhàn)，他們所在的行業(yè)采用9種機(jī)器視覺技術(shù)有多困難：技術(shù)如下。

·?高速檢查

·?多光譜/高光譜成像

·?缺陷/缺陷檢測

·?成像或檢查光澤，反射和有光澤的金屬零件

·?隨機(jī)物體拾取/箱體拾取

·?隨機(jī)箱卸垛

·?相機(jī)移動拍攝

·?視覺引導(dǎo)機(jī)器人

·?嵌入式視覺

調(diào)查行業(yè)如下：

·?航空/軍事/國防

·?農(nóng)業(yè)/環(huán)境

·?汽車行業(yè)

·?自主機(jī)器人

·?消費(fèi)類電子產(chǎn)品

·?容器/包裝

·?無人機(jī)/無人駕駛

·?能源（石油，天然氣，太陽能，風(fēng)能）

·?食品與飲料

·?林業(yè)/木材

·?一般制造業(yè)

·?物流/倉儲/分銷

·?醫(yī)療/醫(yī)療設(shè)備

·?制藥業(yè)

·?塑膠制品

·?半導(dǎo)體/電子

·?紡織品類

以下是這九項(xiàng)技術(shù)所提出的每個挑戰(zhàn)級別的最高結(jié)果。

高速檢查

諸如GigE和GigE10，CoaXPress 2.0標(biāo)準(zhǔn)的接口開發(fā)以及更快的線掃描相機(jī)是將高速成像保持在機(jī)器視覺最前沿的一些創(chuàng)新。在我們的調(diào)查中，我們詢問專門為檢查目的而部署高速成像的工程師。

根據(jù)結(jié)果，?在采用高速檢查的過程中，挑戰(zhàn)最少的行業(yè)是林業(yè)/木材（63％），無人機(jī)/無人駕駛和能源（石油，天然氣，太陽能），（答案為1或2）（各占62％）和紡織工業(yè)（占61％）。

面臨中等挑戰(zhàn)的行業(yè)的最高成績（答案為3）是汽車（31％），食品和飲料（28％）以及航空航天/軍事/國防和一般制造業(yè)（27％）。

挑戰(zhàn)最大的行業(yè)是塑料（34％），消費(fèi)類電子產(chǎn)品（33％）和自動機(jī)器人（29％），占4分或5分的所有答案。

多光譜/高光譜成像

多光譜和高光譜成像?是兩個最熱門的主題。它們在農(nóng)業(yè)和軌道地球觀測應(yīng)用中的效果已廣為人知，材料分析也證明了該技術(shù)的實(shí)用性。毫無疑問，在可見光波長之外進(jìn)行成像的眾多應(yīng)用尚未被發(fā)現(xiàn)。

紡織（60％）和藥物（48％）產(chǎn)業(yè)，與所述能量（石油，天然氣，太陽能，風(fēng)能），食品和飲料，和塑料工業(yè)（46％）對于高光譜/多光譜的實(shí)現(xiàn)，挑戰(zhàn)是最小的。

中等挑戰(zhàn)是航空航天/軍事/國防（38％），林業(yè)/木材（37％）和能源（石油，天然氣，太陽能，風(fēng)能）產(chǎn)業(yè)（35％）。農(nóng)業(yè)/環(huán)境和半導(dǎo)體/電子應(yīng)用的挑戰(zhàn)是最大的，將多光譜/高光譜技術(shù)相結(jié)合，占33％，其中消費(fèi)電子占32％。

缺陷/缺陷檢測

如果某個應(yīng)用程序證明了它在機(jī)器視覺中有著強(qiáng)大的作用，外星眼認(rèn)為它一定是深度學(xué)習(xí)，它已經(jīng)證明了它的價值，它在檢測損壞的貨物或有缺陷的零件中有重要作用。當(dāng)機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于這些任務(wù)時，我們一次又一次地看到提高檢查速度和準(zhǔn)確性。

集成檢測/缺陷檢測方面挑戰(zhàn)最少的行業(yè)是紡織（59％），無人機(jī)/無人駕駛（55％）和集裝箱/包裝行業(yè)（52％）。能源（石油，天然氣，太陽能，風(fēng)能）（41％），自動機(jī)器人（39％）以及食品和飲料行業(yè)（38％）提出了中等挑戰(zhàn)。

醫(yī)療/醫(yī)療設(shè)備（36％），汽車（34％）和制藥業(yè)（30％）報告了集成缺陷/缺陷檢測的最大挑戰(zhàn)。

成像或檢查光澤，反射和有光澤的金屬零件

穩(wěn)定，一致的照明對于成功的視覺系統(tǒng)必不可少。在某些情況下，只有偏振技術(shù)才能解決反射材料的問題，并允許機(jī)器視覺檢查系統(tǒng)按設(shè)計運(yùn)行。

據(jù)我們的受訪者稱，金屬零件的光澤，反射和光澤成像或檢查對塑料（46％），汽車（43％）和航空航天/軍事/國防應(yīng)用（42％）提出了最大的挑戰(zhàn)。紡織業(yè)（53％）和林業(yè)/木材業(yè)（42％）提出了中等挑戰(zhàn)，其中食品和飲料及消費(fèi)電子業(yè)占第三位（34％）。

所述最少的光澤，反射性，而有光澤的金屬部件挑戰(zhàn)，由無人駕駛飛機(jī)/無人（54％），物流/倉儲/分布（47％），和制藥工業(yè)（44％）提出。

隨機(jī)選擇對象/箱

排序和取放應(yīng)用通常在工業(yè)自動化和物流，倉儲和分配中找到。這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)從簡單的選擇發(fā)展到支持深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序，在這些應(yīng)用程序中，向機(jī)器人展示了各種各樣的對象進(jìn)行分類。

在采用隨機(jī)物體/垃圾箱揀選技術(shù)挑戰(zhàn)最少的三個行業(yè)中，紡織業(yè)（53％），無人機(jī)/無人駕駛（49％）和塑料業(yè)（48％）。

食品和飲料（38％），半導(dǎo)體/電子（37％）和制藥業(yè)（36％）報告了中度挑戰(zhàn)的最高結(jié)果。

部署隨機(jī)對象/箱體揀選技術(shù)面臨最大挑戰(zhàn)的行業(yè)是汽車（40％）和一般制造業(yè)（36％），其中塑料和自動機(jī)器人行業(yè)排名第三，各占33％。

隨機(jī)箱卸垛

對機(jī)器人進(jìn)行編程以使每個托盤以完全相同的方式堆疊且具有相同數(shù)量的貨物時可以使貨物卸垛相對簡單。當(dāng)箱子的類型和位置在每個托盤之間不斷變化時，此應(yīng)用可能需要3D成像和/或深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

最大挑戰(zhàn)由消費(fèi)電子產(chǎn)品（31％），汽車（30％），以及無人機(jī)/無人產(chǎn)業(yè)（30％）提出。?挑戰(zhàn)最少的行業(yè)是無人機(jī)/無人駕駛和消費(fèi)電子行業(yè)，每個占51％，紡織品占47％，集裝箱/包裝占46％。

能源（石油，天然氣，太陽能，風(fēng)能）（41％），林業(yè)/木材，食品和飲料（每種占37％）以及紡織，半導(dǎo)體/電子和航空/軍事/國防等領(lǐng)域提出了中度挑戰(zhàn)。

相機(jī)移動拍攝

并非視覺系統(tǒng)中的所有相機(jī)放置都是靜態(tài)的。從多個不同角度進(jìn)行成像可以提高保真度。攝像頭移動可能會改變工作距離，并且照明幾何形狀可能必須考慮到可變的攝像頭位置。

塑料行業(yè)報告了最大的?挑戰(zhàn)，即相機(jī)移動性達(dá)到38％。容器/包裝行業(yè)占34％，消費(fèi)電子行業(yè)占33％。

汽車（47％），無人機(jī)/無人駕駛（43％）和航空航天/軍事/國防（42％）行業(yè)經(jīng)歷了最少的?挑戰(zhàn)。中等挑戰(zhàn)的水平由將紡織（47％），一般制造（42％），以及食品和飲料行業(yè)（41％）提出。

視覺引導(dǎo)機(jī)器人

視覺系統(tǒng)和工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了自然的配對。從歷史上看，機(jī)器人的基座是固定的或很少移動的，由機(jī)器人手臂執(zhí)行任務(wù)?，F(xiàn)在，隨著在較小芯片上可用的更多計算量以及機(jī)器人和攝像機(jī)的尺寸都在減小，這種歷史性的關(guān)系正在進(jìn)入移動機(jī)器人領(lǐng)域，就像我們看到的那樣，它們被部署用于倉庫中的物流業(yè)務(wù)。

報告說使用視覺引導(dǎo)機(jī)器人挑戰(zhàn)最少的行業(yè)是農(nóng)業(yè)/環(huán)境（54％），紡織業(yè)（53％）和林業(yè)/木材行業(yè)（50％）。紡織業(yè)（47％）和能源（石油，天然氣，太陽能，風(fēng)能）行業(yè)（38％）提出了中度挑戰(zhàn)的最高結(jié)果，而制藥和容器/包裝行業(yè)排名第三（各占35％）。

機(jī)器人（37％），汽車（31％）和塑料行業(yè)（28％）報告了結(jié)合視覺引導(dǎo)機(jī)器人的最大挑戰(zhàn)。

嵌入式視覺

最后，我們介紹嵌入式視覺技術(shù)?！扒度胧健钡亩x各不相同，其中的共同點(diǎn)是安裝在設(shè)備中的處理器，該處理器在設(shè)備上或設(shè)備附近提供計算。板級相機(jī)，智能相機(jī)，無人機(jī)和可穿戴設(shè)備可能都屬于嵌入式視覺類別。

最少挑戰(zhàn)結(jié)合嵌入式技術(shù)的電平由汽車業(yè)（51％），藥物業(yè)（50％），和一般的制造應(yīng)用（48％）的報道。的最大挑戰(zhàn)的分?jǐn)?shù)由塑料業(yè)（32％）提出，農(nóng)業(yè)/環(huán)境（24％），和醫(yī)療/醫(yī)療器械行業(yè)（22％）。

農(nóng)業(yè)/環(huán)境行業(yè)報告的挑戰(zhàn)為中度45％，而能源（石油，天然氣，太陽能，風(fēng)能）和航空航天/軍事/國防工業(yè)的挑戰(zhàn)均為44％，其中食品，飲料和無人機(jī)/無人駕駛行業(yè)并列第三名，各占43％。

機(jī)器人視覺認(rèn)為：技術(shù)和行業(yè)都在不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)的統(tǒng)計可以幫我們?nèi)娴目创龣C(jī)器視覺的發(fā)展。

編輯：黃飛

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