AI機器視覺:工業自動化中的新角色
發布時間:2025-03-11 責任編輯:lina
【導讀】機ji器qi視shi覺jiao是shi一yi項xiang使shi機ji器qi或huo工gong業ye設she備bei能neng夠gou解jie釋shi和he分fen析xi視shi覺jiao數shu據ju的de技ji術shu,它ta將jiang計ji算suan機ji科ke學xue與yu圖tu像xiang處chu理li技ji術shu相xiang結jie合he,實shi現xian了le自zi動dong化hua的de視shi覺jiao檢jian查zha和he分fen析xi。你ni也ye可ke以yi把ba它ta看kan作zuo是shi一yi種zhong賦fu予yu機ji器qi看kan到dao和he理li解jie周zhou圍wei環huan境jing的de能neng力li。
機ji器qi視shi覺jiao是shi一yi項xiang使shi機ji器qi或huo工gong業ye設she備bei能neng夠gou解jie釋shi和he分fen析xi視shi覺jiao數shu據ju的de技ji術shu,它ta將jiang計ji算suan機ji科ke學xue與yu圖tu像xiang處chu理li技ji術shu相xiang結jie合he,實shi現xian了le自zi動dong化hua的de視shi覺jiao檢jian查zha和he分fen析xi。你ni也ye可ke以yi把ba它ta看kan作zuo是shi一yi種zhong賦fu予yu機ji器qi看kan到dao和he理li解jie周zhou圍wei環huan境jing的de能neng力li。
作為工業自動化的基礎技術之一,機器視覺使工業設備能夠根據視覺數據“觀察”並做出快速決策。德勤的一項調查顯示,目前已有58%的製造商正在采用這項技術,由此我們也不難看出該項技術顯示出的巨大市場潛力。
在製造業中,常見的機器視覺應用包括缺陷檢測、引導、尺寸測量和識別等,在與人工智能(AI)結合後,係統的功能得到了有效擴展,檢測的準確性顯著提高。
工業自動化中機器視覺技術的演變
在zai工gong業ye自zi動dong化hua的de背bei景jing下xia,機ji器qi視shi覺jiao是shi使shi用yong相xiang機ji等deng硬ying件jian和he軟ruan件jian算suan法fa對dui零ling件jian進jin行xing自zi動dong視shi覺jiao檢jian查zha的de過guo程cheng。起qi初chu,它ta隻zhi是shi為wei基ji本ben的de檢jian測ce任ren務wu而er開kai發fa的de,如ru今jin的de機ji器qi視shi覺jiao已yi經jing發fa展zhan成cheng為wei能neng夠gou處chu理li各ge個ge行xing業ye複fu雜za操cao作zuo的de特te定ding工gong具ju。
傳統的機器視覺應用相對簡單,不需要人工智能,隻要圖像數據清晰且易於區分就能滿足需求。人工智能、深度學習和先進成像技術的融合進一步增強了機器視覺係統的能力,使其在現代製造環境中成為不可或缺的一部分。
機器視覺由多個相互連接的關鍵組件構成,主要組件包括相機、鏡頭、照明、圖像處理軟件、模式識別算法和光學字符識別(OCR)以及相關的控製軟件。此外,還可以根據特定的應用需求在機器視覺係統中整合運動控製、圖像抓取器和AI加速器等組件。
在工業自動化中,智能相機是精確、高效視覺係統的核心。不同於僅捕獲圖像的傳統相機,智能相機將圖像采集、處理和數據分析整合在一起,在沒有單獨PC的情況下可自行處理和分析圖像,使自動化和質量控製過程更快、更可靠、更高效,占用的空間更小,其應用包括製造過程中的缺陷檢測、讀取條形碼或引導機器人手臂等。新一代的智能相機更是融入了人工智能、深度學習等功能,應用靈活且功能強大,易於安裝,足以處理大量具有挑戰性的工業任務。
STMicroelectronics的B-CAMS-IMX攝像頭模塊提供了一套穩健可靠的智能硬件,可處理多種機器視覺場景和應用。它配備有高分辨率5-Mpx IMX335LQN CMOS RGB圖像傳感器、ISM330DLC慣性運動單元(IMU)和VL53L5CX飛行時間(ToF)傳感器。與具有MIPI CSI-2接口和22引腳FFC連接器的STM32開發板配合使用,可在STM32微控製器和微處理器上輕鬆實現全功能機器視覺,並將機器視覺應用於工業自動化、OCR和OCV標簽驗證、機器人、缺陷檢測、安全、智能家電等領域。
其中的IMX335LQN是一款對角線為6.52 mm的CMOS有源像素型固態圖像傳感器,具有方形像素陣列和5.14 M有效像素。B-CAMS-IMX模塊集成的VL53L5CX 8x8 ToF傳感器,可在各種環境照明條件下提供精確的測距。ISM330DLC iNEMO 6軸慣性測量單元是一款專為工業4.0應用量身定製的高性能3D數字加速度計和3D數字陀螺儀,具有極高的精度和穩定性,超低功耗可實現持久的電池供電應用。
圖:適用於機器視覺應用的B-CAMS-IMX攝像頭模塊(圖源:貿澤電子)
人工智能推理是采用神經網絡模型的過程,通常是通過深度學習來進行,然後將其部署到計算設備上。在數據源附近安裝帶有集成AItuilijiasuqidedigonghaojisuanji,keyishixiangengkuaidexiangyingshijianhegenggaoxiaodejisuan,tongshixuyaogengshaodehulianwangdaikuanhetuxingchulinengli。yuyuntuilixiangbi,bianyuantuilikeyijiangshengchengjieguodeshijiancongjimiaozhongsuoduandaobuzuyimiaozhong。zaishejidaxingshujujihuofuzajisuandechangjingzhong,tebieshiduiyutuxiangshibiehefenxidengrenwu,AI加速器是機器視覺係統的關鍵組件,其主要目的是提高圖像識別和數據分析的效率和準確性。
機器視覺中的人工智能
人ren工gong智zhi能neng將jiang機ji器qi學xue習xi和he深shen度du學xue習xi集ji成cheng到dao機ji器qi視shi覺jiao技ji術shu中zhong,提ti高gao了le其qi處chu理li圖tu像xiang數shu據ju和he識shi別bie模mo式shi的de能neng力li。智zhi能neng視shi覺jiao係xi統tong在zai處chu理li新xin數shu據ju集ji時shi會hui不bu斷duan改gai進jin,使shi其qi在zai快kuai節jie奏zou的de行xing業ye中zhong更geng有you效xiao。這zhe些xie由you人ren工gong智zhi能neng驅qu動dong的de機ji器qi視shi覺jiao係xi統tong常chang常chang被bei成cheng為weiAI視覺係統。AI視覺係統具有極強的適應性和智能性,能夠根據收到的視覺數據做出複雜的決策。
AI視覺係統為工業環境帶來了諸多優勢:
提高準確性。人工智能係統通過從大量數據中學習,在執行缺陷檢測、物體識別和視覺檢查時實現了更高的準確性.
提高靈活性。人工智能驅動的視覺係統能夠快速適應環境的變化,如光照、物體形狀或表麵紋理的變化,而這一切對傳統視覺係統來說幾乎是不可克服的挑戰。
提高自動化水平。人工智能通過自動化質量控製、材料檢查和串行連接跟蹤等流程,減少了人為錯誤並提高吞吐量,實現了更大規模的工業自動化。
提高係統的可擴展性。AIshijiaoxitongzaisuoyouxingyedoujuyougaodudekekuozhanxingheshiyingxing,congxiaoguimoyunyingdaodaxingfuzadeshengchanhuanjing,zhexiexitongshiyongdehexinsuanfakeyiqingsongshiyingbutongdeyingyong,lirujianzhashipinbaozhuanghuoqichelingjian。suizheshengchanxuqiudezengchang,rengongzhinengxitonghuiyongxinshujuzhongxinxunlian,huozhezaizuiduandetingjishijianneizhongxinbiancheng。
提高實時決策能力。AI機ji器qi視shi覺jiao解jie決jue方fang案an為wei實shi時shi分fen析xi打da開kai了le大da門men,非fei常chang適shi用yong於yu需xu要yao快kuai速su決jue策ce的de快kuai節jie奏zou環huan境jing。在zai生sheng產chan線xian上shang,這zhe些xie係xi統tong可ke以yi立li即ji檢jian測ce到dao缺que陷xian,拒ju收shou有you缺que陷xian的de物wu品pin,並bing向xiang操cao作zuo員yuan發fa出chu采cai取qu糾jiu正zheng措cuo施shi的de信xin號hao。
接下來,我們將討論的是滿足AIjiqishijiaoxuqiudeyingjian。zhongsuozhouzhi,rengongzhinengzhichidejiqishijiaoxitongqixianzhudeyoushishikeyikuaisuqingsongdishishifenxituxiang,yishibiexiweidechabiehemoshi,bijiaozhenggetuxiangshujujidemoshi,bingbaoliumeicifenxidexinxi,yibuduanxuexihetigaozhunquexing。raner,yaoxiangshixianzheyimubiao,yunjisuanxianranhennanmanzuzhegexuqiu。
邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)技(ji)術(shu)有(you)助(zhu)於(yu)將(jiang)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)任(ren)務(wu)轉(zhuan)移(yi)到(dao)邊(bian)緣(yuan)。綜(zong)合(he)來(lai)看(kan),機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)中(zhong)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)的(de)大(da)部(bu)分(fen)動(dong)作(zuo)發(fa)生(sheng)在(zai)邊(bian)緣(yuan),邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)設(she)備(bei)可(ke)提(ti)供(gong)更(geng)快(kuai)的(de)運(yun)行(xing)響(xiang)應(ying)、更低的延遲以及更高的可靠性、隱私性和安全性。
目前,基於邊緣的機器學習引擎多為功能強大的多核處理器,這些器件具有處理神經網絡、視覺、語音和多媒體的功能,且所有功能均集成在一個片上係統(SoC)中。i.MX 8M Plus是NXP公司EdgeVerse產品組合和i.MX 8係列的核心產品,該器件專注於機器學習和機器視覺以及具有高可靠性的工業自動化,常被用作AI視覺係統的核心硬件。
從係統框架看,i.MX 8M Plus集成了雙圖像信號處理器(ISP)、運行頻率高達1.8GHz的四核或雙核Arm Cortex-A53內核、具有800MHz Cortex-M7內核的獨立實時子係統、用於語音和自然語言加速的800MHz HiFi4音頻DSP以及高精度圖形處理單元(GPU)。四核或雙核Arm Cortex-A53處理器帶有神經處理單元(NPU),運行速率高達2.3 TOPS,開發人員可以將機器學習推理功能卸載到NPU,同時利用Cortex-A和Cortex-M內核、DSP和GPU的組合能力來執行其他係統級或應用程序任務。
在實際應用中,基於邊緣的機器視覺通常包含由相機驅動的圖像數據處理需求。如果高分辨率相機遠離邊緣設備怎麼辦?為此,i.MX 8M Plus配備了雙攝像頭ISP和八個麥克風輸入,專用的ISP可以在芯片上輕鬆處理圖像加速,兩個攝像頭輸入可模仿人類左/右眼的視覺組合來實現立體視覺,從而打造一個高效的先進視覺係統。
綜上所述,i.MX 8M Plus處理器可使開發人員能夠將他們的機器學習工作負載直接帶到最接近實際感知的點的邊緣,無論是語音、視覺還是異常檢測均可實時完成。
圖:專注於機器學習和視覺應用的i.MX 8M Plus應用處理器係統框圖(圖源:NXP)
AI機器視覺發展四大趨勢
集成機器學習和人工智能、與機器人和物聯網等技術的集成等是工業自動化機器視覺的未來發展趨勢。具體體現在以下幾個方麵:
機ji器qi視shi覺jiao最zui重zhong要yao的de趨qu勢shi之zhi一yi是shi與yu人ren工gong智zhi能neng和he深shen度du學xue習xi算suan法fa的de集ji成cheng。傳chuan統tong的de機ji器qi視shi覺jiao係xi統tong依yi賴lai於yu預yu定ding義yi的de規gui則ze和he算suan法fa來lai處chu理li圖tu像xiang並bing識shi別bie缺que陷xian或huo異yi常chang。這zhe些xie係xi統tong在zai處chu理li複fu雜za的de模mo式shi或huo變bian化hua時shi存cun在zai局ju限xian性xing。人ren工gong智zhi能neng和he深shen度du學xue習xi徹che底di改gai變bian了le這zhe一yi局ju麵mian,使shi機ji器qi視shi覺jiao係xi統tong能neng夠gou從cong數shu據ju中zhong學xue習xi,識shi別bie複fu雜za的de模mo式shi,並bing更geng準zhun確que地di做zuo出chu決jue策ce。這zhe個ge變bian革ge在zai產chan品pin存cun在zai細xi微wei變bian化hua或huo使shi用yong傳chuan統tong方fang法fa難nan以yi檢jian測ce缺que陷xian的de行xing業ye中zhong特te別bie有you用yong,可ke大da幅fu提ti高gao產chan品pin質zhi量liang,減jian少shao人ren工gong檢jian查zha的de需xu要yao,從cong而er節jie省sheng大da量liang成cheng本ben。
2、3D成像和傳感技術將獲大規模采用
機器視覺的另一個主要趨勢是采用3D成像和傳感技術。傳統的機器視覺係統主要依賴於2D成像,在獲取信息方麵具有較大的局限性。3D成像提供了更全麵的物體視圖,允許精確測量、形狀識別和空間分析,在汽車製造業中更是凸顯其價值。由3D視覺相機和AI算法引導的機器人技術是這項技術的重要應用。
3、與邊緣計算和物聯網的集成
與邊緣計算和工業物聯網(IIoT)的(de)集(ji)成(cheng)將(jiang)改(gai)變(bian)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)的(de)運(yun)作(zuo)方(fang)式(shi)。在(zai)傳(chuan)統(tong)的(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)中(zhong),工(gong)業(ye)相(xiang)機(ji)捕(bu)獲(huo)的(de)數(shu)據(ju)需(xu)要(yao)發(fa)送(song)到(dao)中(zhong)央(yang)服(fu)務(wu)器(qi)進(jin)行(xing)分(fen)析(xi)。這(zhe)種(zhong)方(fang)法(fa)的(de)最(zui)大(da)挑(tiao)戰(zhan)就(jiu)是(shi)延(yan)遲(chi)問(wen)題(ti)。邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)通(tong)過(guo)在(zai)網(wang)絡(luo)邊(bian)緣(yuan)實(shi)現(xian)數(shu)據(ju)處(chu)理(li)解(jie)決(jue)了(le)這(zhe)一(yi)挑(tiao)戰(zhan),增(zeng)強(qiang)了(le)實(shi)時(shi)決(jue)策(ce)能(neng)力(li),提(ti)高(gao)了(le)整(zheng)體(ti)係(xi)統(tong)性(xing)能(neng)。此(ci)外(wai),將(jiang)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)與(yu)IIoT相xiang結jie合he,可ke以yi實shi現xian設she備bei和he係xi統tong之zhi間jian的de無wu縫feng數shu據ju交jiao換huan。這zhe種zhong連lian接jie使shi製zhi造zao商shang能neng夠gou監jian控kong實shi時shi的de生sheng產chan過guo程cheng,檢jian測ce異yi常chang,並bing根gen據ju數shu據ju驅qu動dong的de見jian解jie優you化hua運yun營ying。根gen據juAllied Market Research的一份報告,到2028年,全球邊緣計算市場預計將達到611億美元,2021年至2028年的複合年增長率為32.1%。這一增長也有邊緣計算在增強機器視覺係統應用中的貢獻。
4、智能視覺係統在機器人中規模植入
機器視覺在開發先進的機器人、協作機器人(Cobots)方(fang)麵(mian)的(de)重(zhong)要(yao)性(xing)日(ri)益(yi)明(ming)顯(xian)。機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)使(shi)協(xie)作(zuo)機(ji)器(qi)人(ren)能(neng)夠(gou)感(gan)知(zhi)周(zhou)圍(wei)環(huan)境(jing),識(shi)別(bie)物(wu)體(ti),並(bing)執(zhi)行(xing)高(gao)度(du)精(jing)確(que)的(de)任(ren)務(wu),這(zhe)在(zai)裝(zhuang)配(pei)等(deng)應(ying)用(yong)中(zhong)更(geng)顯(xian)其(qi)價(jia)值(zhi)。例(li)如(ru),在(zai)汽(qi)車(che)行(xing)業(ye),配(pei)備(bei)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)的(de)協(xie)作(zuo)機(ji)器(qi)人(ren)可(ke)用(yong)來(lai)組(zu)裝(zhuang)組(zu)件(jian)、檢查零件並執行質量控製,加快了生產過程,同時確保產品符合嚴格的質量標準。
本文小結
機器視覺使機器能夠及時解析視覺數據,它賦予了機器看到和理解周圍環境的能力。工業機器視覺係統在確保產品質量、優you化hua生sheng產chan流liu程cheng和he提ti高gao安an全quan標biao準zhun方fang麵mian一yi直zhi發fa揮hui著zhe至zhi關guan重zhong要yao的de作zuo用yong。受shou人ren工gong智zhi能neng圖tu像xiang識shi別bie等deng技ji術shu進jin步bu和he日ri益yi增zeng長chang的de自zi動dong化hua需xu求qiu的de影ying響xiang,全quan球qiu機ji器qi視shi覺jiao市shi場chang迅xun速su擴kuo張zhang。
根據Fortune Business Insights的預測,2023年全球機器視覺市場規模為107.5億美元,該市場預計將從2024年的116.1億美元增長到2032年的225.9億美元,在預測期內的複合年增長率達到8.7%。
機器視覺通過提高精度和提高生產率,為實現更智能、更geng自zi主zhu的de製zhi造zao過guo程cheng鋪pu平ping了le道dao路lu。這zhe項xiang技ji術shu使shi製zhi造zao商shang能neng夠gou更geng快kuai地di生sheng產chan出chu高gao質zhi量liang的de產chan品pin,甚shen至zhi在zai幾ji個ge月yue內nei即ji可ke實shi現xian投tou資zi回hui報bao。隨sui著zhe邊bian緣yuan計ji算suan和he深shen度du學xue習xi模mo型xing的de加jia入ru,機ji器qi視shi覺jiao的de能neng力li和he應ying用yong迅xun速su擴kuo展zhan,它ta們men可ke能neng不bu再zai局ju限xian於yu製zhi造zao過guo程cheng的de質zhi量liang監jian控kong和he優you化hua,工gong業ye自zi動dong化hua的de格ge局ju亦yi將jiang發fa生sheng轉zhuan變bian。
文章來源:貿澤電子
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