赛迪顾问日前发布的《中国工业机器视觉产业发展白皮书》显示 ， 2019年全球工业机器视觉市场规模约80亿美元 ， 较2018年增长约3% ， 中国工业机器视觉市场规模约139亿元 ， 增速约4.8% 。
移动终端、平板显示和汽车是规模最大的三个工业机器视觉应用场景 ， 其中移动终端应用占比近半 。 而目前 ， 移动终端产品的中框外观检测仍然依靠人工目检 ， 实际作业时 ， 往往需要检测出0.03毫米大小的缺陷 ， 而一根头发丝的直径 ， 一般也有0.04毫米 。 传统视觉检测只能识别出缺陷 ， 无法对缺陷进行分类 ， 只能通过缺陷尺寸大致推测缺陷种类 。
“目前视觉检测行业面临三大难题 。 ”深圳科瑞技术股份有限公司技术负责人介绍 ， 一是当拍照成像质量不好时 ， 会影响缺陷的识别率 。 二是检测区域较大时 ， 拍照速度会影响设备效率 。 三是传统机器视觉系统在对复杂背景中的缺陷进行检测时 ， 可能将背景误判为缺陷；另外 ， 图像畸变较大时 ， 误判率也可能上升 。
国内移动终端整机和摄像头测试领域企业纷纷发力解决行业难题 。 科瑞技术以自主技术平台为基础 ， 结合人工智能技术 ， 开发出全新的RevEye AOI 360中框检测产品 ， 在解决上述难题领域取得了新突破 。 通过应用人工智能技术 ， 能够直接识别缺陷种类 。 例如 ， 针对手机中框上的污渍和划痕 ， 后续要对应不同的处理措施 ， 如果在检测缺陷时就进行了分类 ， 后续处理效率必然能大幅提高 。
【缺陷|中国工业机器视觉产业迎来发展春天】行业痛点正是创新的突破点 。 业内专家表示 ， 行业创新不断取得突破将成为扩大机器视觉应用的有力支撑 。 随着工业自动化技术向智能化方向发展 ， 中国工业机器视觉产业正迎来春天 ， 不断推动产品和技术升级 。 （经济日报采访人员 李予阳）
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