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机器视觉与自动化

机器视觉与自动化

——— ——首届国际图像和机器视觉技术及工业应用研讨会访谈
2004/6/24 15:48:00
机器视觉对于众多的中国用户来说无疑是个新兴的技术领域,为了更快更好地捕捉和传递这一新兴技术的特点和应用状况,作为此次研讨会的支持媒体,中国工控网藉参加首届国际图像和机器视觉技术及工业应用研讨会的机会采访到了该技术领域世界领先的企业代表及AIA协会理事之一Perry West先生。 (以下采访对象简称分别为:美国Cognex公司上海的TOM、加拿大Dalsa公司的David、 丹麦JAI公司的Watabe和Kiuchi)
高级应用工程师Tom先生高级应用工程师Tom先生
中国工控网:目前从事机器视觉与从事自动化的企业似乎分属两个不同的领域,请问您是如何看待机器视觉与自动化的融合问题的? Tom:我不认为这是两个不同的领域,假如把整个自动化设备想象为一个机器人,其他控制就是机器人的大脑,而机器视觉就是眼睛,如果是个瞎子的话,没有眼睛只有大脑就是个残缺。在国外,机器视觉一向和自动化控制是分不开的,相辅相成的,机器视觉有了自动控制的设备才能完好的体现他的性能与特点,反过来自动化有了机器视觉后他的水平、价值和科技门槛都会提高。在国外,其售价也有所不同,有机器视觉的设备就是比其他设备贵很多。
David先生David先生
David:我认为机器视觉与工业自动化是二者不可缺一的,机器视觉是自动化的一个分支,没有自动化就不可能有机器视觉。 Watabe:机器视觉和自动化是不应该相提并论的,机器视觉是自动化的一部分,例如生产一个产品,机器视觉会先看这个产品是好的还是不好的,然后传递给整个生产系统去,如果整个系统是自动化的,那么这个产品如果是好的就继续进行下一道工序,如果是不好的就把它剔出来。
Watabe和Kiuchi先生Watabe和Kiuchi先生
中国工控网:任何一个新技术的发展推广都是要经过一个漫长的过程,且加速这一过程的进程则是离不开一个很好的推动者,往往系统集成商则是这一角色最好的人选,那么您是否认为机器视觉的应用推进需要强有力的自动化系统集成商? Tom:非常正确。在国外,机器视觉起步发展到现在共经历了15年,这个行业分三种人,一是底层开发人员,提供一个通用型的软件、板卡或软件工具包,而不是对于某个特定产品的检测,用户可以买去随便用。第二种是二次开发商也就是系统集成商,系统集成商买同样的软件包可能做完二次开发或技术改进后再包装完卖给半导体、食品行业。第三种人是最终用户,比如半导体行业从我这边买了最终的产品,他只是使用者。现在国内的企业正处于代理阶段,而很少有人做二次开发,主要原因一是没有技术实力,二是作代理地经济效益反馈比较快――买来再卖出。 David:是的,系统集成商在机器视觉系统推广中是个非常重要的角色,因为他是站在应用的最前端,把客户各种各样的元件组装成客户需求的系统。所以他们是最了解客户现场和技术的需求的! 中国工控网:作为智能检测,您认为机器视觉能够代替人做什么?他的优势到底在哪里? Tom:太多了,这个概念相当于电脑和人脑,首先机器视觉系统比人脑快,一秒钟可以检测10个、20个产品,人眼绝对是不可以的。第二是稳定,人有各种自身和外界因素可能导致人不能够正常工作。自动化生产线和人工的生产线是不同的,它能看到零点零几毫米或千分之几毫米的精度,这是人做不到的。机器视觉能够更精确、更高速、更准确的进行检测。 David:这个要说起来真的有很多,举个简单的例子吧,如首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如:面积、长度、数量、位置等;最后,根据预设的容许度和其他条件输出结果,如:尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。其中这些角度、偏移量个数是人眼所不能够检测出来的,而且对于合格/不合格率的多少也是无法在最短的时间内传递给管理人员的。所以,机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。 中国工控网:机器视觉的解决方案固然优化,但整个中国制造业水平相对较低,产品附加值较低,那么成本会否成为阻碍其应用的因素? Tom:是的,没错!主要有三个方面,一是国内的商家本身就没有国外企业的经济实力强,这是个现实。国外大企业和国内大企业完全是两个概念,国外企业年营业额可能是几亿几十亿美金,而国内企业可能是最多几亿人民币,这似乎是近十倍的差距。但国内的优势是人工便宜,我们所有的客户首先的问题都会问我为什么花几十万买你们的系统,我可以花很少的钱请很多个工人来做这项工作,所以成本是阻碍其应用推广的重要因素之一。 David:我想这在中国应该是存在的,因为中国整体经济实力和水平决定了这一点,同时中国的加工制造业的生产线一般都比较成旧,需要改造,但是改造一次生产线设备需要的费用如果比不改造前雇佣人工的费用贵了几十倍甚至几百倍的话,企业肯定会要考虑有没有必要上这套新生产线。另外一点是人们的意识,很大程度上,中国企业的决策者对于这一新技术的认知还不是很高,尤其需要花费很多财力去购买这样庞大昂贵的系统,应该是件非常大的事情,所以观念也是构成阻碍其应用的因素之一。
AIA协会主席PerryAIA协会主席Perry West先生
中国工控网:这个问题我想问一下Perry West先生,您作为AIA协会成员之一,请问您认为目前哪些行业是机器视觉系统能够得以很好发展的领域?另外,据您在机器视觉领域多年的从业经验,请您给中国即将进入机器视觉领域的厂商和系统集成商提点建议,谈谈您认为他们应该选择哪些有市场前景的行业去做机器视觉系统的产品研发和推广? Perry West先生:目前全球整个视觉市场总量大概在60~70亿美元,其中大概40%-50%的应用都是在半导体行业,由于半导体是每5年一个起落周期,如果考虑到该行业的复苏并将此预期考虑进去的话,我认为2003年到2004年半导体这个行业仍然有个比较大的增长点。非常有趣的是,在北美一套机器视觉系统平均价格是要2万美金,这个价格每年是按照1.4%的速度下降的。对于汽车行业,机器视觉系统能够带来的重复销售并不多,因为汽车行业对机器视觉系统的需求太分散。而对于半导体市场,机器视觉系统仍然是个主导市场,原因是在半导体制作过程中机器视觉的应用已经是个非常标准的应用了,所以说机器视觉系统在该行业的应用会带来重复的购买力,但是半导体行业是个周期性行业,每年都有个低谷和高高峰,所以大家应该注意一下。 谈到电子行业,该行业是机器视觉系统应用的第二大行业,它跟半导体行业一样都是大家公认的标准性行业,它会带来不断的购买,但是它也是个周期性的行业。再则,机器视觉系统应用的市场较大的如医药和医疗器械行业,主要一个驱动因素是由于政府强加的一些特殊管制,例如在药品包装上必须贴上标签或出厂日期等,所以这个给机器视觉系统带来了一些生机。同样容器检测方面的特点是检测容器高低和容量大小,其中一个原因是对质量控制非常严格,这是医疗器械所不能避免的,该行业也是个能够带来重复购买的行业。另外,食品的分检也是机器视觉系统应用的一个领域,但机器视觉在该行业应用年头并不多,它所面临的挑战是有些食品是自然生长的,并不是所有食品都是人工的,所以用机器视觉对这些食品检测并不是很理想,同时该行业的特点也是能够给机器视觉带来重复的购买。印刷行业对于检测的要求比较高,尤其对于分辨率的挑战和对颜色检测是机器视觉面临较大的问题,另外不同厂家对于检测的要求是不同的,所以它的市场比较分散,基于以上,印刷行业只能为机器视觉带来非常小的增长。 什么是最理想的机器视觉市场,一是要有很大的潜在购买力,这是对于购买机器视觉系统的很重要的因素;还有一个是在选择市场时要选择稳定的市场,不要选择上下起伏比较大周期比较大的市场;第三点是选择机器视觉市场是要选择这个市场的产品能够有层出不穷的新品出现;另一点国内的用户或供应商根本没有想到的是,有的视觉产品供应商想要垄断市场即他创造了一个视觉产品后他不希望其他竞争者进入该市场,所以对于后续的视觉系统供应商,一定要看清楚该行业或该产品有没有知识产权的问题,如果有的话千万别盲目的进入该市场,这是中国在对于知识产权保护还没有提到高度的认识的一个问题。 这里再举几个处于上升阶段的市场,例如安全市场如指纹的检测、人脸的检测等,这些检测很多应用于安全检测如机场等场所。还有兴起的如牙齿的检测,现在视觉系统可以帮助诊断病人的牙齿或者做牙齿方面的测试。在农业上机器视觉可以撒播种子和农药! 还有一点是大家的一个误解,虽然说机器视觉是一个朝阳行业,但不是所有的事情机器视觉都能够做的。另外一个误区是这个行业里经常有人忽视光源,认为图像处理是最重要的,但是一个质量非常差的图片不要指望经过机器视觉系统处理后会出来一个质量非常好的图片。另外,机器视觉是个非常复杂的系统,不要想象为一个人就可以完成整个工作,通常需要很多产品技术的支持配合,大家不要独断专行。另外一定要注意的是知识产权,不要盲目的走入别人已经设好的圈套里,目前已经有越来越多的企业都在尽最大的努力做知识产权来保护自己的产品。最后建议大家不要涉足相机和光源的研究,因为该行业的企业比较多,而且进入的门槛不高,你进入了但不一定会是个成功的企业。对于系统集成商的建议是一定要专注某一个行
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