電子發燒友網報道(文/吳子鵬)機器視覺作為人工智能與工業自動化深度融合的核心技術,近年來在算法創新、硬件迭代以及行業應用等方面均實現了跨越式發展,推動終端市場應用持續迭代升級。根據 GGII 的統計數據,2023 年全球機器視覺市場規模約為 925.21 億元,同比增長約 5.80%,預計 2025 年將超過 1100 億元。
當前,機器視覺技術發展呈現出兩大顯著趨勢,一是從 2D 向 3D 進化,二是從單點檢測向全流程智能進化。在 2025 中國(上海)機器視覺展(Vision China 2025)上,斑馬技術攜其最新的廣泛機器視覺解決方案亮相。由AI 驅動的 NS42 智能視覺傳感器和 3S 系列高分辨率 3D 傳感器是該公司展示的兩款特色方案,此外還有一系列機器視覺與數據捕捉解決方案,這些方案契合當下機器視覺技術的迭代趨勢,受到了廣泛關注。
從 2D 向 3D 的維度升級?
2D 機器視覺向 3D 機器視覺的升級趨勢,本質上是工業自動化與人工智能深度融合的必然結果。這一趨勢不僅推動了技術架構的革新,更重塑了從硬件到軟件的產業鏈生態。傳統 2D 機器視覺依賴二維平面圖像分析,主要應用于有無檢測、簡單瑕疵識別等場景。然而,其無法獲取物體的深度信息,難以滿足高精度三維測量、復雜曲面檢測等需求。隨著工業智能化水平的提升,制造業對尺寸測量、空間定位的精度要求顯著提高,這促使 3D 機器視覺技術成為解決復雜場景問題的核心方案。
目前,3D 機器視覺的主要技術路徑包括結構光(Structured Light)、飛行時間(ToF)、雙目視覺和多模態融合等。其中,結構光的主要優勢在于通過投影特定圖案到物體表面,利用畸變信息計算深度,能夠快速形成動態和靜態物體的 3D 點云,且具有高精度特性,適用于高精度工業檢測等場景。?
斑馬技術展示的 3S 系列高分辨率 3D 傳感器采用了先進的結構光技術,以及 CMOS 傳感器和并行結構光技術,能夠為多種動態或靜態對象創建高分辨率 3D 點云,即便對象具有高光澤、半透明或透明特性。這些產品易于設置和集成,其即插即用的作業設置簡化了與現有機器視覺系統的集成過程。用戶只需將 3S 系列對準場景,即可捕獲準確的高密度點云,且不會犧牲質量或速度。?
因此,3S 系列高分辨率 3D 傳感器可與機械臂協同運作,實現高度準確的動態捕獲和定位,充分滿足制造、汽車、物流運輸等重點行業生產工作流程中的特定需求。
與 AI 技術融合的智能化升級
機器視覺的智能化升級正從算法、硬件、場景融合三個維度加速演進,其核心在于突破傳統二維感知的局限性,構建更接近人類認知的智能系統。
這種升級能夠全面賦能工業智能化發展。例如,在動態缺陷檢測應用中,AI 算法可實時分析高速產線圖像,結合先進的圖像處理算法和深度學習算法,實現對產品全方位、實時、高效的自動檢測,解決了傳統質檢方式效率低下的問題。再如在自主機器人協作方面,視覺 + 強化學習能夠實現機器人自適應抓取,顯著提升協作機器人的運行效率。
斑馬技術亞太地區機器視覺與成像產品線業務總監 Kelvin Cho認為,如何將機器視覺看到的東西做最智慧的判斷,AI技術的融入是至關重要的一塊技術拼圖。相較于從存儲里調取復雜的軟件去實現相關的AI功能,以智能硬件的方式能夠帶來10倍以上的計算效率提升。
在產品線布局方面,斑馬技術大中華區機器視覺與成像產品線業務負責人高云峰指出,在機器視覺智能硬件方面,斑馬技術已經擁有豐富的產品線,包括NS42 機器視覺智能傳感器和FS42固定式工業掃描器等。同時,斑馬技術作為軟件方案服務商,在AI軟件算法方面也在持續深耕迭代,推出了像異常檢測等AI算法,幫助客戶解決現場應用的難題。
斑馬技術的 NS42 機器視覺智能傳感器針對基于人工智能的機器學習任務進行了優化,在基于深度學習的 OCR (DL-OCR) 任務中表現出色,幾乎無需訓練即可快速準確地讀取文本和字符,還能進行異常檢測,發現傳統檢查工具可能遺漏的異常情況。圍繞這款傳感器,斑馬技術提供了高度直觀的現代化界面,旨在讓用戶操作起來感到舒適。經驗豐富的用戶可輕松構建作業,新用戶也能在普通流程的引導下輕松完成作業。
同時,NS42 機器視覺智能傳感器提供了能滿足大多數應用需求的配置選項,包括集成和現場可更換照明模塊、網絡連接選項;多達 9 個數字輸入 / 輸出端口及 1 個 USB - C 端口,可提供多個外圍設備和過程自動化選項;電源選項,包括 PoE + 等。
此次斑馬技術參展 Vision China 2025,彰顯了斑馬技術對中國市場的重視。隨著全球制造中心向中國轉移,中國已成為國際機器視覺廠商的重要目標市場。Kelvin Cho 表示,中國是亞洲地區乃至全球最大的機器視覺市場,占比高達 36.5%。“憑借在機器視覺領域的深耕,斑馬技術持續將先進的 AI 技術融入解決方案,助力中國市場的企業實現更高水平的數字化與準確性。”?
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