由于能夠?qū)崿F(xiàn)流程自動化并提高不同行業(yè)的生產(chǎn)力，機器視覺從未像現(xiàn)在這樣重要。在工廠車間內(nèi)外，客戶的需求不斷擴大和發(fā)展，但供應(yīng)商已經(jīng)通過擴大機器視覺技術(shù)的能力來迎接挑戰(zhàn)。

以下是對機器視覺在技術(shù)和應(yīng)用方面的一些最新趨勢的介紹。這包括深度學(xué)習(xí)的重要性日益增加，物流和倉儲的自動化程度提高，以及機器人拾取和放置技術(shù)的進步。

變革性技術(shù)

在過去的幾年里，COVID-19的中斷、勞動力短缺、供應(yīng)鏈問題、通貨膨脹率上升和政治緊張局勢都凸顯了對自動化的需求越來越大。在許多情況下，這些企業(yè)沒有或仍然沒有必要的人力來經(jīng)營業(yè)務(wù)。幸運的是，機器視覺系統(tǒng)代表了所有類型的公司保持燈火通明的一種方式，同時也提高了效率，推動了收入。

舉例來說，2021年--面對不確定的經(jīng)濟--北美機器視覺市場的訂單量達到了30.2億美元的歷史新高，超越了2018年28.7億美元的前紀錄。相機、照明、光學(xué)器件、成像板和軟件的訂單全面增長，特定應(yīng)用的機器視覺系統(tǒng)和智能相機也是如此。

作為其《2022年大創(chuàng)意》研究報告的一部分，美國ARK投資管理公司確定了14項可能改變世界工作方式的變革性技術(shù)。在今年的報告中，這14項技術(shù)如下：機器人、人工智能、自主移動、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計算、移動互聯(lián)設(shè)備、3D打印、電池技術(shù)、可重復(fù)使用的火箭、基因測序、基因編輯、活體療法和數(shù)字錢包。

在Automate和The Vision Show這樣的貿(mào)易展上，可以看到許多這些技術(shù)的展覽場地。ARK預(yù)測，這些技術(shù)的企業(yè)總價值將從2020年的14萬億美元增長到2030年的210萬億美元。這些技術(shù)中的幾個技術(shù)匯集在一起的一個主要例子--包括物聯(lián)網(wǎng)、機器人、人工智能、自主流動和云計算--是在物流和倉儲領(lǐng)域。

實現(xiàn)全面的內(nèi)部物流自動化

說到最新機器視覺發(fā)展的融合，也許沒有比物流和倉儲更好的例子了。現(xiàn)代倉庫可能具有幾種不同類型的機器視覺和自動化技術(shù)，包括機器人、自動導(dǎo)引車（AGV）、自主移動機器人（AMR）、2D和3D視覺、深度學(xué)習(xí)和先進的LED照明。

例如，一個完全自動化的倉庫可以部署不同的技術(shù)組合，進行從接收貨物到履行訂單的所有操作。例如，在線訂單下達后，軟件會指導(dǎo)移動機器人自主地從其存儲位置取回一個垃圾桶或手提箱，并將其帶到人類員工或視覺引導(dǎo)機器人（VGR）處，以完成訂單。在后一種情況下，VGR使用視覺從垃圾箱中挑選物品并將其放入適當(dāng)?shù)娜萜髦小Ｖ辽伲@樣的設(shè)置涉及帶有安全傳感器和3D視覺的AMR和使用3D視覺的揀選機器人。

物流業(yè)的一個常見挑戰(zhàn)涉及檢測和分揀從小信封到1米長箱子的各種包裹。亞馬遜和沃爾瑪?shù)裙驹谧詣踊瘋}庫中使用門戶系統(tǒng)，貨物在傳送帶上從接收區(qū)出發(fā)，用于履行訂單。然而，傳送帶上包裝尺寸的變化帶來了問題，因為門戶位于與生產(chǎn)線的固定距離和高度。一個大箱子或一個小的扁平包裝的照明和焦點設(shè)置會有很大的不同，但供應(yīng)商已經(jīng)通過提供可調(diào)諧的視場燈來推動技術(shù)的發(fā)展，這些燈可以動態(tài)地調(diào)整投影距離，并能在不到500納秒的時間內(nèi)開啟--當(dāng)箱子快速移動時--以解決攝像機的聚焦深度問題，使應(yīng)用變得生動。

多樣化的3D成像發(fā)展

機器人取放技術(shù)在過去幾年中取得了重大進展，使物流和倉儲以外的應(yīng)用受益。各個制造部門的許多公司都部署了VGR，用于從一個地方揀取物品，并將其精確地放置在其他地方。此外，從垃圾箱中揀選隨機方向的物品（被稱為 "垃圾箱揀選"）也是多年來為許多公司提供可靠服務(wù)的一種應(yīng)用。

然而，隨著客戶需求的增長，多年來出現(xiàn)了某些垃圾箱揀選的挑戰(zhàn)。例如，如果零件是松散的、隨機堆放的、雜亂無章的、堆積的或混合的，系統(tǒng)就很難區(qū)分這些零件，更不用說拾取它們了。此外，對質(zhì)量和速度的要求也在增加。然而，機器視覺供應(yīng)商再次通過提高包括3D成像在內(nèi)的幾項關(guān)鍵技術(shù)的能力作出了回應(yīng)。

首先，3D成像代表了機器視覺中快速增長的技術(shù)之一，今天的解決方案比以往任何時候都更加緊湊和實惠。今天的3D相機比它們的前輩提供更低的噪音、更高的分辨率、更高的精度和更高的速度。此外，3D成像解決方案的類型比以往任何時候都多。這包括立體視覺、飛行時間、激光線掃描和結(jié)構(gòu)光。

倉位揀選和件數(shù)揀選的一個最新趨勢是3D成像系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)/機器學(xué)習(xí)軟件相結(jié)合，以解決獨特的挑戰(zhàn)，如從大量的SKU中揀選，揀選隨機方向或不規(guī)則形狀的物體，或揀選系統(tǒng)以前沒有見過的物體。這些物品可能是小型消費品、食品、醫(yī)療產(chǎn)品或任何范圍的不同部件。機器視覺領(lǐng)域的一些供應(yīng)商已經(jīng)提供了完全集成的取放和倉位揀選系統(tǒng)，這些系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)，并將機器人、3D視覺和人工智能技術(shù)內(nèi)置于系統(tǒng)中，可立即部署。

深度學(xué)習(xí)落地生根

深度學(xué)習(xí)在制造領(lǐng)域的自動檢測應(yīng)用中也變得越來越流行。多年來，深度學(xué)習(xí)在這個領(lǐng)域一直是個謎。除了最初被過度炒作--可能是作為傳統(tǒng)機器視覺方法的替代品--深度學(xué)習(xí)可能由于它是一個 "黑盒子 "而讓人望而生畏，很難在第一時間理解各個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部運作。

隨著深度學(xué)習(xí)軟件在市場上變得更加成熟和可用，以及對深度學(xué)習(xí)如何工作的理解不斷加深，制造商已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了該技術(shù)很適合的應(yīng)用。當(dāng)需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)、適當(dāng)?shù)膱D像標(biāo)簽、充足的資源和對定義缺陷的共識時，深度學(xué)習(xí)可以為希望執(zhí)行半導(dǎo)體和電子檢測、包裝和汽車制造等任務(wù)的制造商增加巨大的價值，這只是其中的幾個例子。

不斷進步，無窮無盡

一般來說，自動化正在以創(chuàng)紀錄的速度部署，因為它正在幫助所有行業(yè)中各種規(guī)模的公司提高生產(chǎn)力和全球競爭力。這里概述的技術(shù)只是最近幫助公司創(chuàng)新和推動收入的一些進展和趨勢。傳統(tǒng)的機器視覺技術(shù)，包括基于規(guī)則的算法、二維相機和條形碼閱讀器，繼續(xù)以不斷增長的速度可靠地服務(wù)于全球各類公司。

一如既往，機器視覺供應(yīng)商繼續(xù)滿足終端用戶和客戶不斷變化的需求，整個自動化領(lǐng)域也從中受益--找到新的方法來提高生產(chǎn)力和效率，防止當(dāng)前和未來的中斷，并最終推動收入。