智能制造已成为全球制造业升级发展的重要方向,未来工厂里将采用越来越来越多的自动化技术,包括机器人、人工智能、虚拟现实等先进技术,其中,机器视觉将在智能工厂中将发挥关键作用。对于生产商来说,如何将这些技术运用到当前的生产线,将是实现工厂价值提升和未来发展的关键。
中国科学院自动化研究所研究员王欣刚指出,自动化的发展史也是机器逐步取代人力的历史,在制造业转型升级的过程中,机器人开始取代落后的人力劳动。很多情况下人类视觉不能满足生产需求,现代制造业的要求越来越高,例如生产线对于高速、高精度、微距检测需求,人类劳动力会受到恶劣环境限的制,难以保证客观、无疲劳的工作。
廉价劳动力已成为过去
人口红利逐渐消失的趋势不可逆转,全球各地人力成本都在上升,许多国家开始出现老龄化的问题。而伴随着人们生活水平的提升,年轻一代不愿意从事低端的重复性劳动,因此造成了劳动力短缺的问题。中国作为制造业大国,存在大量的密集型制造业,如今劳动密集型企业正遭遇“大考”。
王欣刚列举了几个案例,例如富士康员工跳楼事件后,富士康给员工加薪66%;本田中国员工集体罢工要求加薪等。2010年春节后广东缺工200万以上,意味着中国的刘易斯拐点出现,人口红利正在迎来转折点。根据中国社会科学院2010年发布研究报告称,预计在2017、2018年,中国总的劳动年龄人口将出现负增长。
种种迹象表明,劳动力供求关系将进一步逆转,普通劳动者的工资将进入快速上升通道。对于企业来说,转型升级是必然的选择,只有调整经济增长方式,提高制造业自动化水平,才能化解工荒的问题,同时能保持企业在行业中的竞争力。
机器视觉将取代人类视觉
近年来,工业机器人开始大规模进入制造业,机器换人一触即发。越来越多的厂商开始利用机器人技术,提升生产线的效率和灵活性,实现工业4.0模式下的柔性化制造。王欣刚表示,机器人系统包括了处理器、运动控制、传感器和网络,分别对应人类大脑、四肢、感官和神经,而机器视觉是最后几个被取代的器官之一。
随着硬件水平和软件技术的发展,机器视觉系统能力得到了很大的提升,加上人工智能算法的助力,使得机器视觉变得越来越智能化,同时也突显了机器视觉在制造业中的优势。
机器视觉自动识别系统可以代替人力劳动,进一步缓解劳动密集型企业招不到人的难题。在制造业生产线上,机器视觉可以与机器人集成在一起,这样就可以代替人眼、脑和手去执行一些复杂的工作任务,且比传统人力更低成本和更高效率。
机器视觉可以不知疲倦的一直工作,在进行大量重复性工作时,能克服人眼易疲劳的劣势,并且能长时间够保持高精、高速的水平。机器视觉相比于人类,更能适应恶劣的工作环境,可在对人有伤害的恶劣环境中工作。机器视觉越来越出色的表现,代替人类视觉将是一个大趋势。
前景无限,机器视觉应用广泛
在工业生产过程中,机器视觉主要的应用类型主要有几个方面,一是对物体对象进行测量,包括尺寸、角度的测量;二是检测,例如检测有无、检测次品和定位等;还有对于物体的识别,包括读码识别等。
机器视觉的应用十分广泛,在汽车行业可以进行气缸盖、发动机、金属铸件、车身以及整车尺寸机器视觉测量。而在电子制造业通常用于锡珠检测、表面缺陷、pcb钻孔板钻孔定位及测量。此外,还有烟草、包装、纺织、金属加工等行业,进行包装质量检测、号码印刷检测、二维码在线识别、杂质检测等。
机器视觉有许多典型的应用,王欣刚在会上重点介绍了机器视觉在焊接机器人、打乒乓球机器人、精密装配、视觉导航测量仪等方面的应用案例。
在焊接机器人项目里,有了机器视觉,机器人就能完成焊接起始点自动定位,实现焊枪对焊缝的大范围高精度跟踪。在乒乓球机器人的方案里,利用分布式计算的高速立体视觉测量,可以对高速运动目标轨迹进行预测,以完成击球控制。
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