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中科院自動化所王欣剛:機器視覺將取代人類視覺
2019年06月17日 08:40:54來源:OFweek機器人網(wǎng)點擊量:33030
導讀中國科學院自動化研究所研究員王欣剛在會議指出,自動化的發(fā)展史也是機器逐步取代人力的歷史,在制造業(yè)轉型升級的過程中,機器人開始取代落后的人力勞動。
  【安防展覽網(wǎng) 視點跟蹤】智能制造已成為制造業(yè)升級發(fā)展的重要方向,未來工廠里將采用越來越來越多的自動化技術,包括機器人、人工智能、虛擬現(xiàn)實等先進技術,其中,機器視覺將在智能工廠中將發(fā)揮關鍵作用。對于生產(chǎn)商來說,如何將這些技術運用到當前的生產(chǎn)線,將是實現(xiàn)工廠價值提升和未來發(fā)展的關鍵。
 
  中國科學院自動化研究所研究員王欣剛指出,自動化的發(fā)展史也是機器逐步取代人力的歷史,在制造業(yè)轉型升級的過程中,機器人開始取代落后的人力勞動。很多情況下人類視覺不能滿足生產(chǎn)需求,現(xiàn)代制造業(yè)的要求越來越高,例如生產(chǎn)線對于高速、高精度、微距檢測需求,人類勞動力會受到惡劣環(huán)境限的制,難以保證客觀、無疲勞的工作。
 
  廉價勞動力已成為過去
 
  人口紅利逐漸消失的趨勢不可逆轉,各地人力成本都在上升,許多國家開始出現(xiàn)老齡化的問題。而伴隨著人們生活水平的提升,年輕一代不愿意從事低端的重復性勞動,因此造成了勞動力短缺的問題。中國作來制造業(yè)大國,存在大量的密集型制造業(yè),如今勞動密集型企業(yè)正遭遇“大考”。
 
  王欣剛列舉了幾個案例,例如富士康員工*事件后,富士康給員工加薪66%;本田中國員工集體罷工要求加薪等。2010年春節(jié)后廣東缺工200萬以上,意味著中國的劉易斯拐點出現(xiàn),人口紅利正在迎來轉折點。根據(jù)中國社會科學院2010年發(fā)布研究報告稱,預計在2017、2018年,中國總的勞動年齡人口將出現(xiàn)負增長。
 
  種種跡象表明,勞動力供求關系將進一步逆轉,普通勞動者的工資將進入快速上升通道。對于企業(yè)來說,轉型升級是必然的選擇,只有調(diào)整經(jīng)濟增長方式,提高制造業(yè)自動化水平,才能化解工荒的問題,同時能保持企業(yè)在行業(yè)中的競爭力。
 
  機器視覺將取代人類視覺
 
  近年來,工業(yè)機器人開始大規(guī)模進入制造業(yè),機器換人一觸即發(fā)。越來越多的廠商開始利用機器人技術,提升生產(chǎn)線的效率和靈活性,實現(xiàn)工業(yè)4.0模式下的柔性化制造。王欣剛表示,機器人系統(tǒng)包括了處理器、運動控制、傳感器和網(wǎng)絡,分別對應人類大腦、四肢、感官和神經(jīng),而機器視覺是后幾個被取代的器官之一。
 
  隨著硬件水平和軟件技術的發(fā)展,機器視覺系統(tǒng)能力得到了很大的提升,加上人工智能算法的助力,使得機器視覺變得越來越智能化,同時也突顯了機器視覺在制造業(yè)中的優(yōu)勢。
 
  機器視覺自動識別系統(tǒng)可以代替人力勞動,進一步緩解勞動密集型企業(yè)招不到人的難題。在制造業(yè)生產(chǎn)線上,機器視覺可以與機器人集成在一起,這樣就可以代替人眼、腦和手去執(zhí)行一些復雜的工作任務,且比傳統(tǒng)人力更低成本和更率。
 
  機器視覺可以不知疲倦的一直工作,在進行大量重復性工作時,能克服人眼易疲勞的劣勢,并且能長時間夠保持高精、高速的水平。機器視覺相比于人類,更能適應惡劣的工作環(huán)境,可在對人有傷害的惡劣環(huán)境中工作。機器視覺越來越出色的表現(xiàn),代替人類視覺將是一個大趨勢。
 
  前景廣闊,機器視覺應用廣泛
 
  在工業(yè)生產(chǎn)過程中,機器視覺主要的應用類型主要有幾個方面,一是對物體對象進行測量,包括尺寸、角度的測量;二是檢測,例如檢測有無、檢測次品和定位等;還有對于物體的識別,包括讀碼識別等。
 
  機器視覺的應用十分廣泛,在汽車行業(yè)可以進行氣缸蓋、發(fā)動機、金屬鑄件、車身以及整車尺寸機器視覺測量。而在電子制造業(yè)通常用于錫珠檢測、表面缺陷、PCB鉆孔板鉆孔定位及測量。此外,還有煙草、包裝、紡織、金屬加工等行業(yè),進行包裝質量檢測、號碼印刷檢測、二維碼在線識別、雜質檢測等。
 
  機器視覺有許多典型的應用,王欣剛在會上重點介紹了機器視覺在焊接機器人、打乒乓球機器人、精密裝配、視覺導航測量儀等方面的應用案例。
 
  在焊接機器人項目里,有了機器視覺,機器人就能完成焊接起始點自動定位,實現(xiàn)焊槍對焊縫的大范圍高精度跟蹤。在乒乓球機器人的方案里,利用分布式計算的高速立體視覺測量,可以對高速運動目標軌跡進行預測,以完成擊球控制。
關鍵詞 機器視覺人工智能
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