机器视觉时代到来了

第一次将自动化和成熟这两个词结合在一起的IEEE会议是在20世纪70年代举行的。但机器视觉行业的业内人士可能会记得，2017年是世界觉醒的一年，它带来了视觉和视觉机器带来的好处。

LED灯和控制器供应商Gardasoft LLC的北美副总裁John Merva表示:“今年的增长非常强劲。“去年我们有一些非常大的项目，但我们仍然设法完成了这些项目，并度过了辉煌的一年。”强劲的增长并不局限于东北走廊;它已经到达了北美的每个角落。自动化系统集成商和分销商金字塔成像公司(Pyramid Imaging)首席执行官兼总裁雷克斯·李(Rex Lee)博士说:“坦率地说，美国(在自动化采用方面)一直落后于其他工业国家。”

“欧洲和日本在制造业自动化方面一直处于领先地位，而美国的汽车行业则处于领先地位。但现在我们看到自动化和机器人技术在每个制造业中都在发展。特别是机器视觉已经达到了一个价格点，基本上[使其]无处不在。成像传感器已经变得非常便宜。而且，性能已经提高，允许人们开始在这么多不同的设备上实现成像传感器。

Lee说:“此外，工程界对成像传感器可以帮助他们实现解决方案自动化的认识也大幅提高，这推动了机器视觉远远超出了传统的工厂应用。”“它将自动化应用于医疗设备和农业。说实话，我想不出哪个行业没有使用成像传感器进行智能分析。”

李在政府、国防、航空航天和相关行业拥有丰富的服务经验。他说，在当今的技术市场中，正如预期的那样，北美商业部门的表现优于政府部门，而政府部门仍然受到周期性预算不确定性的影响。

Teledyne Dalsa的研发和运营副总裁Ghislain Beaupré指出，除了机器视觉在整个工业领域的可见性提高和每像素成本降低之外，处理能力的成本也在持续下降。

他说:“今天，我们有足够的处理能力，只需几美元，就可以做一些非常有趣的应用。”“现在最大的挑战是不断增加合格的人才来应对增长。这是一个很好的情况，”Merva说，这与Lee和几乎所有其他AIA成员公司的评论相呼应——考虑到最近关于自动化对就业市场影响的讨论，这是一种讽刺。

推进自动化协会(A3)市场分析总监Alex Shikany表示:“视觉和成像技术最近的增长，在一定程度上是全面自动化解决方案和连接设备的大趋势的结果。”“随着这些趋势继续推动终端客户的投资，对机器视觉和成像技术(如相机、照明、光学、成像板、智能相机和图像传感器)的需求将继续上升。与此同时，我们看到嵌入式解决方案在这个市场上的持续压力，这些解决方案更小、更便宜、功能更强，可用于各种形式的因素和OEM产品。这将挑战我们的行业继续创新，AIA会员已经证明他们能够胜任这一任务。我们已经看到了许多旨在解决这些复杂挑战的新产品和解决方案。”

是什么推动未来的增长?

除了更便宜的像素和晶体管，机器视觉标准和软件也将有助于推动成像技术进入电子宇宙的每个角落。

例如，根据Beaupré的说法，深度学习不仅仅是一个流行词。“对于深度学习，你需要大量的数据，而成像正是这样做的。”

深度学习是人工智能的一个子集或前身。在展示了足够多的正在开发的应用程序的好和坏的图像后，深度学习软件可以在几分钟内自动为机器视觉系统编程，否则这个过程将需要几个月的时间。

Beaupré说:“你让计算机来创建算法，而不是让人来创建。”“以前难以实现或需要太多投资的应用很快就会成为可能，这将进一步打开机器视觉解决方案的大门。”Gardasoft的Merva补充说，深度学习不仅会影响算法的性能，还将有助于控制摄像头和照明系统。Merva说，深度学习对机器视觉的影响是无限的。

一些标准正在帮助客户以更少的投资处理非常大的应用程序。例如，IEEE 1588提供了用于同步多个系统(包括智能摄像机)的高精度网络时钟。其他标准则帮助客户为其应用选择最佳解决方案。例如，EMVA 1288规范了摄像机的规格和材料。

如今，机器视觉公司正在简化产品使用的各个方面，从订购到实现。随着机器视觉在主流工程界掀起一股新的知名度浪潮，2017年的非凡增长可能有一天会被视为一个门槛时刻——在这一年里，一切都发生了改变，唯一必要的重新校准可能是行业预期的明天。

韦恩哈丁是AIA的特约编辑。本文最初发表于视觉在线．AIA是先进自动化协会(A3)的一部分，是CFE媒体的内容合作伙伴。由CFE媒体制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，cvavra@cfemedia.com．

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