工業及其自動化的2020發展趨勢

在人口紅利變弱，產業結構升級和速率加強的環境下，工業及自動化產業趨勢向好，此次的事件短期對整個制造業有比較大干擾，中遠期來看，智能制造系統的優點會連續不斷突顯，也將促進自動化行業發展。

從工業的角度正確看待視覺

機器視覺技術是實現工業自動化，工廠智慧化的關鍵零部件中的一種。一個是工業4.0的浪潮席卷全球，制造智能化必定提供生產設備的版本升級;二是在我國人口紅利優點漸漸弱化，許多 生產廠家更傾向于機器代人，減少人力成本;三是消費水平的版本升級，消費群體對產品的產品質量提起更多的要求，使得生產廠家增加產品質量把控。3者一環扣一環，為機器視覺技術的市場，在智能制造系統方面提供新的發展趨勢突破口。

在工業方面，機器視覺技術充當生產設備“眼睛”的功能，解決人眼無法識別、檢測的工作，實現速率好、成本低的經濟效益，是視覺技術發展趨勢的出發點和落腳點。那么，對于客戶使用角度看，更更傾向高精度、高準確率，大視野自動變焦檢測，以及軟件的快速導入等方面。對此，勃肯特已將傳統化口罩機版本升級，融入視覺和機器人，大大提高了生產效率和準確率，節約人力。從機器視覺技術的具體應用看，電子制造業應用具體在PCB印刷電路、電子封裝、絲網印刷、SMMT表面貼裝、半導體及集成電路、回流和波峰焊，以及智能手機、平板電腦等消費類產品。汽車制造業的主要是應用于面板印刷質量檢測、精密測量等。食藥和包裝機械主要是匯集在封裝缺陷檢測、生產日期檢測、顏色識別、分揀等方面。印刷機械則是取決于印刷質量檢測、印刷字符檢測、條碼識別等。

工業視覺新方向

現下大部分制造業企業已正確認識到，在生產環節上，要丟棄落后生產效率，解決傳統化人力手工對生產效率和速率的捆縛，很大程度減少對人力的依賴性，確保企業的生產和運作也不會輕易受到災情、事故、人員變動的干擾。同時，在系統調度上，要能最大限度的確保靈活性和準確率。

1)3D視覺的發展趨勢

在我國智能制造系統裝備產業結構轉型發展和技術加強的市場空間極大，機器視覺技術行業將獲益。隨著智能化生產技術的不斷完善，3D機器視覺技術也逐漸進入人們的視野。現階段3D機器視覺技術大部分用于水果和蔬菜、木材、化妝品、烘焙食品、電子組件和醫藥產品的檢測。它能夠 加強合格產品的生產效率，在生產過程的初期就報廢劣質產品，進而減少了浪費節約成本。這樣的功能特別適合用于高度、形狀、數量甚至色彩等產品屬性的成相。

2)深度學習提供的突破

傳統化的機器學習在特征提取上主要是依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則根據多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經網絡來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優化。

基于深度學習，勃肯特研究院技術人員已開發了垃圾分類系統。該系統基于GPU，由100多萬張圖片訓練形成，分類準確率可達95%以上。針對作業環境為分揀對象具有種類較多，形狀不規則，不易分辨等特點。

濟南海馬機械設計是一家致力于機械設備單機、生產線研發；技術創新，新產品研發、工程設計咨詢、自動化流水線設計，改造，產品圖紙標準化?、先進的科技服務。為全國中小企業提供優質的服務和?技術支撐。可為冶金、節能環保、礦山、石油化工、農業、醫藥、食品、仿制、印染、物流、智能制造、智慧工廠、等多達18個行業提供機電裝備的規劃咨詢、創新研發、技術總承包服務。