廉價勞動力已成為過去,機器視覺應(yīng)用廣泛前景無限

智能制造已成為全球制造業(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(shù)，包括機器人、人工智能、虛擬現(xiàn)實等先進技術(shù)，其中，機器視覺將在智能工廠中將發(fā)揮關(guān)鍵作用。對于生產(chǎn)商來說，如何將這些技術(shù)運用到當(dāng)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(guān)鍵。

中國科學(xué)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(zhuǎn)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(zhuǎn)，全球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(fù)性勞動，因此造成了勞動力短缺的問題。中國作為制造業(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，例如富士康員工跳樓事件后，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(zhuǎn)折點。根據(jù)中國社會科學(xué)院2010年發(fā)布研究報告稱，預(yù)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(guān)系將進一步逆轉(zhuǎn)，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(zhuǎn)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(shù)，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(luò)，分別對應(yīng)人類大腦、四肢、感官和神經(jīng)，而機器視覺是最后幾個被取代的器官之一。

隨著硬件水平和軟件技術(shù)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(fù)雜的工作任務(wù)，且比傳統(tǒng)人力更低成本和更高效率。

機器視覺可以不知疲倦的一直工作，在進行大量重復(fù)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(yīng)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。

前景無限，機器視覺應(yīng)用廣泛

在工業(yè)生產(chǎn)過程中，機器視覺主要的應(yīng)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(yīng)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(zhì)量檢測、號碼印刷檢測、二維碼在線識別、雜質(zhì)檢測等。

機器視覺有許多典型的應(yīng)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(dǎo)航測量儀等方面的應(yīng)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(yù)測，以完成擊球控制。