目前视觉检测​行业面临三大难题

《中国工业机器视觉产业发展白皮书》显示，2019年全球工业机器视觉市场规模约80亿美元，较2018年增长约3%，中国工业机器视觉市场规模约139亿元，增速约4.8%。 

移动终端、平板显示和汽车是规模最大的三个工业机器视觉应用场景，其中移动终端应用占比近半。而目前，移动终端产品的中框外观检测仍然依靠人工目检，实际作业时，往往需要检测出0.03毫米大小的缺陷，而一根头发丝的直径，一般也有0.04毫米。传统视觉检测只能识别出缺陷，无法对缺陷进行分类，只能通过缺陷尺寸大致推测缺陷种类。  

“目前视觉检测行业面临三大难题。”一是当拍照成像质量不好时，会影响缺陷的识别率。二是检测区域较大时，拍照速度会影响设备效率。三是传统机器视觉系统在对复杂背景中的缺陷进行检测时，可能将背景误判为缺陷；另外，图像畸变较大时，误判率也可能上升。  

国内移动终端整机和摄像头测试领域企业纷纷发力解决行业难题。通过应用人工智能技术，能够直接识别缺陷种类。例如，针对手机中框上的污渍和划痕，后续要对应不同的处理措施，如果在检测缺陷时就进行了分类，后续处理效率必然能大幅提高。 行业痛点正是创新的突破点。业内专家表示，行业创新不断取得突破将成为扩大机器视觉应用的有力支撑。随着工业自动化技术向智能化方向发展，中国工业机器视觉检测产业正迎来春天，不断推动产品和技术升级。