机器视觉在电子元器件识别上的作用

2023-03-21 03:56 来源：智安物联网

３月８日消息，杭州海康机器人股份有限公司（以下简称“海康机器人”）于近日披露首次公开发行股票并在创业板上市招股说明书，对机器视觉行业进行综合分析。

随着工业自动化技术的不断发展，机器视觉在工业领域的应用越来越多。从全球市场来看，ＭａｒｋｅｔｓａｎｄＭａｒｋｅｔｓ数据显示，２０２１年全球机器视觉市场规模约为８０４亿元，同比增长１２．１５％。ＧＧＩＩ预计至２０２５年该市场规模将超过１２００亿元。２０２２年至２０２５年复合增长率约为１３％。

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随着全球制造中心向中国转移，中国已成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。２０２１年，国内３Ｃ电子、新能源、快递物流等行业的蓬勃发展拉动了相关企业的扩产需求，机器视觉需求增长明显。ＧＧＩＩ数据显示，２０２１年中国机器视觉市场规模１３８．１６亿元（该数据未包含自动化集成设备规模），同比增长４６．７９％。其中，２Ｄ视觉市场规模约为１２６．６５亿元，３Ｄ视觉市场约为１１．５１亿元。根据ＧＧＩＩ预测，至２０２５年我国机器视觉市场规模将达到３４９亿元，其中，２Ｄ视觉市场规模将超过２９１亿元，３Ｄ视觉市场规模将超过５７亿元。

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机器视觉对电子元器件的识别检测：

电子元器件生产过程中需要经过复杂的工艺处理，在多重工序处理下，会出现各种问题，如表面缺陷、字符不清等。因为电子元器件种类繁多，各类电子元器件的结构形状、损坏程度和检验方法也均不相同，一些传统检测方法已无法适应高节拍、柔性化的生产需求。

１、贴片元器件在生产过程中易出现孔洞、剥落、污点等缺陷，由于缺陷小，传统算法需要耗费大量的时间对缺陷进行定制化开发，并且在进行灰度阈值分割时，易将微小的缺陷分割出去，很难保证在高速生产线上实现零缺陷检测的要求；

２、ＰＣＢ板上存在很多焊点和细小零件，字符识别采集图像时背景较为复杂，干扰因素多，造成字符定位和识别不准确，加上零件本身反光，会出现识别信息不全、误识别以及识别速度慢等情况，无法满足实际生产检测过程中对ＰＣＢ板字符识别的需求；

３、ＰＣＢ板在焊接元器件过程中，需要检测每个元器件位置是否正确、元器件是否缺失等情况，传统算法无法对多种电子元器件定位识别，而且定制开发需要耗费大量的时间，容易受外界因素影响，导致错误定位或元器件缺失，直接影响ＰＣＢ板的性能及生命周期。

当下，机器视觉广泛应用于３Ｃ电子、新能源、汽车、医药医疗、半导体、快递物流等众多行业，在提高生产效率的同时，为我国制造业智能化转型升级提供重要支撑。

责任编辑：石旭