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機器視覺規模化落地靠什么?

2019-10-19 09:36 性質:轉載 作者:廖文清 來源:高工機器人
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“又多了一家機器視覺企業,又多了一批機器視覺企業。”無論是參加各大論壇還是展會,總能碰到一些新的機器視覺企業,這有點像兩年前的協作機器人。前段時間,見了一個投資人,他們正四處尋找可以...

“又多了一家機器視覺企業,又多了一批機器視覺企業。”無論是參加各大論壇還是展會,總能碰到一些新的機器視覺企業,這有點像兩年前的協作機器人。

前段時間,見了一個投資人,他們正四處尋找可以投的機器視覺企業。當然,前兩年進入的機器視覺企業可能都已經進入第二輪、第三輪,甚至是第四輪融資了,目前這些企業正致力于機器視覺技術的規模化落地。

“非標中的非標”

如果細心觀察,你一定能夠發現今年各大展會上,機器視覺企業展出的產品跟以往的不同:從側重技術到側重方案。

比如,梅卡曼德在工博會上展出了17個工業真實場景的應用方案,再比如庫柏特的3D視覺汽車零部件分選工作站、在線力控打磨平臺、力控裝配平臺等。

在復雜的工業場景落地中,技術不再是唯一確定的因素,比拼技術的企業可能不比拿來一個真實應用案例的企業更有話語權,這也是技術做的好的企業不如方案做得好的企業吃香的原因。

在工業市場中,3D的應用特點很復雜,就材質而言,不同物體因為材質(普通、高反、透明、吸收)的不同,還有形狀(比如圓形、方形、不規則圖形)的不同,以及量程、精度、工作模式(站停、連續運動、動態)的不同等,可能方案就需要有所改變。

因此,不存在一種通用的方法,不存在通用的解決方案,要求視覺集成商具備強大的集成能力,需掌握多種原理,這也導致視覺技術落地比較難。

正如曾經任職美的集團機器視覺研究所的胡正博士所說:視覺系統是自動化‘非標中的非標’,這意味著很難找到完全相同的應用場景。

凌云光技術集團系統架構師金剛博士認為,各企業的技術成熟度還有差異:一般性問題已非常成熟,后來產品很難突破;特殊問題誰都解決不了或一大類設備解決不了,當然,這也給了后來者機會,但同樣的,定制化開發不可避免。

應用價值遠遠沒被挖掘

正因為真實應用場景遠比我們想象得復雜,視覺系統的通用性很差,不能兼容各種情況。這直接導致了出貨量難以上去的問題。

“實際上我們這套系統的出貨量非常低,每年的出貨量在個數級。”胡正介紹了他們研發的機器人+AGV+3D視覺進行搬運、拾取的案例,并坦言它所能解決的問題還比較單一,所以限制了其應用。

“你費半天勁解決某個復雜技術難題后,可能只賣出去一套。”在此前接受采訪時,庫柏特CEO李淼也這樣說過,方案不能迅速產品化和規模化是讓視覺企業非常苦惱的問題。

“這主要還是因為解決方案的智能化程度不夠,我們看到的很多關于機器視覺的Demo,其實可能是很多失敗案例中精挑細選出來的,實用性不高,行業里還有很多問題。機器視覺,看起來很光鮮,實際上在產業中的價值輸出目前還很有限。”胡正說。

但不可否認的是,真實的需求量很大。

在視覺檢測這一領域,比如美的集團旗下有32家工廠,里邊的螺釘檢測和PCB檢測、包括來料檢測等,需求量非常大,但目前這些需求也只有極少部分能夠得到滿足。

在胡正看來,3D視覺普及率不高的原因,還有其對產線造成的侵入式影響、識別率不高、操作繁瑣、成本高。

軟件化、平臺化趨勢

胡正認為,工業視覺的發展趨勢是:嵌入式解決方案逐步會邁向平臺化的解決方案。

之所以提出平臺化的解決方案,正是因為上文提到的目前機器視覺存在識別率不高、工程周期很長、難以規模化和復制的問題。

李淼說:“庫柏特裁掉了98%不靠譜的業務,重心濃縮為一個平臺(操作系統)和兩個領域(智能檢測和柔性抓取)。”

目前已經涉足四個領域的高視科技只有一個解決方案。“我們做了一個平臺,平臺下面是模塊化的產品,包括幾十種設備,我們希望通過這樣的方式把軟件做成通用性的,現在我們賣的是設備和解決方案,但是有朝一日,我們會走平臺化的道路,等到平臺化的時候,我們賣的就是解決方案,當然這個目前還有點遠。”高視科技董事長姜涌表示。

而對于已經進入規模化落地的梅卡曼德來說,使得其能夠快速實現批量化交付的正是圖形化機器人編程軟件Mech-Viz。Mech-Viz為梅卡曼德提供了積累、沉淀經驗的通用軟件平臺,使其能夠縮短研發周期,減少現場調試人員以及降低后期維護成本。

正是因為有了這個平臺,不同場景的物體碼垛、抓取規劃方式等數據可以為實現規模化和持續落地提供支撐。

過去傳統的視覺解決方案是這樣:這家工廠和產線的數據收集上來,等換另外一家工廠的時候,可能還是解決不了問題,所以就需要數據形成一定的規模,能夠覆蓋到各種產線和行業的多樣性,才有可能訓練出通用的AI模型。

而要達成這樣一個大的數據模型一定是需要平臺的,這個平臺需要連接到各個行業,滲透到各個終端和工廠、各條產線。

胡正指出,平臺化的解決方案涵蓋了大數據、AI、云計算以及5G等要素,具有大數據助力算法;便于核心技術和算法的迭代、維護;降低開發成本以及算力共享等特點和優勢,但他也坦言,平臺化的解決方案也存在兩個隱患:一是數據的安全;另外就是實時性的保證。

當前主流的機器視覺方案還是視覺與機器人集成系統,這一方案的優勢是對應場景落地快、降低整體使用難度,劣勢是研發成本高、產品價格貴、應用場景單一。

機器視覺軟件產品也已經日趨成熟,產品成本低、適用性強,但是需要對場景進行二次開發,操作難度比較大。

而在線機器視覺云平臺除了前期的研發成本高之外,其產品本身成本相比較前兩種方案較低、具有能夠快速生成應用場景解決方案、操作難度低和應用場景多等優勢,將會成為未來行業的發展趨勢。

傳統機器視覺解決方案中,機器視覺作為一個非標方案被開發,這對于降低成本的難度是非常高的,如果按照平臺化的方式進行布局,就等同于工業視覺的IOT概念,這樣平臺化的轉型會改變企業的商業模式和業務流程。

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