【利元亨 | 前沿】海之晨：3D视觉和AI视觉，赋能制造升级
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在机器视觉领域中，3D视觉最接近人眼，除了看到物体之外，还可以得到物体的深度信息，并且能够多维度实现定位识别，因此备受欢迎。目前3D机器视觉技术整合人工智能正成为主流趋势，让工业机器人可以具备人脑思维，以执行更高精度、更复杂的工作。
根据高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，2019年中国机器视觉市场规模65.50亿元（该数据未包含计算机视觉市场规模），同比增长21.77%。2014-2019年复合增长率为28.36%。
7月18日，“机器人应用+生态伙伴大会”——2020高工机器人行业渠道开拓系列活动走进了青岛。在本次大会上，青岛海之晨工业装备有限公司（以下简称：海之晨）总经理陈栋立足3D机器视觉应用现状，同时结合AI技术分析了3D机器视觉未来市场的无限可能性。
3D机器视觉更多的应用探索
随着精密制造的推进，传统2D视觉由于能检测的信息有限，应用场合受到限制。2D视觉由于只能识别出二维信息，无法获得物体的空间坐标信息，所以不支持与形状相关的测量，诸如物体平面度、表面角度、体积或者区分相同颜色的物体之类的特征。此外，2D机器视觉无法区分堆叠的物体，获取相应位置信息。
为解决以上应用痛点，3D视觉应运而生，并逐渐从概念走向了落地，受到了市场的广泛关注。
据陈栋介绍，海之晨成立于2011年，多年来一直专注于机器视觉技术的研发和应用，主要产品为机器视觉系统、3D机器视觉+机器人。公司客户包括海尔、海信、华为、富士康、中国重汽等企业，目前海之晨已在西安、成都、上海分别建立了办事处，同时海之晨越南办事处及欧洲研发中心正在筹建中。
目前，海之晨3D机器视觉无序抓取系统广泛应用于物流、制造（汽车零部件、汽车整车、家电、医药等）等行业的拆垛、码垛、上料、搬运、拣选、分类等应用场景。可适配多种不同机器人（四轴、六轴、桁架、并联机器人）。海之晨3D机器视觉无序抓取系统具有高柔性度和性价比，帮助用户提升效率降低成本。
在以上应用场景中，海之晨3D机器视觉无序抓取系统均有成功应用案例。其中以无序抓取——汽车零部件的抓取搬运为例，在某汽车零部件工厂，因为工厂有窗外太阳光和室内灯光的各种干扰，且产品本身有金属反光和黑色产品等，需要机器人快速准确从料框里抓取产品并放置于指定位置。
海之晨3D机器视觉无序抓取系统采用全球领先的3D相机，欧洲的Photoneo品牌，高性价比、高精度、大视野、抗光线干扰，专为无序抓取、拆垛、码垛应用场景设计；基于人工智能算法和传统算法的完美结合，可以适用于各种产品类型，特别是金属零部件；同时能够应对各种光线干扰、高亮、高反光、黑色等复杂工况。据悉，目前海之晨已经实现了数百套的落地项目。
此外，在精密零部件检测领域，由于传统的接触式测量或激光测量进行校核，测量范围单一、效率低，无法实现在线全检，而采用国外进口软件价格高昂。
为此，海之晨开发了3D逆向校核软件，该软件与欧洲Photoneo的3D扫描传感器一起搭配机器人或者旋转工作台，搭建成三维检测系统。通过扫描得到的三维数据和CAD中的3D建模数据对比，便可以得出设计数据和实际加工数据之间的差距。可为用户设计定制化解决方案，对同类零件只需手动操作一次，其他相同零件只需一键操作就可实现全自动化检测。
海之晨3D逆向校核软件性能可对标Geomagic公司(已被3D打印巨头3D Systems 公司3.5亿元收购)的三维检测软件qualify，在汽车、航空等行业中具有较大的应用优势。
工业视觉为什么需要AI
2012年，AI在计算机视觉领域取得突破，这给机器视觉技术发展也带来了全新思路。AI可通过对大量实际数据进行学习，自行总结其中的规律和特征。这种方法可以在短时间内，完成传统算法需要多年才能突破的问题，有效弥补硬件能力的不足。
由于传统视觉应用存在以下不足：
复杂检测传统视觉难以解决或不可解决 传统视觉过检率很高 传统机器视觉项目周期长 传统视觉检测对集成商要求高，依赖大 传统视觉无法识别出未出现过的缺陷，算法补丁越来越大，难以维护
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