在制造过程中能够代替人工检测,满足多数场合的要求。但对于大幅面或复杂结构物体的视觉检测,由于受到视场和分辨率(或精度)的相互制约,或生产节拍对检测速度有特殊的要求,单相机组成的AOI系统有时难以胜任,因此可能需要有多个基本单元集成在一起,协同工作,共同
自动光学检测(automated optical inspection, AOI)技术,也称为机器视觉检测(machine vision inspection, MVI)技术或自动视觉检测(automated visual inspection, AVI)技术。在有些行业,如平板显示、半导体、太阳能等制造行业,AOI这一术语更加流行,被人知晓。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上还是有细微差别的。
根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年全球及中国自动光学检测设备(AOI)行业研究及未来发展预测报告》显示:
从狭义上来说,MVI是一种集成了图像传感技术、数据处理技术、运动控制技术,在工业生产过程中,执行测量、检测、识别和引导等任务的一种新兴的科学技术。MVI的基本原理可用如图表,它采用光学成像方法(如相机,或者一个复杂的光学成像系统)模拟人眼的的视觉成像功能,用计算机处理系统代替人脑执行数据处理,最后把结果反馈给执行机构(如机械手)代替人手完成各种规定的任务。
从广义上来说,MVI是一种模拟和拓展人类眼、脑、手的功能的一种技术,在不同的应用领域其定义可能有着细微的差别,但都离开不了两个根本的方法与技术,即从图像中获取所需信息,然后反馈给自动化执行机构完成特定的任务。可以说基于任何图像传感方法(如可见光成像、红外成像、X光成像、超声成像等等)的自动化检测技术都可以认为是MVI或AVI。当采用光学成像方法时,MVI实际上就变为AOI。因此AOI可以认为是MVI的一种特例。
根据成像方法的不同,AOI又可分为三维(3D)AOI和二维(2D)AOI,三维AOI 主要用于物体外形几何参数的测量、零件分组、定位、识别、机器人引导等场合; 二维AOI主要用于产品外观(色彩、缺陷等)检测、不同物体或外观分类、良疵品检测与分类等场合。在产业界用得最多的AOI系统是由相机、镜头、光源、计算机等通用器件集成的简单光学成像与处理系统。
图表:2015-2020年全球AOI设备总产能、产量、产值及需求情况
数据来源:中研普华产业研究院整理
图表:2021-2026年全球AOI设备总产能、产量、产值及需求预测
数据来源:中研普华产业研究院整理
这种简单系统的优点是成本低、集成容易、技术门槛相对不高,在制造过程中能够代替人工检测,满足多数场合的要求。但对于大幅面或复杂结构物体的视觉检测,由于受到视场和分辨率(或精度)的相互制约,或生产节拍对检测速度有特殊的要求,单相机组成的AOI系统有时难以胜任,因此可能需要有多个基本单元集成在一起,协同工作,共同完成高难度检测任务。
报告在总结中国AOI发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国AOI的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为AOI企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。
了解更多行业详情,可以点击查阅中研普华产业研究院的《2022-2027年全球及中国自动光学检测设备(AOI)行业研究及未来发展预测报告》。

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2022-2027年全球及中国自动光学检测设备(AOI)行业研究及未来发展预测报告
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