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3D视觉赋能工业机器人引领行业发展新趋势|MIR DATAB

更新时间:2022-10-02 08:34:14 作者:爱游戏官方网站入口 来源:爱游戏网页版官方入口

  工业机器人是中国制造业发展的重要支撑,而3D视觉作为工业机器人的“眼睛”,它影响着工业机器人的行业应用前景。通过3D视觉控制技术可以提高工业机器人工作的精度、速度及可靠性,3D视觉+工业机器人配套发展已经成为业内人士关注的焦点。本文主要针对3D视觉+工业机器人的市场渗透情况、下游主要应用行业、主要应用功能及行业发展难点进行分析。

  2020年中国工业机器人市场受新冠疫情影响短暂,出货量实现逆势增长,达17万台。主要是因:国内疫情控制相对较好,工业经济快速恢复,消费电子、新能源行业、重型工业等行业投资大幅增加,机器人导入量随之上涨;国外疫情难以控制,与出口产品相关的行业中工业机器人销量增加,如小家电、集装箱、健身器材等;疫情影响员工的工作效率,工厂加大引入机器人及周边设备代替人工。未来几年受招工难、用工贵的影响以及智能制造政策推动,工业机器人市场仍将呈现稳定的增长趋势。

  机器视觉对于提高工业机器人的灵活性和可操作性具有重要意义,在大批量工业生产过程中,3D视觉助力机器人实现更多高精度动作,拓宽其应用场景,也大大提高了生产效率和柔性化程度。

  中国3D视觉产业的元年是2018年,在此之前,工业视觉主要是靠2D视觉识别工件影像来指导工作;随着2D视觉自身的不足逐渐凸显以及中国智能制造智慧工厂改造的推动,3D视觉逐渐发展起来,并结合工业机器人等自动化产品进行作业。

  虽然目前3D视觉+工业机器人渗透率较低,但随着工业加工越来越精细,对设备的要求越来越高,3D视觉配合工业机器人解决方案将越来越多,渗透率也将逐年增高。

  3D视觉+工业机器人目前对应的三大下业是物流、金属加工和汽车零部件行业,占2020年中国3D视觉+工业机器人市场的近60%。未来这三个行业将保持稳定增长,但市场占比将略有下降;3C、医疗等行业未来应用场景和需求量较大,市场份额将有所增长;汽车整车由于其附加值较高成为最早使用3D+工业机器人的行业,但囿于其可用场景较少,增长将放缓。

  物流行业包括工厂内的物流、大型超市物流、电商物流等。目前人工分拣的效率已远远无法满足市场需求,物流行业正在向智能化、自动化方向快速演进,3D视觉的高效识别优势可以得到充分发挥。主要用于拆码垛、分拣等场景。

  金属加工行业近两年发展较好,受海外疫情、基建等影响,民用工业和重工均保持高增长。未来持续会有一些需要3D视觉+工业机器人的高精度应用需求。主要用于上下料、智能分拣等场景。

  汽车零部件行业(刹车盘、曲轴、变速箱等)的产品附加值较高,需求较大。主要用于分拣、装配、上下料等场景。

  3C行业主要用于检测、上下料等场景,未来随着技术发展将用于装配等更精细、高难度的场景;医疗行业更多的是使用3D视觉+机器人进行检测以及出入库配送阶段的分拣。

  机器视觉的诸多应用场景和功能,均可归为四种基本功能——识别、测量、定位和检测。其中检测技术难度最高,识别难度最低。3D视觉配合工业机器人主要应用功能在于引导机械臂运动,具体场景可以分为抓取、检测和一些工艺,以抓取类为主。其中抓取类可以分为上下料、码垛、分拣等应用;工艺类有涂胶、打磨、焊接等。

  3D视觉的引导功能能够让工业机器人快速准确的找到工件位置,并及时予以反馈,指导机械手臂进行多种类工件的识别和抓取。例如在上下料场景中,机器人使用3D视觉来定位,可以对工件混料、堆叠等场景进行区分,方便后续的抓取。

  3D视觉检测优于传统人眼,出错率更低,检测速度更高,取代人工后成本也会更低。目前2D视觉可以满足绝大部分行业对检测的需求,用量远大于3D视觉,但涉及到立体工件、精度要求高的检测仍需3D视觉来配合。

  3D视觉+工业机器人配套发展,可以为工业机器人开拓更多应用场景以及功能,但随着市场发展,一些问题和难点也逐渐显现出来。

  虽然目前行业发展存在难点,但3D视觉+工业机器人未来发展前景依然被看好。2021年3D视觉领域融资热度不减,据不完全统计,截至2021年10月,融资事件已有十多起。相信有众多资金的注入,未来行业会加快研发进程、实现快速发展。

  总而言之,在3D视觉+工业机器人领域,所有企业面临着相同的窗口期,谁能率先规模化落地,积累起大量客户与典型案例,谁就能占据先发优势。

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