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[導(dǎo)讀]IDC 最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,2024 年中國新能源車市場規(guī)模已突破 1,100 萬輛,同比增長 38.1%。其中,插電式混合動力(同比增長 85.7%)與增程式動力車型(同比增長 99.3%)在新能源車中的占比持續(xù)提升,而純電車型市場規(guī)模同比增長也達(dá)到 18.7%。隨著市場對電動、混合動力和自動駕駛汽車的需求不斷攀升,汽車行業(yè)正迎來難得的發(fā)展契機。如今,行業(yè)能夠重新審視機器視覺軟件在視覺檢測中的應(yīng)用方法,確保制造商在初次進(jìn)入汽車行業(yè)時少走彎路。

IDC 最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,2024 年中國新能源車市場規(guī)模已突破 1,100 萬輛,同比增長 38.1%。其中,插電式混合動力(同比增長 85.7%)與增程式動力車型(同比增長 99.3%)在新能源車中的占比持續(xù)提升,而純電車型市場規(guī)模同比增長也達(dá)到 18.7%。隨著市場對電動、混合動力和自動駕駛汽車的需求不斷攀升,汽車行業(yè)正迎來難得的發(fā)展契機。如今,行業(yè)能夠重新審視機器視覺軟件在視覺檢測中的應(yīng)用方法,確保制造商在初次進(jìn)入汽車行業(yè)時少走彎路。

遺憾的是,迄今為止大量軟件給機器視覺乃至整個自動化領(lǐng)域帶來的一貫印象是“復(fù)雜、昂貴且令人沮喪”。許多人認(rèn)為構(gòu)建視覺系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)來自于使用不同廠商的硬件。然而,硬件并非問題所在,真正棘手的是如何更好地讓來自不同廠商的軟件包協(xié)同工作,互相配合。

視覺檢測團(tuán)隊必須確保充分探索并理解支撐機器視覺系統(tǒng)的軟件。對于正為電動、混合動力和自動駕駛汽車激增需求做準(zhǔn)備的汽車 OEM 和供應(yīng)商而言,這一點尤為重要。

正確提問以探索重啟之路

企業(yè)用戶在采購全新機器視覺解決方案時,有兩個關(guān)鍵問題是通常需要考慮。其一,“運行硬件所需的軟件許可費用是多少?”;其二,“整合、管理和培訓(xùn)用戶使用新組件需要耗費多少精力?”這些固然重要,但還有一個問題也不應(yīng)忽視:“即使企業(yè)需要部署來自不同廠商的視覺硬件設(shè)備,是否有辦法能夠憑借單一供應(yīng)商的同一視覺軟件套件運行整個系統(tǒng)?”

事實上,在部署機器視覺系統(tǒng)時,第三個問題更為重要并且應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考量。因為這有助于質(zhì)量檢測團(tuán)隊判斷他們即將投入的資金最終能否修復(fù),或幫助避免傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)設(shè)計中最常見的隱患,即應(yīng)對來自不同廠商的軟件平臺大雜燴,以及在添加或更新硬件組件時所面臨的挑戰(zhàn)。

軟件是支撐這些機器視覺系統(tǒng)的粘合劑,它決定了不同硬件組件能否以工程師所需的方式協(xié)同工作,實現(xiàn)自動化質(zhì)量檢測。無論是嘗試提升質(zhì)量控制,還是開展合規(guī)審計,軟件都是連接視覺檢測技術(shù)與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)以支持自動化數(shù)據(jù)采集與分析的關(guān)鍵。這種相互操作性至關(guān)重要,因為運營和 IT 團(tuán)隊需要持續(xù)與軟件交互,以設(shè)計檢測流程、訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型、判定是否能夠通過檢測、滿足服務(wù)水平協(xié)議,并守護(hù)品牌在質(zhì)量和安全方面的聲譽。

目前市面上已存在用戶友好、可擴(kuò)展且安全的單一廠商軟件套件,能夠運行攝像頭、條碼掃描儀、傳感器和機械臂等多種硬件組件,用于視覺檢測、流程自動化以及追蹤溯源。這些視覺軟件套件可以將來自不同廠商的攝像頭、傳感器和掃描儀整合進(jìn)系統(tǒng),無需操作員配置、學(xué)習(xí)或管理不同的軟件包,也無需向多個廠商支付許可費用。它們還能與運行機器人的系統(tǒng)對接,幫助引導(dǎo)機器人執(zhí)行自動化工作流程。

機器視覺不僅僅是彌補勞動力短缺或驗證工人決策的手段,更是構(gòu)建品牌信任和守護(hù)利潤底線的機制。實時分析和數(shù)據(jù)采集功能,可以幫助工程團(tuán)隊確保有缺陷的零部件或車輛不會被人工檢查所遺漏,并在發(fā)現(xiàn)問題時能讓團(tuán)隊迅速采取干預(yù)措施。

應(yīng)行業(yè)發(fā)展而不斷變革的機器視覺

過去,許多汽車 OEM 廠商和供應(yīng)商采用機器視覺是為了更輕松地滿足嚴(yán)格的生產(chǎn)公差要求,確保精準(zhǔn)的質(zhì)量控制,并跟上不斷發(fā)展的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。這也意味著,為了滿足日益復(fù)雜的生產(chǎn)需求、確保檢驗一致性并減少缺陷,系統(tǒng)是隨著時間推移、逐步構(gòu)建起來的。企業(yè)若不實現(xiàn)自動化,就很難同時確保高吞吐量和監(jiān)管合規(guī)性。然而,在追求效率和確??芍貜?fù)精度的過程中,汽車行業(yè)最終不得不使用多種軟件包,進(jìn)而面對各種相關(guān)挑戰(zhàn)。

隨著汽車行業(yè)不斷發(fā)展,機器視覺軟件也必須與時俱進(jìn)。汽車行業(yè)必須能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求的變化,對機器視覺系統(tǒng)進(jìn)行漸進(jìn)式調(diào)整,正如我們在電動、混合動力和自動駕駛汽車的增長中所看到的那樣。統(tǒng)一的軟件平臺不僅應(yīng)處理當(dāng)前任務(wù),還應(yīng)支持未來技術(shù),如人工智能驅(qū)動的檢測和深度學(xué)習(xí)模型。這種靈活性可確保當(dāng)電動和自動駕駛汽車需要進(jìn)行更復(fù)雜的檢測時,軟件無需進(jìn)行大規(guī)模系統(tǒng)改造,通過擴(kuò)展便能滿足這些需求。

因此下次再談及自動化檢測時,我們應(yīng)當(dāng)咨詢技術(shù)供應(yīng)商或系統(tǒng)集成商,即使硬件來自不同的廠商,他們推薦的系統(tǒng)設(shè)計是否支持設(shè)置成單一軟件套件的運行模式。

如果答案是肯定的,接下來就可以繼續(xù)提出其他重要問題。這些問題應(yīng)涉及互操作性、數(shù)據(jù)安全、解決方案的可擴(kuò)展性、二維/三維檢測的兼容性、當(dāng)前和未來的人工智能應(yīng)用情況(包括深度學(xué)習(xí)模型)以及所需的培訓(xùn)時間。

更換硬件輕而易舉,而合適的軟件會讓未來的工作流程更新偏向于小調(diào)整而非大動干戈。工程團(tuán)隊和程序員應(yīng)專注于尋找靈活且經(jīng)久耐用的軟件,能運行其想要的任何硬件,且不會在幾個月或幾年后留下遺憾。

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