从工业到物流,国内3D视觉发展已经引领国际

描述

2015年5月份,万讯自控收购丹麦的机器视觉公司Scape,并与Scape共同出资200万丹麦克朗成立深圳视科普,由万讯自控控股,开拓国内机器人应用市场。

当时,万讯自控的产品已涵盖终端传感器、工业控制系统、伺服和驱动系统等领域。倘若丹麦Scape公司的机器视觉技术具备竞争优势,且能够实现销售,而万讯自控又能够很好的结合Scape相关技术优势发力中国市场,其或能够在未来的工业机器人视觉技术领域占得一席之地。

而深圳视科普近年来的表现也很好的证明了当时万讯自控的“卓越眼光”。

据悉,视科普核心产品SCAPE Bin-Picker系统(Smart Classifier and Pose Estimator,智能分类及位置评估系统)能与绝大多数产自世界级机器人公司(如KUKA, ABB及Kawasaki等)的标准机械手配合使用应用于智能自动化生产线中上下料环节,已实现对工件物料的随意抓取。

目前已成功应用于欧美市场的宝马、奔驰、大众、沃尔沃、福特、雷诺等多家汽车产业巨头,在国内亦获得东风本田、上海大众、日立压缩机等厂家的订单,并在奔驰、宝马、尼桑等多家汽车厂家试用测试。

从工业到物流

从大的方面来讲,3D视觉现在主要面向的领域分为工业和物流,而这两者由于行业特性不同,3D视觉的渗透率也不尽相同。

“物流和工业的难点不一样,很多工业是内卷式市场,应用相对单一,精度和标准度要求较高,所以接受新应用和新的创新需要一定的过程,需要产品经过一层一层的验证;物流领域柔性化程度更高,场景可塑性比较强,但成本耐受性更差。”视科普销售总监余舒帆表示。

首先来看工业领域,在重工、汽车等行业,机器人的使用已经非常普遍,加装视觉进行辅助操作并不需要对原有产线进行改造,反而可以一步到位。

而在性能要求上,这类客户对于精度的要求普遍为亚毫米级别,现有的超高精度双目激光相机完全能满足,其生产节拍相比之下并没有物流分拣那么快,速度在几秒到十几秒不等,更多的要求是定制化,这就完美契合了当下的国内3D视觉厂商立足国内市场的优势,所以近年来重工、汽车行业对视觉类产品的应用开始不断加快。

最后,这类客户也有“钱”,物流企业的价格承受力较低,而且改造周期较长,相比之下,重工、汽车等领域价格并不是敏感点。

“其实这两者对视科普来讲没有优先的概念,只是整体行业来讲,工业比物流发展早很多,所以我们一直扎根工业领域,现在随着物流市场应用性的不断完善,我们希望将技术拓展至物流领域。”余舒帆表示。

从物流刚需来看,在仓储物流行业能做到分拣的设备并不只是3D视觉,分拣传送带等流水线照样可行,而且物流行业对分拣的节拍要求更高,现阶段的视觉配合机械臂难度较高。

其次,从劳动力短缺的角度来看,中国一名普通的搬运工年薪大概在10万左右,而同等条件下的美国是10万美元,欧洲是10万欧元,劳动力短缺,缺的是熟练的技术工人,并不是普通的搬运工。

最后,从底层逻辑来讲,目前机器人加视觉系统在物流中属于单站优化系统,能做到的就是节省某些人力成本。但是对于当前的中国仓储物流行业而言,还面临的是基础建设的问题,即如何提升仓储密度、最大化提高吞吐量、提升周转效率,单点优化更多的是技术先进性的代表。

而随着国内仓储物流市场的不断成熟,3D视觉应用的机会开始慢慢显现。

立足中国市场

3D 视觉市场国外先发展几年,落地项目早几年。但经过这几年发展,其实目前国内该行业发展已经引领国际。整个国内市场呈现出快速上升、百花齐放的状态。

综合来看,国内厂家比较注重应用,针对特定应用场景,倒逼研发方向和思路,快速迭代满足客户需求。国外厂家在于新技术落地的结果,根据已有的3D 技术和机器人技术,去找更合适的场景去落地,专一性较强。

一方面是专注于下游行业,例如工业无序分拣、物流拣选;另一方面则是产业链较为完备,相机硬件、软件算法、集成算法各司其职,互不干涉。

所以,产品稳定性国外会走在前面,成长和市场理解本土企业做的更好,视科普要做的就是用国外的技术基因来适配国内的应用场景。

余舒帆讲到:“目前的国内市场中,其实项目需求无处不在,但产品的稳定性和性价比才是核心。因为很多能标准化、规范化的项目已经由机器人厂商和集成商去实现了,要求更高或者更柔性的项目才会考虑到3D 视觉+机器人和AI,而整个3D 视觉市场并没有形成头部企业,各自在市场里找到一些突破方向,把握住差异性项目和市场方向。。”

“经过此次疫情,可以很明显感受到中国市场的韧性和创新能力,作为一家以国外的技术基因来适配本地市场的企业,视科普非常乐意和用户去拓展新的3D视觉方向,为未来几年成长奠定良好的基础。”余舒帆表示。

原文标题:从工业到物流,3D视觉成行业“香饽饽”

文章出处:【微信公众号:高工机器人】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

责任编辑:haq

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分