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2025全景工博会
机器视觉

“感动无处不在”佳能抢滩工业视觉背后的精明!

  2018年07月13日  

  提到佳能,人们往往想起的是他的相机,镜头,打印机,复印机,还有那句让人耳熟能详的“感动常在”,也正是因为这句广告语,经常遭到摄影迷们的调侃。

  在消费类影像市场,佳能近十年来几乎无人能敌,尤其是单反相机,佳能已经做到了行业中绝对的第一品牌,销量口碑双丰收,几乎推出的每款产品都是叫好又叫座,高质量的人像成像,和全焦段覆盖的高质量镜头群,让每个摄影爱好者趋之若鹜。

  但就是这个消费影像界的佳能,跨界工业自动化,并在7月初发布了两款视觉软件和两款工业视觉设备。

  工业视觉其实还是蓝海

  说实话,对于这个市场而言,佳能来的有点晚,工业视觉市场兴起已经有一段时间,机器视觉的起于M2M,爆发于工业4.0提出后,目前工业视觉全国市场已经达到40亿元以上,全球大约70亿美元,总体增速为25%,年复合增长率在2020年将达到30%。

  机器视觉相比工业其他产品,怎么看都是一个刚刚起步的市场,技术上也还没有出现真正的领跑者,康基两大巨头市场份额虽大,但基本以条形码识别,标签检验占据了绝大部分销量,高端3D视觉扫描和热成像产品不仅昂贵,而且市场适用范围狭窄,急需新应用的开发。

  但反观这几年的相机市场,尤其是高端的单反市场,尽管用户很稳定,但增量基本处于停滞,净利润时不时还出现个负数,看着实在揪心。无反市场这几年虽然发展还不错,年复合增长达到40%,几款新品打下来也确实收获了相当不错的业绩,但是一来竞争对手太多,日系几大巨头基本都挤在这块,二来技术指标和性能规格几乎全部与单反看齐,强推无反无疑相当于蚕食自家的单反的份额。用户还是那些,只是为了轻便换了个相机外形,这种的市场增量真的说明不了什么,这估计也是佳能无反产品发布较慢的原因之一。

  但工业对佳能真的不一样,属于开辟了全新的战场,而且机器视觉又是绝对的增量,大量工厂有待普及,视觉检验还没有成熟,自动对焦的工业相机几乎是空白,这个市场显然更加具有吸引力,甩进来的都是实实在在的新用户。

  佳能进入工业,既没有选择红海条码扫描,也没有选择需要等待技术成熟的3D视觉,更没有选择出售自家的传感器。前两点都比较好理解,一个是拼价格,另外的需要3D识别软件,这些显然都不是“感动”的强项,但传感器有点让人意外。

  佳能方面的答复是,“传感器只是成像的一部分,需要其他光学部件的配合才能达到更好的效果”,但小编觉得佳能也许为了区别索尼的发展模式,佳能系的影像产品线显然更长,一味的和对手怼传感器未必能突出自己的优势,它更希望借助在镜头和自动对焦伺服技术的积累,实现更好的视觉方案,以此来突出佳能技术全面的优势,另外也可以摊平很多小型相机或者DV方面的制造成本。

  拿出法宝:自动对焦与白平衡

  这次发布的产品,硬件包括网络摄像机和可以配合安装在电装COBOTTA机器人上的工业摄像机,以及佳能所强调两款软件产品,Monitoring Edition,制造现场异常监控软件,和Vision Edition面向制造现场的图像识别软件。前者用于对制造现场发生的故障情况进行录像,后者可以对零件图像,条码,信号灯,现场仪表进行识别,佳能强调,所有软件都已实现与PLC之间的通信,实现单摄像头监控多台设备,或多个节点。

  小编随后证实了原理,系统的主要控制信号来自于PLC,通过PLC故障报警,然后摄像头旋转指向故障设备,实现对故障状态的选取进行录像,一台摄像头可监控多个设备。

  对于制造现场图像识别,小编觉得这款应用的最大优势在于没有用到额外的光源或激光设备,而且实现了颜色,形状,景深等多个特征的识别。

  可见佳能自家的自动对焦和自动白平衡技术,在这些应用中起到了非常关键的作用,这就让相机在转换观测对象后,能够快速稳定工作,不受光线和位置变化影响。

  据佳能技术人员介绍,这两种技术都几乎是照搬了消费相机的对焦伺服系统和白平衡算法,但具体对焦点有多少,目前还未知,处理器使用的是佳能自家的Digic DVIII芯片。这是一款2009年的芯片,专门配套录像设备,技术已经相当成熟,性能稳定,适合长时间不间断使用,工业领域主要是定制化应用需求,处理器性能也不易过高,拍摄的影像更有利于处理,进一步摊平消费端的制造成本,形成更大的综合竞争优势。

  纵深发展之路

  工业和消费电子产品不同,工业用户往往都是TO大B,很多场景都需要做到定制化,估计佳能的下一步应该是结合更多行业集成商,来实现产业的纵深度,拿出更有说服力的行业示范案例。

  据佳能自家的代理商透露,更多合作正在洽谈当中,示范将先从制造业发达的华东地区入手,逐步向全国推广,估计佳能也会在这个过程中搜索用户的反馈,对方案做进一步的调整和改进,希望我们很快在制造设备上看到Cannon这个名字,给制造业带来我们熟悉的“感动”。

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