機器視覺近年來大受歡迎，尤其是在制造業(yè)。公司可以從該技術(shù)增強的靈活性、減少產(chǎn)品故障和提高整體生產(chǎn)質(zhì)量中獲益。機器獲取圖像、評估圖像、解釋情況然后做出適當響應(yīng)的能力稱為機器視覺。

智能相機、圖像處理和軟件都是系統(tǒng)的一部分。由于成像技術(shù)、智能傳感器、嵌入式視覺、機器和監(jiān)督學(xué)習(xí)、機器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力方面的重大進步，視覺技術(shù)可以在許多層面上為制造業(yè)提供幫助。通過減少人為錯誤并確保對通過生產(chǎn)線的所有貨物進行質(zhì)量檢查，視覺系統(tǒng)提高了產(chǎn)品質(zhì)量。

根據(jù)數(shù)據(jù)研究報告，到2028年底，工業(yè)機器視覺市場價值533.8億美元，預(yù)計將以 9.90%的速度增長。此外，具有更高產(chǎn)品質(zhì)量措施的制造單位或工廠的檢驗需求增加，可能會推動人工智能技術(shù)下對工業(yè)機器視覺的需求并推動市場向前發(fā)展。

預(yù)測性維護

制造企業(yè)需要使用各種大型機械來生產(chǎn)大量商品。為避免設(shè)備停機，必須定期監(jiān)控某些設(shè)備。手工檢查制造設(shè)施中的每臺設(shè)備不僅耗時而且成本高昂且失誤。其想法是僅在設(shè)備出現(xiàn)故障或出現(xiàn)問題時對其進行修復(fù)。然而，利用這種技術(shù)來修復(fù)設(shè)備會對工人的生產(chǎn)力、制造質(zhì)量和成本產(chǎn)生重大影響。

另一方面，如果制造組織可以預(yù)測其機器的運行狀態(tài)并采取積極措施防止發(fā)生故障怎么辦？讓我們來看看一些生產(chǎn)過程發(fā)生在高溫和惡劣環(huán)境下，材料劣化和腐蝕普遍存在的情況。結(jié)果，設(shè)備變形。如果不及時解決，這可能會導(dǎo)致重大損失和制造過程的停止。機器視覺系統(tǒng)可以基于提供各種參數(shù)數(shù)據(jù)的多個無線傳感器實時監(jiān)控設(shè)備并預(yù)測維護。如果指標的任何變化表明腐蝕/過熱，視覺系統(tǒng)可以通知適當?shù)闹鞴?，然后他們可以采取先發(fā)制人的維護措施。

貨物檢驗

制造公司可以使用機器視覺系統(tǒng)來檢測物理產(chǎn)品中的故障、裂縫和其他瑕疵。此外，在制造產(chǎn)品時，這些系統(tǒng)可以輕松檢查準確可靠的組件或零件尺寸。機器視覺系統(tǒng)將捕獲商品圖像。經(jīng)過訓(xùn)練的機器視覺模型會將這些照片與可接受的數(shù)據(jù)限制進行比較，然后通過或拒絕貨物。任何錯誤或缺陷都將通過適當?shù)耐ㄖ?警報進行溝通。這就是制造商可以使用機器視覺系統(tǒng)進行自動產(chǎn)品檢查和準確質(zhì)量控制的方式，從而提高客戶滿意度。

掃描條碼

制造商可以通過為機器視覺系統(tǒng)配備增強功能（如光學(xué)字符識別(OCR)、光學(xué)條碼識別 (OBR)、智能字符識別 (ICR) 等）來自動化整個掃描過程。就像照片中包含的 OCR 文本一樣可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫檢索和驗證標簽、包裝或文檔。這樣，信息不準確的產(chǎn)品可以在出廠前被自動識別，從而限制錯誤的余地。此程序可用于在藥品包裝、飲料瓶標簽和食品包裝信息（例如過敏或保質(zhì)期）上應(yīng)用信息。

3D視覺系統(tǒng)

機器視覺檢測系統(tǒng)用于生產(chǎn)線，以執(zhí)行人類難以完成的任務(wù)。在這里，系統(tǒng)使用高分辨率圖像創(chuàng)建組件和連接器引腳的完整3D 模型。

當組件通過制造工廠時，視覺系統(tǒng)從各個角度捕獲圖像以生成3D 模型。當這些圖像被組合并輸入人工智能算法時，它們會檢測到任何錯誤的線程或與設(shè)計的微小偏差。該技術(shù)在汽車、石油和天然氣、電子電路等制造行業(yè)具有很高的可信度。

基于視覺的模切

在制造過程中最廣泛使用的模切技術(shù)是旋轉(zhuǎn)模切和激光模切。旋轉(zhuǎn)使用硬質(zhì)工具和鋼刀片，而激光使用高速激光。雖然激光模切更精確，但切割堅韌的材料是困難的，而旋轉(zhuǎn)切割可以切割任何材料。

為了切割任何類型的設(shè)計，制造業(yè)可以使用機器視覺系統(tǒng)進行與激光切割一樣精確的旋轉(zhuǎn)模切。將設(shè)計圖案輸入視覺系統(tǒng)后，系統(tǒng)將引導(dǎo)模切機（無論是激光還是旋轉(zhuǎn)模切機）執(zhí)行精確切割。

因此，機器視覺在人工智能和深度學(xué)習(xí)算法的幫助下，可以改變制造業(yè)的效率和精度。此類模型與控制器和機器人技術(shù)結(jié)合使用時，可以監(jiān)控工業(yè)供應(yīng)鏈中發(fā)生的一切，從組裝到物流，只需最少的人工交互。它消除了手動程序帶來的錯誤，使制造商能夠?qū)Ｗ⒂诟叩恼J知活動。因此，機器視覺有可能改變制造單位開展業(yè)務(wù)的方式。