机器视觉在制造业中的作用

　　近年来，机器视觉的普及呈爆炸式增长，尤其是在制造业。公司可以从该技术增强的灵活性、减少的产品故障和提高的整体生产质量中受益。机器获取图像、评估图像、解释（情况）然后做出适当反应的能力被称为机器视觉。

　　智能相机、图像处理和软件都是系统的一部分。由于成像技术、智能传感器、嵌入式视觉、机器和监督学习、机器人接口、信息传输协议和图像处理能力的重大进步，视觉技术可以在许多层面上为制造业提供帮助。通过减少人为错误并确保对通过生产线的所有货物进行质量检查，视觉系统提高了产品质量。

　　到2028年底，工业机器视觉市场的价值将达到533.8亿美元，根据Data Bridge Research小组的报告，预计将以9.90%的速度增长。此外，具有更高产品质量措施的制造单位/工厂对检查的需求增加，可能会推动人工智能技术下对工业机器视觉的需求，并推动市场向前发展。

　　机器视觉在制造业中的应用

　　预测性维护

　　制造企业需要使用各种大型机械来生产大量商品。为避免设备停机，必须定期监控某些设备。在制造工厂中手工检查每件设备不仅耗时，而且成本高昂且失误。这个想法是只在设备出现故障或出现问题时才修复设备。但是，利用这种技术来恢复设备可能会对工人的生产力、制造质量和成本产生重大影响。

　　另一方面，如果制造组织可以预测其机器的运行状态并采取积极措施防止发生故障，那会怎样？让我们来看看一些生产过程在高温和恶劣环境中进行，材料劣化和腐蚀普遍存在的情况。结果，设备变形。如果不及时解决，可能会导致重大损失和制造过程的停止。机器视觉系统可以实时监控设备，并根据多个无线传感器预测维护，这些传感器提供各种参数的数据。如果指标的任何变化表明腐蚀/过热，视觉系统可以通知相应的主管，然后他们可以采取先发制人的维护措施。

　　货物检验

　　制造公司可以使用机器视觉系统来检测物理产品中的故障、裂缝和其他瑕疵。此外，在制造产品时，这些系统可以轻松检查准确可靠的组件或零件尺寸。货物图像将由机器视觉系统捕获。经过训练的机器视觉模型将这些照片与可接受的数据限制进行比较，然后通过或拒绝货物。任何错误或缺陷将通过适当的通知/警报进行沟通。这就是制造商如何使用机器视觉系统进行自动产品检查和准确的质量控制，从而提高客户满意度。

　　扫描条形码

　　制造商可以通过为机器视觉系统配备增强功能（如光学字符识别 （OCR）、光学条形码识别 （OBR）、智能字符识别 （ICR） 等，实现整个扫描过程的自动化。与照片标签中包含的OCR文本一样，可以根据数据库检索和验证包装或文档。这样，信息不准确的产品可以在出厂前自动识别，从而限制误差幅度。此过程可用于应用有关药品包装、饮料瓶标签和食品包装信息（如过敏或有效期）的信息。

　　3D视觉系统

　　机器视觉检测系统在生产线中用于执行人类认为困难的任务。在这里，系统使用高分辨率图像创建组件和连接器引脚的完整3D模型。

　　当组件通过制造工厂时，视觉系统从各个角度捕获图像以生成3D模型。当这些图像被组合并输入AI算法时，它们会检测到任何错误的线程或与设计的微小偏差。该技术在汽车、石油和天然气、电子电路等制造业中具有很高的可信度。

　　基于视觉的模切

　　制造过程中最广泛使用的模切技术是旋转和激光模切。旋转使用硬质工具和钢制刀片，而激光使用高速激光。虽然激光模切更准确，但切割坚韧的材料很困难，而旋转切割可以切割任何材料。

　　为了切割任何类型的设计，制造业可以使用机器视觉系统进行与激光切割一样精确的旋转模切。将设计图案馈送到视觉系统后，系统将指导模切机（无论是激光还是旋转）执行精确切割。

　　因此，机器视觉在人工智能和深度学习算法的帮助下，可以改变制造业的效率和精度。当这种模型与控制器和机器人技术相结合时，可以监控工业供应链中发生的一切，从装配到物流，而人类互动最少。它消除了手动程序带来的错误，并使制造商能够专注于更高的认知活动。因此，机器视觉有可能改变制造组织/单位开展业务的方式。

　　审核编辑：郭婷