机器视觉 2022-01-12 10485
人工智能在每一个可能的领域都找到了有用的应用，制造业也在这个名单上。制造自动化使其更快、更便宜、更准确。制造过程的很大一部分涉及检查各种物体以确保正确构建。查找错误传统上是一个手动过程。工作人员必须查看单个对象并检查其中是否存在任何缺失的元素。这种分析既缓慢又耗时。然而，在这个过程中不能做出妥协，因为质量控制是制造中的一个重要参数，如果不按照书中的规定进行操作，将会产生严重的后果。人工智能一直是改进这一过程不可或缺的一部分。
机器视觉是机器捕获图像并对其进行分析以便以某种方式响应输入的能力。机器视觉涉及使用捕获相关对象的图像或视频的高质量相机。然后将图像转换为输入计算机的数字数据。此类数据由深度学习模型等计算机算法处理，以“训练”机器视觉系统识别此类对象，甚至发现这些对象中的任何异常。
物料搬运是在整个制造过程中对物料的移动、存储、保护和控制。物料搬运通常由多种系统完成，有些是手动的，有些是半自动的。物料搬运已转向更自动化的程序，如自动存储和检索系统、自动导引车、自动识别和数据收集等。要设计一个好的物料搬运系统，需要考虑的共同点是：
计划——整个团队讨论的需求、目标和功能规范的定义最终形成了一个可靠的计划。
标准化——标准化模型将允许无缝处理并在各种操作条件下执行广泛的任务。
工作——应该通过消除降低生产力的不必要的移动来简化流程。
系统——物料的移动应从始至终协调。该系统应该能够识别和跟踪从存储到生产再到交付的项目。
自动化——为了提高物料搬运的整体效率，应尽可能使用自动化技术。
机器视觉技术涵盖了材料处理中的所有这些要点，并构建了一个需要最少人工干预来执行任务的系统。
预测性维护 –制造业在强大的重型机械的帮助下运作，这些机械在整个过程中首当其冲。这些机器的任何故障都将导致业务关闭，公司蒙受损失。使用机器视觉，可以捕获每台设备的图片，并在停机前检查是否存在错误。
产品检验和质量控制 –手动检查组件是乏味、重复且耗时的。它也更容易出错。使用机器视觉系统，制造公司可以更轻松、更快速地检测组件中的故障或异常情况，并提高准确性。
读取条形码 –条码扫描仪在制造业中极为重要。机器视觉使用光学字符识别 (OCR) 来读取条形码。这有助于系统始终跟踪组件。它确保所有组件沿着装配线遵循正确的路径，或密切关注运送的包裹。
安全的工作环境——即使有安全协议，在处理重型设备时总是会发生事故。在可能存在风险的环境中替换自动化和机器视觉可以确保工人的安全。工人可以通过机器视觉系统的眼睛看到并在必要时做出决定。
机器视觉系统中的人工智能使用深度学习技术来训练自己。当图片被输入计算机时，这些算法识别出同类型物体图像中的相似性，并且有了足够的数据，它们就可以成功地独立识别出一个物体。深度学习模型的准确性会随着时间的推移而不断提高，因为它们在识别对象时会不断学习和改进。机器视觉系统工作得越多，它在特定任务中的表现就越好。AI 可以毫不费力地一次又一次地复制相同的结果。随着时间的推移，它会提高准确性和速度。
由于 MV 是自学习的，它可以应用各种技术来处理存在尺寸和方向差异的情况。例如，MV 使用坐标测量机来处理方向变化。它只需要一个参考点或“零”点，根据它自动映射对象。对于尺寸差异，MV 使用基于比率的方法来了解对象几何形状的变化，从而准确识别对象。通常，当机器视觉系统处理复杂零件时，它会使用叠加视频来观察附加轴上的图像。这有助于模型导航复杂的几何形状，这是制造业中的常见挑战
因此，机器视觉已在产品开发过程的所有阶段应用于制造业。从存储到生产，从运输到交付，机器视觉在重要方面为供应链做出了贡献。机器视觉具有非凡的学习能力和可以执行的广泛任务。
这使其非常适合定期发生可配置更改的重复工作的制造业。机器视觉可以识别物体、跟踪它们并发现其中的缺陷。结合机器人，机器视觉可以作为一个独立的实体工作，为制造公司节省时间、金钱和精力。机器视觉是一个发展中的领域，随着时间的推移，它将在这个行业中得到更多的应用。
