機(jī)器視覺(jué)在人工智能以及深度學(xué)習(xí)算法的輔助之下，能夠有效地提升制造業(yè)的工作效率和高精度要求，在這種模型、控制器和機(jī)器人技術(shù)結(jié)合起來(lái)之后，就可以監(jiān)控制造業(yè)生產(chǎn)供應(yīng)鏈內(nèi)發(fā)生的所有情況。

因此，機(jī)器視覺(jué)對(duì)于制造業(yè)的重要性是不可替代的，他將是一次新的變革。

近幾年，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)的普及型呈爆炸式增長(zhǎng)，尤其對(duì)于國(guó)內(nèi)的制造業(yè)，企業(yè)應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)，可以減少產(chǎn)品故障，提升生產(chǎn)線的整體質(zhì)量，都是機(jī)器視覺(jué)不可或缺的因素。

機(jī)器來(lái)獲取圖像、評(píng)估圖像、解釋(情況)然后做出適當(dāng)反應(yīng)的能力被稱為機(jī)器視覺(jué)。

智能相機(jī)、圖像處理和軟件都是視覺(jué)系統(tǒng)的一部分，因?yàn)槌上窦夹g(shù)、智能傳感器、嵌入式視覺(jué)、機(jī)器與監(jiān)督學(xué)習(xí)、機(jī)器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力等各領(lǐng)域的不斷進(jìn)步，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可以在很多方面為制造業(yè)提供升級(jí)改造。

機(jī)器視覺(jué)通過(guò)減少人為錯(cuò)誤，確保生產(chǎn)線上的所有貨物能夠準(zhǔn)確的質(zhì)量檢查，提高了產(chǎn)品質(zhì)量。

數(shù)據(jù)顯示，到2028年底，國(guó)內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到533億美元，預(yù)估將以9.9%的速度保持增長(zhǎng)，此外，高端的制造企業(yè)對(duì)于檢查的需求更明顯，這都會(huì)推動(dòng)人工智能技術(shù)下對(duì)工業(yè)機(jī)器視覺(jué)的需求，并推動(dòng)市場(chǎng)向前發(fā)展。

那么，在制造業(yè)中，機(jī)器視覺(jué)到底具備什么作用呢？

預(yù)測(cè)性維護(hù)

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制造企業(yè)需要使用各種大型機(jī)械來(lái)生產(chǎn)大量商品。為避免設(shè)備停機(jī)，必須定期監(jiān)控某些設(shè)備。

在制造工廠中手工檢查每件設(shè)備不僅耗時(shí)，而且成本高昂且失誤,這個(gè)想法是只在設(shè)備出現(xiàn)故障或出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)才修復(fù)設(shè)備。

但是，利用這種技術(shù)來(lái)恢復(fù)設(shè)備可能會(huì)對(duì)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(cè)其機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)并采取積極措施防止發(fā)生故障，那會(huì)怎樣?

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備，并根據(jù)多個(gè)無(wú)線傳感器預(yù)測(cè)維護(hù)，這些傳感器提供各種參數(shù)的數(shù)據(jù)。

如果指標(biāo)的任何變化表明腐蝕/過(guò)熱，視覺(jué)系統(tǒng)可以通知相應(yīng)的主管，然后他們可以采取先發(fā)制人的維護(hù)措施。

貨物檢驗(yàn)

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工廠可以使用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)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(shí)，這些系統(tǒng)可以輕松檢查準(zhǔn)確可靠的組件或零件尺寸。

貨物圖像將由機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)捕獲。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的機(jī)器視覺(jué)模型將這些照片與可接受的數(shù)據(jù)限制進(jìn)行比較，然后通過(guò)或篩選掉貨物。

任何錯(cuò)誤或缺陷將通過(guò)適當(dāng)?shù)耐ㄖ?警報(bào)進(jìn)行溝通。

如此制造商就可以通過(guò)機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)化的來(lái)提升產(chǎn)品質(zhì)量。

條形碼掃描

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制造商可以通過(guò)為機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)配備增強(qiáng)功能(如光學(xué)字符識(shí)別(OCR)、光學(xué)條形碼識(shí)別(OBR)、智能字符識(shí)別(ICR)等，實(shí)現(xiàn)整個(gè)掃描過(guò)程的自動(dòng)化。

與照片標(biāo)簽中包含的OCR文本一樣，可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索和驗(yàn)證包裝或文檔。

這樣，信息不準(zhǔn)確的產(chǎn)品可以在出廠前自動(dòng)識(shí)別，從而限制誤差幅度。

此過(guò)程可用于應(yīng)用有關(guān)藥品包裝、飲料瓶標(biāo)簽和食品包裝信息(如過(guò)敏或有效期)的信息。

3D視覺(jué)系統(tǒng)

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機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)在生產(chǎn)線中用于執(zhí)行人類認(rèn)為困難的任務(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(dāng)組件通過(guò)制造工廠時(shí)，視覺(jué)系統(tǒng)從各個(gè)角度捕獲圖像以生成3D模型。

當(dāng)這些圖像被組合并輸入AI算法時(shí)，它們會(huì)檢測(cè)到任何錯(cuò)誤的線程或與設(shè)計(jì)的微小偏差。

該技術(shù)在汽車、石油和天然氣、電子電路等制造業(yè)中具有很高的可信度。

基于視覺(jué)的模切

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制造過(guò)程中最廣泛使用的模切技術(shù)是旋轉(zhuǎn)和激光模切。

旋轉(zhuǎn)使用硬質(zhì)工具和鋼制刀片，而激光使用高速激光。雖然激光模切更準(zhǔn)確，但切割堅(jiān)韌的材料很困難，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(jì)，制造業(yè)可以使用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行與激光切割一樣精確的旋轉(zhuǎn)模切。

將設(shè)計(jì)圖案饋送到視覺(jué)系統(tǒng)后，系統(tǒng)將指導(dǎo)模切機(jī)(無(wú)論是激光還是旋轉(zhuǎn))執(zhí)行精確切割。

機(jī)器視覺(jué)在人工智能以及深度學(xué)習(xí)算法的輔助之下，能夠有效地提升制造業(yè)的工作效率和高精度要求。

在這種模型、控制器和機(jī)器人技術(shù)結(jié)合起來(lái)之后，就可以監(jiān)控制造業(yè)生產(chǎn)供應(yīng)鏈內(nèi)發(fā)生的所有情況，從裝配到物流。

這期間需要人工來(lái)互動(dòng)的需求極少，這就避免了手動(dòng)程序造成的失誤，可以讓企業(yè)員工能夠?qū)Ｗ⒂诟�高層次的認(rèn)知活動(dòng)。

一直以來(lái)儒眾智能堅(jiān)持，合作共贏的原則，攜手國(guó)內(nèi)外合作伙伴聯(lián)合創(chuàng)新，擴(kuò)大機(jī)器視覺(jué)設(shè)備的性能優(yōu)勢(shì)，加速滲透進(jìn)更多的應(yīng)用領(lǐng)域，助力制造業(yè)的現(xiàn)代化進(jìn)程。