近年來，機器視覺的普及呈爆炸式增長，尤其是在制造業。公司可以從該技術增強的靈活性、減少的產品故障和提高的整體生產質量中受益。機器獲取圖像、評估圖像、解釋（情況）然后做出適當反應的能力被稱為機器視覺。

智能相機、圖像處理和軟件都是系統的一部分。由于成像技術、智能傳感器、嵌入式視覺、機器和監督學習、機器人接口、信息傳輸協議和圖像處理能力的重大進步，視覺技術可以在許多層面上為制造業提供幫助。通過減少人為錯誤并確保對通過生產線的所有貨物進行質量檢查，視覺系統提高了產品質量。

到2028年底，工業機器視覺市場的價值將達到533.8億美元，根據Data Bridge Research小組的報告，預計將以9.90%的速度增長。此外，具有更高產品質量措施的制造單位/工廠對檢查的需求增加，可能會推動人工智能技術下對工業機器視覺的需求，并推動市場向前發展。

機器視覺在制造業中的應用

預測性維護

制造企業需要使用各種大型機械來生產大量商品。為避免設備停機，必須定期監控某些設備。在制造工廠中手工檢查每件設備不僅耗時，而且成本高昂且失誤。這個想法是只在設備出現故障或出現問題時才修復設備。但是，利用這種技術來恢復設備可能會對工人的生產力、制造質量和成本產生重大影響。

另一方面，如果制造組織可以預測其機器的運行狀態并采取積極措施防止發生故障，那會怎樣？讓我們來看看一些生產過程在高溫和惡劣環境中進行，材料劣化和腐蝕普遍存在的情況。結果，設備變形。如果不及時解決，可能會導致重大損失和制造過程的停止。機器視覺系統可以實時監控設備，并根據多個無線傳感器預測維護，這些傳感器提供各種參數的數據。如果指標的任何變化表明腐蝕/過熱，視覺系統可以通知相應的主管，然后他們可以采取先發制人的維護措施。

貨物檢驗

制造公司可以使用機器視覺系統來檢測物理產品中的故障、裂縫和其他瑕疵。此外，在制造產品時，這些系統可以輕松檢查準確可靠的組件或零件尺寸。貨物圖像將由機器視覺系統捕獲。經過訓練的機器視覺模型將這些照片與可接受的數據限制進行比較，然后通過或拒絕貨物。任何錯誤或缺陷將通過適當的通知/警報進行溝通。這就是制造商如何使用機器視覺系統進行自動產品檢查和準確的質量控制，從而提高客戶滿意度。

掃描條形碼

制造商可以通過為機器視覺系統配備增強功能（如光學字符識別 （OCR）、光學條形碼識別 （OBR）、智能字符識別 （ICR） 等，實現整個掃描過程的自動化。與照片標簽中包含的OCR文本一樣，可以根據數據庫檢索和驗證包裝或文檔。這樣，信息不準確的產品可以在出廠前自動識別，從而限制誤差幅度。此過程可用于應用有關藥品包裝、飲料瓶標簽和食品包裝信息（如過敏或有效期）的信息。

3D視覺系統

機器視覺檢測系統在生產線中用于執行人類認為困難的任務。在這里，系統使用高分辨率圖像創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AI算法時，它們會檢測到任何錯誤的線程或與設計的微小偏差。該技術在汽車、石油和天然氣、電子電路等制造業中具有很高的可信度。

基于視覺的模切

制造過程中最廣泛使用的模切技術是旋轉和激光模切。旋轉使用硬質工具和鋼制刀片，而激光使用高速激光。雖然激光模切更準確，但切割堅韌的材料很困難，而旋轉切割可以切割任何材料。

為了切割任何類型的設計，制造業可以使用機器視覺系統進行與激光切割一樣精確的旋轉模切。將設計圖案饋送到視覺系統后，系統將指導模切機（無論是激光還是旋轉）執行精確切割。

因此，機器視覺在人工智能和深度學習算法的幫助下，可以改變制造業的效率和精度。當這種模型與控制器和機器人技術相結合時，可以監控工業供應鏈中發生的一切，從裝配到物流，而人類互動最少。它消除了手動程序帶來的錯誤，并使制造商能夠專注于更高的認知活動。因此，機器視覺有可能改變制造組織/單位開展業務的方式。

審核編輯：郭婷