制造業作為國民經濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基，國務院自2015年5月起，就已相繼出臺了一系列規劃：《中國制造2025》、《新一代人工智能發展規劃》、《高端智能再制造行動計劃（2018－2020）》等，正不斷觸發著制造業中模式、方法、生態的改變。隨著人工智能技術的蓬勃發展，智能制造正逢其時，以濃郁的AI特色深入產業的未來暢想，“機器視覺+制造業”便是其中的一個縮影。

一、機器視覺為制造業帶來的改變

制造領域可以說是智能化發展的排頭兵，機器視覺的引入，一方面將人工作業轉變為自動化作業，相較于人工檢測易受自身及外界因素干擾，造成不可避免的漏檢、錯檢、標準不統一等問題，擁有機器視覺賦能的外觀缺陷檢測系統則少了主觀因素的制約，在保護工作人員身體健康的基礎上提高了檢測結果的準確度，極大降低了殘次品出廠的可能，帶來低成本、高效率與高品控的協同發展；另一方面，隨著國內對機器視覺研究的深入，也為眾多制造企業提供了國產替代的可能，進口設備價格高昂，且國際形勢瞬息萬變，技術難以得到持續保障，企業無法獲得長期穩定的質量保證服務，國內機器視覺的發展則滿足了從進口設備到國產設備的轉變需求。

二、機器視覺在制造業的應用

1. 機器視覺+五金工業

五金配件與我們的生活緊密相關，其質量管控便是生產過程中重中之重的一環，依靠機器視覺，通過高清相機對產品外觀進行取像，并基于AI模型分析實現對產品外觀是否存在缺陷進行快速、準確判定，得到缺陷特征、位置、大小和形狀等，確保不良品不會流入市場，可以檢測的缺陷類型包括污點、劃痕、變形、凹坑、毛刺、logo印刷不良等。

2. 機器視覺+儀器儀表

水表盤，汽車儀表盤等的字符識別、顏色識別、圖案識別等都可以引入機器視覺檢測從而滿足生產工位對節拍的高要求以及對誤檢率、漏檢率的嚴標準。例如在字符檢測中，包括日期、產品批號等，視覺檢測系統可以讀取指定位置的字符，并將字串輸出與標準字串對比，從而判定日期、批次等是否合格。

3. 機器視覺+3C制造

以手機蓋板為例，它的生產有著嚴格的流程，包括CNC、鋼化、拋光、絲印、鍍膜、清潔等，每一個生產環節都涉及玻璃質量的檢測，工序多達10余道，使用外觀缺陷檢測系統，則能更好地幫助制造商進行瑕疵檢測，諸如手機崩邊、壞點、氣泡、水漬、劃痕、臟污、牙邊等都可有效檢測，并將不合格產品標記、剔除，提高成品合格率。

三、機器視覺的新未來

如今，一個嶄新而精彩的智能時代已經初見端倪，這是一個讓我們振奮的時代，也是一個帶給我們空前挑戰的時代。在移動互聯網、大數據的疊加作用下，機器視覺的發展將會獲得更大量的數據支撐，填補多項行業空白，未來相關檢測會進一步向垂直化、精益化發展。
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