制造業中的人工智能提高了其所有運營的安全性和效率。制造中使用的流行工具之一是機器視覺。它用于對每天生產數千件的物體進行自動目視檢查。隨著人工智能的進步,算法開發過程變得更加優越。基于深度學習的檢測模型通常與機器視覺系統相結合。這樣的系統更容易訓練和實施。工業機器視覺系統也更加可靠、穩健和穩定。它們具有很高的機械和溫度穩定性,成本低但精度高。機器視覺在制造業中有許多不同的應用。以下是一些機器視覺應用——

1. 物體檢測

這是一個機器視覺用例,機器視覺輔助系統查找單個對象而不是整個圖像。本練習的目的是識別圖像中的不同對象,以便可以消除與檢查無關的對象并僅關注相關對象。各種技術被用來使對象檢測盡可能高效。物體檢測在制造業的很多環節都有使用,如裝配線、分揀、質量管理、庫存管理等。例如,在變速箱裝配鏈中,機器視覺分析特定零件的圖像并確認是否存在該圖像中的這些部分。

2. 零件計數

這是一項緩慢而乏味的任務,但不需要太多的智慧來完成。然而,試圖達到日常目標的手動操作員可能會在計數時出錯,這可能會導致組裝零件的大量延誤。機器視覺可以使用其對象識別算法來檢測零件,然后準確快速地對其進行計數。例如,在制造鏈中,機器視覺可以高效地計算堆疊中的活塞環。

3.表面缺陷識別

表面缺陷識別是另一種機器視覺應用,是質量控制中必不可少的步驟。人工識別表面缺陷是一項繁瑣的任務,當人工操作人員試圖使供應與需求相匹配時,他們可能會遺漏缺陷。機器視覺可以在易于訓練的模型中提供表面檢測的準確性和效率。在制造業中,表面缺陷檢測可以檢測鑄件、軸承和不同金屬表面的缺陷。例如,包裝缺陷識別可以幫助識別會在運輸過程中造成損壞的不良包裝。

4.打印缺陷識別

打印缺陷識別是檢測打印異常的過程,例如顏色、文本或圖案的不一致。人工操作員的人工檢查可能會導致疏忽,從而導致最終產品的質量下降。機器視覺可以使用 AI 和深度學習執行打印缺陷識別。這負責打印、標簽和包裝打印。

5.打印字符讀取

打印字符識別是使用OCR(光學字符識別)執行的機器視覺用例之一。機器視覺可以借助打印字符讀取幫助跟蹤制造供應鏈中的各種對象。它可以驗證任何對象的名稱標簽和其他詳細信息,并在對象經歷其生命周期的各個階段時更新對象的狀態。它在物流中很有用,因為物品很容易被放錯地方。

6.條碼掃描

機器視覺可用于讀取條形碼和數據矩陣碼。這將有助于對人工智能識別的產品進行分類,從而防止生產和包裝過程出錯。機器視覺條碼掃描儀比可能容易出錯的手動分類過程更有效。在制造過程中,條碼掃描器可以根據產品的屬性或特征來區分產品。

7. 定位

機器視覺可以定位一個對象,并說明其相對于正在尋找它的操作員的坐標或位置。在任何時間點定位對象的能力有助于物流和供應鏈管理。如果物品放錯了位置,通過機器視覺進行的物體檢測可以輕松快速地找到物體的位置。在制造中,定位對象是必不可少的,因為各個部分從一個部分流入和流出另一個部分。機器視覺可以通過各種方式識別和跟蹤所有此類對象。

8. 測量

測量各種物體、它們的表面積、體積、長度和寬度對于估計它們在運輸過程中占用的空間是必要的。物理檢查只能給出這種測量的估計值。使用機器視覺,人工智能可以識別物體,并從圖像中計算其幾何尺寸。例如,發動機氣缸孔的內徑可以通過使用機器視覺的 2D 或 3D 相機拍攝的圖像來測量。

9. 機器人引導

這是一個機器視覺應用程序,涉及定位特定零件并確保其正確放置和定位,以便在生產中不會發生錯誤或停機。機器人引導可以通過機器控制器或機器人執行視覺輔助機器人操作。機器人可用于以高精度和準確度管理可重復的活動,不間斷地工作以確保最大效率,并且可以輕松地在手動操作員不安全的環境中使用。例如,自動拾取和放置將非常快速地組裝任何對象的組件。

因此,機器視覺是一種工具,可以通過人工智能和深度學習算法徹底改變制造業的效率和準確性。再加上控制器和機器人,這些模型可以監控制造供應鏈中發生的一切,從組裝到物流,人工干預最少。它消除了手動操作帶來的錯誤,并允許參與此類操作的人員從事更多的認知任務。機器視覺用途廣泛而多樣。因此,機器視覺可以改變制造公司執行任務的方式。

燦銳光學成立于2009年,是國內一家研發、生產遠心鏡頭的企業,在行業內有著不錯的地位,也是目前國內為數不多有著完整產業鏈配套的工業鏡頭企業;經過10年的發展,經歷四次全新的升級換代,燦銳光學的產品品質和等級已經是行業靠前水準,燦銳僅用了10年的時間,走完了歐美50年發展所走的歷程;目前燦銳已完成了四代產品更新,已實現對國外技術水平的追趕,并且于歐美市場同步跨入工業鏡頭時代。燦銳擁有完整的光和電設計研發團隊,和當今技術前沿高校做產學研究,擁有自己的精密光學和精密機械產業鏈,在核心競爭力方面已經完全趕超歐美,是目前國內工業鏡頭領域的領軍者。更多可上官網“燦銳光學”了解。

(新媒體責編：pl0902)