机器视觉在工业制造中常见的应用

随着人工智能的进步，算法开发进程变得更加优胜，基于深度学习的检测模型一般与机器视觉体系相结合。这样的体系更容易训练和施行，工业机器视觉体系也更加牢靠、稳健和稳定，它们具有很高的机械和温度稳定性，成本低但精度高，机器视觉在制作业中有许多不同的应用。

1、物体检测

机器视觉辅助体系查找单个方针而不是整个图画，意图是识别图画中的不同方针，以便消除与查看无关的方针，只关注相关方针。各种技能被用来使方针检测尽可能高效，物体检测在制作业的许多环节都有运用，如装配线、分拣、质量办理、库存办理等。例如，在变速箱装配链中，机器视觉剖析特定零件的图画并确认是否存在该图画中的这些部分。

2、零件计数

这是一项缓慢而乏味的使命，但不需要太多的智慧来完成。然而，企图达到日常方针的手动操作员可能会在计数时犯错，这可能会导致拼装零件的大量延误。机器视觉能够运用其方针识别算法来检测零件，然后精准快速地对其进行计数。例如，在制作链中，机器视觉能够高效地核算堆叠中的活塞环。

3、外表缺陷识别

外表缺陷识别是另一种机器视觉应用，是质量控制中必不可少的步骤。人工识别外表缺陷是一项繁琐的使命，当人工操作员企图使供应与需求相匹配时，他们可能会遗失缺陷。机器视觉能够在易于训练的模型中提供外表检测的精准性和功率。在制作业中，外表缺陷检测能够检测铸件、轴承和不同金属外表的缺陷。例如，包装缺陷识别能够帮助识别会在运送过程中造成损坏的不良包装。

4、打印缺陷识别

打印缺陷识别是检测打印反常的进程，例如颜色、文本或图画的不一致。人工操作员的人工查看可能会导致疏忽，然后导致终究产品的质量下降，机器视觉能够运用 AI 和深度学习执行打印缺陷识别。这担任打印、标签和包装打印。

5、打印字符读取

打印字符识别是运用OCR（光学字符识别）执行的机器视觉用例之一，机器视觉能够凭借打印字符读取协助跟踪制作供应链中的各种方针。它能够验证任何方针的称号标签和其他详细信息，并在方针阅历其生命周期的各个阶段时更新方针的状况，它在物流中很有用，由于物品很容易被放错当地。

6、条码扫描

机器视觉可用于读取条形码和数据矩阵码，这将有助于对人工智能识别的产品进行分类，然后避免生产和包装进程犯错。机器视觉条码扫描仪比可能容易犯错的手动分类进程更有效，在制作进程中，条码扫描器能够依据产品的属性或特征来区别产品。

7、定位引导

机器视觉能够定位一个方针并说明其相对于正在寻找它的操作员的坐标或方位，在任何时间点定位方针的才能有助于物流和供应链办理。假如物品放错了方位，经过机器视觉进行物体检测能够轻松快速地找到物体的方位，在制作中，定位方针是必不可少的，由于各个部分从一个部分流入和流出另一个部分，机器视觉能够经过各种方法识别和跟踪所有此类方针。

8、尺寸测量

测量各种物体、它们的外表积、体积、长度和宽度对于估计它们在运送时占用的空间是必要的。物理查看只能给出这种测量的估计值。运用机器视觉，人工智能能够识别物体，并从图画中核算其几何尺寸。例如，发动机气缸孔的内径能够经过运用机器视觉的 2D 或 3D 相机拍摄的图画来测量。

9、机器人引导

这是一个机器视觉应用程序，涉及定位特定零件并保证其正确放置和定位，以便在生产中不会产生过错或停机，机器人引导能够经过机器控制器或机器人执行视觉辅助机器人操作。机器人可用于以高精度和精准度办理可重复的活动，不间断地工作以保证zui大功率，而且能够轻松地用于手动操作员不安全的环境中。例如，自动拾取和放置将十分快速地拼装任何方针的组件。二维码识别

机器视觉是一种工具，能够经过人工智能和深度学习算法彻底改动制作业的功率和精准性，再加上控制器和机器人，这样的模型能够监控制作供应链中产生的一切，从拼装到物流，只需zui少的人工干预。它消除了手动操作带来的过错，并答应参加此类操作的人员从事更多的认知使命，因此机器视觉能够改动制造公司执行任务的方式。