机器视觉对制造业的重要性有哪些？

近年来，国内机器视觉的普及率呈爆炸式增长。特别是对于国内制造业来说，机器视觉的应用可以减少产品故障，提高生产线的整体质量，这是机器视觉不可或缺的因素。获取图像、评估图像、解释（情况）并做出适当反应的能力称为机器视觉。

（机器视觉）

智能摄像机、图像处理和软件是视觉系统的一部分。由于成像技术、智能传感器、嵌入式视觉、机器监督学习、机器人接口、信息传输协议和图像处理能力，机器视觉技术可以在许多方面为制造业提供升级。机器视觉通过减少人为误差来提高产品质量，确保对生产线上的所有货物进行准确的质量检查。

据分析，到2028年底，国内机器视觉市场价值将达到533亿美元，预计将以9.9%的速度保持增长。此外，高端制造商对检验的需求更加明显，这将促进AI技术下的工业机器视觉需求，并促进市场的发展。

机器视觉在制造业中的作用

预测性维护

制造商需要使用各种大型机械来生产大量商品。为了避免设备停机，必须定期监控某些设备。对制造厂中的每台设备进行手动检查不仅耗时，而且成本高昂且错误。其理念是，设备只有在出现故障或问题时才能进行维修。然而，使用该技术修复设备可能会对生产率、制造质量和工人成本产生重大影响。

另一方面，如果制造组织能够预测其机器的运行状态并采取积极措施防止故障，会发生什么？让我们来看看高温和恶劣环境下的一些常见生产过程，例如材料退化和腐蚀。因此，设备变形。如果不及时解决，可能会造成重大损失并停止制造过程。机器视觉系统可以实时监控设备，并根据多个无线传感器提供的各种参数数据进行预测和维护。如果指示器的任何变化表明腐蚀/过热，视觉系统可以通知相应的主管，然后他们可以采取预防性维护措施。

货物检验

制造公司可以使用机器视觉系统来检测物理产品中的故障、裂缝和其他缺陷。此外，在制造产品时，这些系统可以轻松检查准确可靠的部件或部件尺寸。货物图像将由机器视觉系统捕获。经过训练的机器视觉模型将这些照片与可接受的数据限制进行比较，然后通过或过滤商品。任何错误或缺陷将通过适当的通知/警报进行沟通。通过这种方式，制造商可以通过机器视觉自动化来提高产品质量。

条形码扫描

制造商可以为机器视觉系统配备增强功能（如光学字符识别（OCR）、光学条形码识别（OBR）、智能字符识别（ICR）等，以实现整个扫描过程的自动化。与照片标签中包含的OCR文本一样，可以根据数据库检索和验证包裹或文档。这样，信息不准确的产品可以在出厂前自动识别，从而限制误差范围。此过程可用于应用药品包装、饮料瓶标签和食品包装信息（如过敏或有效期）。

3D视觉系统

机器视觉检测系统用于执行人类认为在生产线上很困难的任务。在此，系统使用高分辨率图像创建组件和连接器引脚的完整3D模型。当部件通过制造工厂时，视觉系统从不同角度捕捉图像以生成3D模型。当这些图像被组合并输入AI算法时，它们将检测到任何错误的线程或与设计的微小偏差。这项技术在汽车、石油、天然气、电子电路等制造业中具有很高的可信度。

目视模切

旋转和激光模切是制造过程中使用最广泛的模切技术。旋转使用硬工具和钢刀片，激光使用高速激光。虽然激光模切更精确，但难以切割硬质材料。旋转切割可以切割任何材料。

为了切割任何类型的设计，制造业可以使用机器视觉系统执行与激光切割相同的精确旋转模具切割。设计图案发送到视觉系统后，系统将引导模具切割器（无论是激光还是旋转）精确切割。

借助人工智能和深度学习算法，机器视觉可以有效提高制造业的工作效率和高精度要求。模型、控制器和机器人技术的结合可以监控制造供应链中的所有情况，从装配到物流。在此期间，对人类互动的需求很少，这避免了人工程序导致的错误，并使员工能够专注于更高层次的认知活动。因此，机器视觉对制造业的重要性是不可替代的。