机器视觉在制造行业的应用有哪些？

随着技术发展和生产线的需求，机器视觉在工业生产中的应用也越来越广泛。目前机器视觉常用于制造业的以下场景中：

（机器视觉）

预测性维护

制造公司应该使用各种大型机器来生产大量的产品。为了避免停机，必须定期检查某些设备。在制造厂手动检查每个设备需要很长时间，昂贵，容易出错。只有在设备出现故障或故障时才能进行维修，但采用这种技术进行设备修复会对人员生产率、生产质量和成本产生重大影响。

如果制造商组织能够预测其机器的运行情况并采取积极措施防止故障，该怎么办？让我们来看看一些常见的生产过程发生在高温和恶劣条件下，这导致设备变形。不及时固定可能导致重大损失和生产过程中断。可视化系统实时跟踪设备，并预测基于多个无线传感器的维护。如果指示器的变化表明腐蚀/过热，视觉系统可以通知主管，主管可以采取预防性维护措施。

条形码扫描

制造商可以自动化整个扫描过程，为图像处理系统配备光学字符识别（OCR）、光学条形码识别（OBR）和智能字符识别（ICR）等增强功能。包装或文件可以通过数据库检索和验证。这允许您在发布前自动识别不准确信息的产品，从而限制错误范围。饮料瓶标签和食品包装（如过敏原或保质期）。

3D视觉系统

视觉识别系统用于生产线中执行人们认为困难的任务。在这里，系统创建了组件和高分辨率图像连接器的完整3D模型。该技术在汽车、石油和天然气、电子电路等制造行业具有很高的可靠性。

基于视觉的模切

制造中应用最广泛的冲压技术是旋转冲压和激光冲压，硬体工具和钢片用于旋转，而激光则采用高速激光，而激光切割精度更高，硬体材料切割难度大，旋转切割可以切割任何材料。

为了切割任何类型的设计，制造业可以使用图像处理系统以与激光切割相同的精度旋转冲压。当图像设计被引入视觉系统时，系统会引导穿孔机（无论是激光还是旋转）进行精确切割。

在人工智能和深度学习算法的支持下，机器视觉可以有效提高生产效率和精度。与这种建模、控制和机器人技术相结合，它可以控制生产链中发生的一切，从组装到物流，几乎不需要人工干预。从而避免了手动程序造成的错误。