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    工業(yè)制造中常見的9種機(jī)器視覺應(yīng)用

    發(fā)布日期:2023-09-15 16:51:37   瀏覽量 :721
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    隨著人工智能的進(jìn)步,算法開發(fā)過程變得更加優(yōu)越,基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)模型通常與機(jī)器視覺系統(tǒng)相結(jié)合。這樣的系統(tǒng)更容易訓(xùn)練和實(shí)施,工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)也更加可靠、穩(wěn)健和穩(wěn)定,它們具有很高的機(jī)械和溫度穩(wěn)定性,成本低但精度高,機(jī)器視覺在制造業(yè)中有許多不同的應(yīng)用。

      1、物體檢測(cè)

      機(jī)器視覺輔助系統(tǒng)查找單個(gè)對(duì)象而不是整個(gè)圖像,目的是識(shí)別圖像中的不同對(duì)象,以便消除與檢查無(wú)關(guān)的對(duì)象,只關(guān)注相關(guān)對(duì)象。各種技術(shù)被用來使對(duì)象檢測(cè)盡可能高效,物體檢測(cè)在制造業(yè)的很多環(huán)節(jié)都有使用,如裝配線、分揀、質(zhì)量管理、庫(kù)存管理等。例如,在變速箱裝配鏈中,機(jī)器視覺分析特定零件的圖像并確認(rèn)是否存在該圖像中的這些部分。

      2、零件計(jì)數(shù)

      這是一項(xiàng)緩慢而乏味的任務(wù),但不需要太多的智慧來完成。然而,試圖達(dá)到日常目標(biāo)的手動(dòng)操作員可能會(huì)在計(jì)數(shù)時(shí)出錯(cuò),這可能會(huì)導(dǎo)致組裝零件的大量延誤。機(jī)器視覺可以使用其對(duì)象識(shí)別算法來檢測(cè)零件,然后準(zhǔn)確快速地對(duì)其進(jìn)行計(jì)數(shù)。例如,在制造鏈中,機(jī)器視覺可以高效地計(jì)算堆疊中的活塞環(huán)。

      3、表面缺陷識(shí)別

      表面缺陷識(shí)別是另一種機(jī)器視覺應(yīng)用,是質(zhì)量控制中必不可少的步驟。人工識(shí)別表面缺陷是一項(xiàng)繁瑣的任務(wù),當(dāng)人工操作員試圖使供應(yīng)與需求相匹配時(shí),他們可能會(huì)遺漏缺陷。機(jī)器視覺可以在易于訓(xùn)練的模型中提供表面檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。在制造業(yè)中,表面缺陷檢測(cè)可以檢測(cè)鑄件、軸承和不同金屬表面的缺陷。例如,包裝缺陷識(shí)別可以幫助識(shí)別會(huì)在運(yùn)輸過程中造成損壞的不良包裝。

      4、打印缺陷識(shí)別

      打印缺陷識(shí)別是檢測(cè)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(huì)導(dǎo)致疏忽,從而導(dǎo)致最終產(chǎn)品的質(zhì)量下降,機(jī)器視覺可以使用 AI 和深度學(xué)習(xí)執(zhí)行打印缺陷識(shí)別。這負(fù)責(zé)打印、標(biāo)簽和包裝打印。

      5、打印字符讀取

      打印字符識(shí)別是使用OCR(光學(xué)字符識(shí)別)執(zhí)行的機(jī)器視覺用例之一,機(jī)器視覺可以借助打印字符讀取幫助跟蹤制造供應(yīng)鏈中的各種對(duì)象。它可以驗(yàn)證任何對(duì)象的名稱標(biāo)簽和其他詳細(xì)信息,并在對(duì)象經(jīng)歷其生命周期的各個(gè)階段時(shí)更新對(duì)象的狀態(tài),它在物流中很有用,因?yàn)槲锲泛苋菀妆环佩e(cuò)地方。

      6、條碼掃描

      機(jī)器視覺可用于讀取條形碼和數(shù)據(jù)矩陣碼,這將有助于對(duì)人工智能識(shí)別的產(chǎn)品進(jìn)行分類,從而防止生產(chǎn)和包裝過程出錯(cuò)。機(jī)器視覺條碼掃描儀比可能容易出錯(cuò)的手動(dòng)分類過程更有效,在制造過程中,條碼掃描器可以根據(jù)產(chǎn)品的屬性或特征來區(qū)分產(chǎn)品。

      7、定位引導(dǎo)

      機(jī)器視覺可以定位一個(gè)對(duì)象并說明其相對(duì)于正在尋找它的操作員的坐標(biāo)或位置,在任何時(shí)間點(diǎn)定位對(duì)象的能力有助于物流和供應(yīng)鏈管理。如果物品放錯(cuò)了位置,通過機(jī)器視覺進(jìn)行物體檢測(cè)可以輕松快速地找到物體的位置,在制造中,定位對(duì)象是必不可少的,因?yàn)楦鱾€(gè)部分從一個(gè)部分流入和流出另一個(gè)部分,機(jī)器視覺可以通過各種方式識(shí)別和跟蹤所有此類對(duì)象。

      8、尺寸測(cè)量

      測(cè)量各種物體、它們的表面積、體積、長(zhǎng)度和寬度對(duì)于估計(jì)它們?cè)谶\(yùn)輸時(shí)占用的空間是必要的。物理檢查只能給出這種測(cè)量的估計(jì)值。使用機(jī)器視覺,人工智能可以識(shí)別物體,并從圖像中計(jì)算其幾何尺寸。例如,發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸孔的內(nèi)徑可以通過使用機(jī)器視覺的 2D 或 3D 相機(jī)拍攝的圖像來測(cè)量。

      9、機(jī)器人引導(dǎo)

      這是一個(gè)機(jī)器視覺應(yīng)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(chǎn)中不會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤或停機(jī),機(jī)器人引導(dǎo)可以通過機(jī)器控制器或機(jī)器人執(zhí)行視覺輔助機(jī)器人操作。機(jī)器人可用于以高精度和準(zhǔn)確度管理可重復(fù)的活動(dòng),不間斷地工作以確保最大效率,并且可以輕松地用于手動(dòng)操作員不安全的環(huán)境中。例如,自動(dòng)拾取和放置將非常快速地組裝任何對(duì)象的組件。

      機(jī)器視覺是一種工具,可以通過人工智能和深度學(xué)習(xí)算法徹底改變制造業(yè)的效率和準(zhǔn)確性,再加上控制器和機(jī)器人,這樣的模型可以監(jiān)控制造供應(yīng)鏈中發(fā)生的一切,從組裝到物流,只需最少的人工干預(yù)。它消除了手動(dòng)操作帶來的錯(cuò)誤,并允許參與此類操作的人員從事更多的認(rèn)知任務(wù),因此機(jī)器視覺可以改變制造公司執(zhí)行任務(wù)的方式。

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