工業(yè)制造中常見的9種機(jī)器視覺應(yīng)用

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。