近幾年，國內機器視覺的普及型呈爆炸式增長，尤其對于國內的制造業(yè)，企業(yè)應用機器視覺，可以減少產(chǎn)品故障，提升生產(chǎn)線的整體質量，都是機器視覺不可或缺的因素。機器來獲取圖像、評估圖像、解釋(情況)然后做出適當反應的能力被稱為機器視覺。

　　智能相機、圖像處理和軟件都是視覺系統(tǒng)的一部分，因為成像技術、智能傳感器、嵌入式視覺、機器與監(jiān)督學習、機器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力等各領域的不斷進步，機器視覺技術可以在很多方面為制造業(yè)提供升級改造。機器視覺通過減少人為錯誤，確保生產(chǎn)線上的所有貨物能夠準確的質量檢查，提高了產(chǎn)品質量。

　　據(jù)分析，到2028年底，國內的機器視覺市場價值將達到533億美元，預估將以9.9%的速度保持增長，此外，高端的制造企業(yè)對于檢查的需求更明顯，這都會推動人工智能技術下對工業(yè)機器視覺的需求，并推動市場向前發(fā)展。

　　機器視覺在制造行業(yè)的作用

　　預測性維護

　　制造企業(yè)需要使用各種大型機械來生產(chǎn)大量商品。為避免設備停機，必須定期監(jiān)控某些設備。在制造工廠中手工檢查每件設備不僅耗時，而且成本高昂且失誤。這個想法是只在設備出現(xiàn)故障或出現(xiàn)問題時才修復設備。但是，利用這種技術來恢復設備可能會對工人的生產(chǎn)力、制造質量和成本產(chǎn)生重大影響。

　　另一方面，如果制造組織可以預測其機器的運行狀態(tài)并采取積極措施防止發(fā)生故障，那會怎樣?讓我們來看看一些生產(chǎn)過程在高溫和惡劣環(huán)境中進行，材料劣化和腐蝕普遍存在的情況。結果，設備變形。如果不及時解決，可能會導致重大損失和制造過程的停止。機器視覺系統(tǒng)可以實時監(jiān)控設備，并根據(jù)多個無線傳感器預測維護，這些傳感器提供各種參數(shù)的數(shù)據(jù)。如果指標的任何變化表明腐蝕/過熱，視覺系統(tǒng)可以通知相應的主管，然后他們可以采取先發(fā)制人的維護措施。

　　貨物檢驗

　　制造業(yè)公司可以使用機器視覺系統(tǒng)來檢測物理產(chǎn)品中的故障、裂縫和其他瑕疵。此外，在制造產(chǎn)品時，這些系統(tǒng)可以輕松檢查準確可靠的組件或零件尺寸。貨物圖像將由機器視覺系統(tǒng)捕獲。經(jīng)過訓練的機器視覺模型將這些照片與可接受的數(shù)據(jù)限制進行比較，然后通過或篩選掉貨物。任何錯誤或缺陷將通過適當?shù)耐ㄖ?警報進行溝通。如此制造商就可以通過機器視覺自動化的來提升產(chǎn)品質量。

　　條形碼掃描

　　制造商可以通過為機器視覺系統(tǒng)配備增強功能(如光學字符識別(OCR)、光學條形碼識別(OBR)、智能字符識別(ICR)等，實現(xiàn)整個掃描過程的自動化。與照片標簽中包含的OCR文本一樣，可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫檢索和驗證包裝或文檔。這樣，信息不準確的產(chǎn)品可以在出廠前自動識別，從而限制誤差幅度。此過程可用于應用有關藥品包裝、飲料瓶標簽和食品包裝信息(如過敏或有效期)的信息。

　　3D視覺系統(tǒng)

　　機器視覺檢測系統(tǒng)在生產(chǎn)線中用于執(zhí)行人類認為困難的任務。在這里，系統(tǒng)使用高分辨率圖像創(chuàng)建組件和連接器引腳的完整3D模型。當組件通過制造工廠時，視覺系統(tǒng)從各個角度捕獲圖像以生成3D模型。當這些圖像被組合并輸入AI算法時，它們會檢測到任何錯誤的線程或與設計的微小偏差。該技術在汽車、石油和天然氣、電子電路等制造業(yè)中具有很高的可信度。

　　基于視覺的模切

　　制造過程中最廣泛使用的模切技術是旋轉和激光模切。旋轉使用硬質工具和鋼制刀片，而激光使用高速激光。雖然激光模切更準確，但切割堅韌的材料很困難，而旋轉切割可以切割任何材料。

　　為了切割任何類型的設計，制造業(yè)可以使用機器視覺系統(tǒng)進行與激光切割一樣精確的旋轉模切。將設計圖案饋送到視覺系統(tǒng)后，系統(tǒng)將指導模切機(無論是激光還是旋轉)執(zhí)行精確切割。

　　機器視覺在人工智能以及深度學習算法的輔助之下，能夠有效地提升制造業(yè)的工作效率和高精度要求，在這種模型、控制器和機器人技術結合起來之后，就可以監(jiān)控制造業(yè)生產(chǎn)供應鏈內發(fā)生的所有情況，從裝配到物流，這期間需要人工來互動的需求極少，這就避免了手動程序造成的失誤，可以讓企業(yè)員工能夠專注于更高層次的認知活動，因此，機器視覺對于制造業(yè)的重要性是不可替代的，他將是一次新的變革。