什么是机器视觉?

什么是机器视觉?

简而言之，机器视觉技术使工业设备能够“看到”它正在做什么，并根据它所看到的快速做出决定。机器视觉最常见的用途是视觉检查和缺陷检测，定位和测量零件，以及识别，分类和跟踪产品。

机器视觉是工业自动化的基础技术之一。几十年来，它一直在帮助提高产品质量，加快生产速度，优化制造和物流。现在，这项经过验证的技术正在与人工智能融合，并引领向工业4.0的转型。

机器视觉的起源:传统的机器视觉系统

早在人工智能和机器学习出现之前，机器就有了“看”的能力。在20世纪70年代早期，计算机开始使用特定的算法来处理图像并识别基本特征。这种传统的机器视觉技术通过检测物体边缘来定位零件，发现有缺陷的颜色变化，并通过孔来区分连接像素的斑点。

传统机器视觉的操作相对简单，不需要人工智能。文字必须像条形码一样简洁易读。形状必须是可预测的，并符合确切的风格。传统的机器视觉系统不能识别笔迹，不能识别皱巴巴的标签，也不能区分苹果和橙子。

尽管如此，传统的机器视觉已经对制造业产生了巨大的影响。因为机器不会疲劳，它们能比人眼更快更可靠地发现缺陷。此外，机器不受人类视觉的限制。专用机器视觉相机使用热成像来检测热异常，使用x射线来发现微观缺陷和金属疲劳。

人工智能的兴起:深度学习推理和工业机器视觉

越来越强大的边缘计算(网络和其他嵌入式和物联网设备的边缘)，加上越来越多的人工智能(AI)深度学习模型，正在极大地扩展机器视觉的能力。快速增长的能力正在引领向智能工厂和工业4.0的转型。

人工智能通过称为神经网络的模型增强了传统的计算机视觉算法。当计算机接收到图像或图像视频流时，机器视觉软件将图像数据与神经网络模型进行比较。这个过程被称为深度学习推理，它允许计算机识别极其细微的差异，例如织物上微小的不协调图案和电路板上的微小缺陷。

为了提高准确性和速度，数据科学家为特定的应用构建特定的神经网络模型。在一个被称为监督训练的过程中，计算机查看数千个例子，寻找有意义的模式，包括人类可能无法检测到的模式。

一些模型可以检测显示器中的死像素和变色像素，寻找焊点中的空隙，并精确定位织物上松动的线。当然，还会有更多的模型被不断开发和完善。

智能机器视觉和自主系统

人工智能正在将机器视觉扩展到视觉检测和质量控制之外。通过机器视觉，机器人可以进行三维感知，握住彼此的零件，检查彼此的工作。它们甚至可以与人类同事互动，确保他们一起安全工作。

具有智能视觉的机器可以使用自然语言处理来阅读标签和解释标志。具有机器视觉的机器人可以理解形状，计算体积，完美地包装盒子，装载卡车，甚至运输集装箱，而不会浪费空间。

从能够自动完成简单任务的机器，发展到能够超越人类肉眼所见和思维的自主机器，花更长的时间来优化每个组件，将把工业创新推向一个全新的水平。

这听起来像科幻小说，但今天，智能机器视觉已经在工厂、仓库和航运中心发挥作用，通过处理日常任务来协助和协助工人，使他们能够利用自己的专业知识，专注于最重要的事情。

机器视觉应用

工业机器视觉是智能制造、物流和运营的基础。机器视觉摄像头、嵌入式物联网传感器和工业计算机可以为制造过程的每一步带来智能、分析和效率。

机器视觉在操作中的优势

改善工人的健康和安全是将机器视觉应用于操作的一个关键好处。人工智能驱动的计算机确保工人保持社交距离并穿戴适当的安全设备。具有机器视觉的机器人和设备可以理解并与人类互动，以帮助在事故发生之前预防事故。如果情况不安全，它们可以警告操作人员或自动关闭设备，降低员工和企业的风险。

此外，通过不断分析来自工业设备和机器中嵌入的摄像头、麦克风和传感器的数据，工业计算机可以使用人工智能在故障发生之前检测故障和磨损迹象，从而提前计划预防性维护，从而消除计划外停机时间，并随着时间的推移降低维护成本。

在资产管理和安全方面，人工智能可以检测和跟踪视频源，以确保正确使用和存储，并在资产超出预定义边界时提醒管理。安全摄像头系统可以成为积极的安全伙伴，控制建筑通道并识别危险情况。

机器视觉和工业自动化在提高生产力，更严格的质量控制和更高的效率方面提供了立竿见影的效果。作为工业4.0技术的基石，机器视觉正在改变制造业、物流和运营。