人工智能和机器视觉推动制造生产业转型工业4.0

机器视觉使用最新的人工智能技术，使工业设备能够查看和分析智能制造、质量控制和工人安全方面的任务。

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”它在做什么，并根据它看到的内容做出快速决策。机器视觉最常见的用途是视觉检测和缺陷检测、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，它帮助提高了产品质量、加快了生产速度并优化了制造和物流。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 的过渡。

在 20 世纪 70 年代初期，计算机开始使用特定的算法来处理图像和识别基本特征。这种经典的机器视觉技术可以检测物体边缘以定位零件，找到指示缺陷的颜色差异，并辨别指示孔的连接像素斑点。

经典机器视觉涉及相对简单的操作，不需要人工智能。文本必须简单明了，就像条形码一样。形状必须是可预测的并且符合精确的模式。经典的机器视觉系统无法读取手写体、破译皱纹标签或区分苹果和橙子。

然而，经典的机器视觉对制造业产生了巨大的影响。机器不会疲劳，因此它们可以比人眼更快、更可靠地发现缺陷。另外，机器不受人类视觉的限制。专用机器视觉相机可以使用热成像来检测热异常，并使用 X 射线来发现微观缺陷和金属疲劳。

机器视觉应用

工业机器视觉是智能制造、物流和运营的支柱。机器视觉相机、嵌入式物联网传感器和工业 PC 可以为制造过程的每个步骤带来智能、分析和效率。

机器视觉在智能制造中的优势

应用于制造的机器视觉可以提高产品质量和整体系统效率，增加生产线的吞吐量，降低人工成本，并让您的员工腾出时间专注于更高价值的工作。