机器视觉在制造业中的应用

近年来，机器视觉的普及呈爆炸式增长，尤其是在制造业。公司可以从这种技术的灵活性中获益，减少产品故障，提高整体生产质量。获取图像、评估图像、解释（情况）并做出适当反应的能力称为机器视觉。

智能相机、图像处理和软件是该系统的一部分。视觉技术BSP613P可以帮助制造业在许多方面提供帮助，因为成像技术、智能传感器、嵌入式视觉、机器和监督学习、机器人接口、信息传输协议和图像处理能力。视觉系统通过减少人为错误来确保所有商品的质量检查，并提高产品质量。

到2028年底，工业机械的视觉市场价值将达到53.8亿美元，DataBridgeResearch该组织的报告预计将以9.90%的速度增长。此外，制造商/工厂对检验的需求增加，产品质量措施高，可能会促进人工智能技术下工业机械的视觉需求和市场发展。

机器视觉在制造业中的应用

预测性维护

制造商需要使用各种大型机械来生产大量的货物。为了避免关闭设备，一些设备必须定期监控。在制造动态检查中，每台设备不仅耗时，而且成本高。这种想法只有在设备出现故障或问题时才能修复。然而，使用该技术设备可能会对工人的生产力、制造质量和成本产生重大影响。

另一方面，如果制造机构能够预测机器的运行状态并采取积极措施防止故障，会发生什么?让我们来看看高温和恶劣环境下的一些生产过程，以及材料变质和腐蚀的常见情况。因此，设备变形。如果不及时解决，制造过程可能会造成重大损失和停止。根据多个无线传感器提供的各种参数，机器视觉系统可以实时监控设备并进行预测和维护。如果指标的任何变化表明腐蚀/过热，视觉系统可以通知相应的主管，然后采取先发制人的维护措施。

货物检验

制造商可以使用机器视觉系统来检测物理产品中的故障、裂纹和其他缺陷。此外，该系统可以轻松地检查产品制造过程中准确可靠的零件或零件的大小。机器视觉系统将捕获商品图像。训练有素的机器视觉模型将这些照片与可接受的数据限制进行比较，然后通过或拒绝商品。通过适当的通知/报警传输任何错误或缺陷。这就是制造商如何使用机器视觉系统来检查自动产品和准确的质量控制，以提高客户满意度。

扫描条形码

制造商可以为机器视觉系统(如光学字符识别)提供增强功能（OCR），光学条码识别（OBR），智能字符识别（ICR）等等，实现整个扫描过程的自动化。以及照片标签中包含的内容。OCR与文本一样，可以根据数据库检索和验证包装或文档。这样，信息不准确的产品可以在出厂前自动识别，从而限制误差范围。这个过程可以用来应用药品包装、饮料瓶标签和食品包装信息(如过敏或有效期)。

3D视觉系统

机器视觉检测系统在生产线中用于执行人类认为困难的任务。在这里，系统使用高分辨率图像创建组件和连接器引脚的完整3D模型。

当组件通过制造工厂时，视觉系统从各个角度捕获图像以生成3D模型。当这些图像被组合并输入AI算法时，它们会检测到任何错误的线程或与设计的微小偏差。该技术在汽车、石油和天然气、电子电路等制造业中具有很高的可信度。

基于视觉的模切

旋转和激光模具切割是制造过程中应用最广泛的模具切割技术。旋转使用硬工具和钢刀片，激光使用高速激光。虽然激光模具切割更准确，但切割硬材料很困难，旋转切割可以切割任何材料。

为了切割任何类型的设计，制造业可以使用与激光切割相同的精确旋转模具。将设计模式发送到视觉系统后，系统将指导模具切割机（激光或旋转）进行精确切割。

因此，借助人工智能和深度学习算法，机器视觉可以提高制造业的效率和准确性。当这种模式与控制器和机器人技术相结合时，它可以监控工业供应链中发生的一切。从组装到物流，人与人之间的互动最少。它消除了由手动程序引起的错误，使制造商能够专注于更高的认知活动。因此，机器视觉可以改变制造组织/单位的业务模式。