什么是机器视觉？
简单地说，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，它一直在帮助提高产品质量、加快生产速度并优化制造和物流。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：传统机器视觉系统
早在人工智能和机器学习出现之前，机器就具有“看”的能力。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。这种传统的机器视觉技术检测物体边缘以定位部件，发现有缺陷的颜色变化，并区分带有孔的连接像素的斑点。
传统机器视觉的操作比较简单，不需要人工智能。文本必须像条形码一样简洁易读。形状必须是可预测的并且符合精确的样式。传统的机器视觉系统无法读取手写体、皱纹标签或区分苹果和橙子。
尽管如此，传统的机器视觉对制造业产生了巨大的影响。因为机器不会疲劳，所以它们可以比人眼更快、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检测热异常，并使用 X 射线发现微观缺陷和金属疲劳。
人工智能的兴起：深度学习推理与工业机器视觉
日益强大的边缘计算（边缘网络和其他嵌入式和物联网设备），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，机器视觉软件会将图像数据与神经网络模型进行比较。这个被称为深度学习推理的过程允许计算机识别极其细微的差异，例如织物中微小的不协调图案和电路板中的微观缺陷。
为了提高准确性和速度，数据科学家为特定应用构建特定的神经网络模型。在一个称为监督训练的过程中，计算机会查看数千个示例并寻找有意义的模式，包括人类可能无法检测到的模式。
一些型号可以检测显示器中的坏点和变色像素，寻找焊点中的空隙，并查明织物上的松线。当然，还会有更多的车型不断研发和完善。
智能机器视觉和自治系统
AI 正在将机器视觉扩展到视觉检查和质量控制之外。通过机器视觉，机器人可以进行三维感知，互相拿住对方的零件，检查对方的工作。他们甚至可以与他们的人类同事互动，并确保他们安全地一起工作。
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，并在不浪费空间的情况下完美地包装箱子、载重卡车，甚至海运集装箱。
从可以自动执行简单任务的机器到可以超越人眼所见所想的自主机器，需要更长的时间来优化每个组件，这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，智能机器视觉正在工厂、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，让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。机器视觉相机、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。
机器视觉在运营中的优势
改善工人的健康和安全是将机器视觉应用于运营的主要好处。由人工智能驱动的计算机确保员工保持社交距离并佩戴适当的安全设备。具有机器视觉的机器人和设备可以理解人类并与人类互动，以帮助预防事故发生。如果条件不安全，它们可以警告操作员或自动关闭设备，从而降低员工和您的企业面临的风险。
此外，通过持续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，这反过来又消除了计划外的停机时间，并随着时间的推移分摊了维护成本。
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，并在资产移动到预定义边界之外时发出警报管理。安全摄像头系统可以成为积极的安全合作伙伴，控制建筑物访问和识别危险情况。
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、物流和运营。
