机器视觉这几年很吃香,尤其是制造业。公司可以从该技术增强的灵活性、减少的产品故障和提高的整体生产质量中受益。机器获取图像,评估图像,解释情况,然后做出适当反应的能力称为机器视觉。
智能摄像头、图像处理和软件都是系统的一部分。由于成像技术、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的显著进步,视觉技术可以在许多层面上帮助制造业。视觉系统通过减少人为错误并确保对通过生产线的所有货物进行质量检测来提高产品质量。
一、预测性维护
制造企业需要使用各种大型机械来生产大量的商品。为了避免设备停机,必须定期监控一些设备。在手动制造设施中检查每一件设备不仅耗时,而且成本高且错误。这个想法是只有当设备出现故障或有问题时才进行维修。然而,使用这种技术来维修设备将对工人的生产率、制造质量和成本产生重大影响。
另一方面,如果制造组织能够预测其机器的运行状态,并采取积极措施防止故障,情况会怎样?我们来看一些生产过程发生在高温恶劣环境下,材料变质腐蚀普遍存在的案例。结果是设备变形。如果不及时解决,可能导致重大损失和制造过程的停止。机器系统可以实时监控设备,并基于提供各种参数数据的多个无线传感器来预测维护。如果指示器出现任何变化,指示腐蚀/过热,视觉系统可以通知相应的主管,然后他们可以采取先发制人的维护措施。
二、3D视觉系统
机器视觉检测系统用于生产线,执行人类难以完成的任务。在这里,系统使用高分辨率图像来创建组件和连接器引脚的完整3D模型。
三、基于视觉的模切
旋转模切和激光模切是制造过程中应用最广泛的模切技术。使用旋转硬工具和钢刀片,激光使用高速激光。虽然激光模切更精确,但很难切割坚韧的材料,而旋转切割可以切割任何材料。
为了切割任何类型的设计,制造业可以使用机器视觉系统进行像激光切割一样精确的旋转模切。设计图案输入视觉系统后,系统会引导模切机(无论是激光还是旋转模切机)进行精确切割。
所以在人工智能和深度学习算法的帮助下,机器视觉可以改变制造业的效率和精度。当这种模型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,只需最少的人工交互。它消除了由人工程序引起的错误,使制造商能够专注于更高层次的认知活动。因此,机器视觉可能会改变制造公司开展业务的方式。