機器視覺將機器學習與一系列工具結(jié)合起來，賦予消費者和商業(yè)級硬件新的觀察和解釋環(huán)境的能力。在工業(yè)環(huán)境中，這些技術(shù)加上自動化和更高速的網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成了一場新的工業(yè)革命——工業(yè)4.0。它們還為開展低浪費、高效率的工業(yè)活動提供了全新的途徑。
現(xiàn)在，機器視覺已經(jīng)初具規(guī)模，世界各地的公司都在探索它所帶來的好處。
機器視覺會影響制造，鉆探和采礦。在貨運和供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量保證、物料搬運、安全以及各種其他流程和垂直領(lǐng)域，還有其他優(yōu)勢。
不久以后，機器視覺將無處不在，為工業(yè)世界構(gòu)建的物聯(lián)網(wǎng)增加一層關(guān)鍵的智能。讓我們來看看公司是如何將其付諸實踐的。
什么是機器視覺?
機器視覺是一套讓機器更好地感知周圍環(huán)境的技術(shù)。它有助于更高級別的圖像識別和基于該感知的決策
為了利用機器視覺，一臺工業(yè)設(shè)備使用高保真攝像機捕獲環(huán)境或工件的數(shù)字圖像。圖像可以在自動導引車(AGV)或機器人檢查站中拍攝。從那里，機器視覺使用極其復雜的模式識別算法來判斷其位置，身份或狀況。
在手動檢查中，實現(xiàn)正確的照明是正確實現(xiàn)機器視覺的關(guān)鍵因素。
在機器視覺應(yīng)用中有幾種常見的光源，包括led、石英鹵素、金屬鹵化物、氙氣和傳統(tǒng)的熒光燈。如果條碼或工件的一部分被陰影遮擋，則當沒有條碼或工件時，讀數(shù)可能會傳遞錯誤，反之亦然。
機器視覺結(jié)合了前沿的硬件和軟件，使機器能夠以新穎且有益的方式觀察并響應(yīng)外部刺激。
機器視覺如何支持業(yè)務(wù)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)?
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)設(shè)備的普及標志著技術(shù)進步的重要時刻。IIoT為企業(yè)從上到下提供了新的運營可視性。網(wǎng)絡(luò)傳感器和基于云的企業(yè)和資源規(guī)劃中樞在本地和遠程資產(chǎn)以及業(yè)務(wù)合作伙伴之間提供雙向數(shù)據(jù)移動性。
雙向移動性可以像機械活塞或軸承一樣小。它還可以像卡車車隊一樣大，可以使用正確的IoT硬件和軟件生成寶貴的運營數(shù)據(jù)。企業(yè)可以到處可見，即使他們資源或勞動力短缺。
物聯(lián)網(wǎng)首先代表了無處不在的計算。
機器視覺在這一切中處于什么位置呢?機器視覺使現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)更加強大，能夠更好地傳遞價值和效率。我們可以期待它創(chuàng)造一些全新的機會。
? 使傳感器更加有用
機器視覺使整個物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器變得更加強大和有用。傳感器不提供原始數(shù)據(jù)，而是提供可用于決策或進一步自動化的解釋和抽象級別。
? 降低帶寬需求
機器視覺可能有助于降低大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)擴展的帶寬需求。與在源處捕獲圖像和數(shù)據(jù)并將其發(fā)送到服務(wù)器進行分析相比，機器視覺通常在數(shù)據(jù)源處進行研究?，F(xiàn)代工業(yè)產(chǎn)生了數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點，但是由于機器視覺和邊緣計算的幫助，它可以在無需傳輸?shù)捷o助位置的情況下產(chǎn)生大量可行的見解。
? 支持物聯(lián)網(wǎng)自動化解決方案
機器視覺非常出色地補充了物聯(lián)網(wǎng)自動化技術(shù)。機器人檢查站可以比QA員工更快，更準確地工作，當發(fā)現(xiàn)缺陷和異常時，它們可以立即為決策者提供相關(guān)數(shù)據(jù)。
? 提高機器人和協(xié)作機器人的安全性和實用性
利用機器視覺構(gòu)建的導航系統(tǒng)使機器人和協(xié)作機器人擁有更大的自主權(quán)和尋路能力，并幫助他們與人工一起更快更安全地工作。在存在錯誤風險的倉庫和其他環(huán)境中，機器視覺可幫助機械手揀選人員縮短響應(yīng)時間，并限制可能導致業(yè)務(wù)損失的缺陷。
? 使資產(chǎn)之間更加了解
當今和未來的經(jīng)濟需要公司和行業(yè)在運營的同時減少浪費時間、物力和勞動力。機器視覺將繼續(xù)使無人機、材料處理設(shè)備、無人駕駛車輛和托盤卡車、生產(chǎn)線和檢測站能夠更好地與網(wǎng)絡(luò)的其他部分交換詳細和有價值的數(shù)據(jù)。
在工廠環(huán)境中，這意味著機器和人員可以更好地協(xié)調(diào)工作，而不會出現(xiàn)瓶頸，超限和其他故障。
企業(yè)如何應(yīng)用機器視覺?
當您考慮到典型工業(yè)流程中涉及的每個步驟時，不難發(fā)現(xiàn)機器視覺可以改善操作的每個方面。
為了制造一個單一的汽車零件，人和機器協(xié)作來獲取原材料，評估它們的質(zhì)量，將它們運輸?shù)焦S進行加工，并在每個制造階段將這些產(chǎn)品運送到工廠。最終，他們通過QA過程成功地看到它，然后再次出門，那里至少有最后一段流程在等待著它。稍后，零售商或最終用戶會收到它。
無論該產(chǎn)品處于靜止狀態(tài)，運輸中還是尚未組裝，機器視覺都提供了一種自動處理產(chǎn)品的方法。它提高了每個部門(例如裝配)的效率，并保持了更高，更一致的質(zhì)量水平。
在現(xiàn)實世界中，公司已經(jīng)將機器視覺加入到他們的工作流程中。
一些應(yīng)用程序很簡單，例如在倉庫地面上放置一條生產(chǎn)線，以使無人駕駛車輛安全地跟隨。其他機器視覺工具甚至更復雜，盡管即使是十分簡單的示例也可以改變游戲規(guī)則。
在工業(yè)界中，最令人興奮的機器視覺示例包括曾經(jīng)被認為很難或不可能外包給機器人的任務(wù)。如前所述，從倉庫的垃圾箱中揀貨是一個過程，當涉及到錯誤時，它具有固有的風險。履行過程中的錯誤會使商譽和客戶蒙受損失。
考慮到產(chǎn)品損壞、物品位置和SKU的細微變化是這一領(lǐng)域最大的錯誤來源，機器學習撿箱是一個自然的選擇。
如今已經(jīng)有近100%的自動揀選機器人可用，它們可以安全地導航，檢查垃圾箱中的零件和產(chǎn)品，使用機械臂進行正確的揀選并將揀選運輸?shù)郊Y(jié)或包裝區(qū)域。
最終，這意味著公司在運輸損壞的貨物或看上去與客戶訂購的(但不完全匹配)錯誤的SKU時，風險要小得多。
自動化的質(zhì)量保證和檢查是機器視覺和IoT的另一個方面，它正在迅速普及。
在一些現(xiàn)代制造環(huán)境中，它可以幫助雇主自動化并改進QA流程的結(jié)果，甚至不需要犧牲人力。相反，自動化監(jiān)察站處理這些高優(yōu)先級的工作，而員工則學習更多需要認知能力的技能。
到2025年，協(xié)助機器人很可能在所有機器人銷售中占有34%的份額。這在很大程度上是由于機器視覺的改進和盡可能消除現(xiàn)代工業(yè)中的低效率、不精確性和浪費的努力。
機器視覺與第四次工業(yè)革命
預計機器視覺將在未來幾年繼續(xù)發(fā)展，并為工業(yè)4.0做出進一步貢獻，許多人稱之為第四次工業(yè)革命。 人們已經(jīng)開始關(guān)注具有機器視覺功能的嵌入式和板級圖像處理的新型低成本產(chǎn)品。
機器視覺功能將使物聯(lián)網(wǎng)和機器視覺得到更廣泛采用，并為企業(yè)利用數(shù)字智能提供新的方式。
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