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探索機器視覺帶來的好處

作者:    發布時間:2023-07-21     瀏覽次數 :0


機器視覺將機器學習與商業級的硬件融合在一起,為消費者和企業提供前所未有的感知環境的能力。除了這些技術,還有自動化和高速網絡,共同構成了一場新的工業革命——工業4.0。它們將為工業帶來一種低浪費、高效率工業活動的全新方式。


各行各業都在探索機器視覺帶來的好處


機器視覺將會影響制造、鉆探和采礦等垂直領域。在貨運和供應鏈管理、質量保證、材料處理、安全,以及其他各種過程中,都會有進一步的發展。不久之后,機器視覺將會無處不在,為工業世界構建的物聯網(Internet of Things)提供關鍵的智能技術。下面,讓我們來看看它是如何付諸實踐的。



什么是機器視覺?


機器視覺是一種能讓機器更好地感知周圍環境的技術。它有助于高階圖像識別和更高級意識的決策。


為了利用機器視覺,需要使用高保真攝像機來捕捉環境或工件的數字圖像。這些圖像可以通過自動駕駛車輛(AGV)或機器人進行拍攝。然后機器視覺使用非常復雜的模式識別算法來判斷它的位置、身份或條件。


適當的照明是實現機器視覺的關鍵因素


在機器視覺應用中有幾種常見的光源,包括led、石英鹵素、金屬鹵化物、氙氣和傳統的熒光燈。如果條形碼或工件的一部分被遮擋,讀取可能會產生錯誤。


機器視覺結合了先進的硬件和軟件,使機器能夠以新的有效的方式觀察并對外界刺激作出反應。


機器視覺如何支持企業和工業物聯網?


工業物聯網(IIoT)設備的普及標志著技術的進步。IIoT使企業業務自上而下獲得前所未有的可見性。基于網絡傳感器和云資源,為企業與業務合作伙伴之間提供本地和遠程資產的雙向移動。


物聯網硬件和軟件可以產生有價值的操作數據,不僅應用于機械活塞或軸承這樣的小部件,也可用于卡車車隊這樣的大系統。企業應該把目光投向任何有潛力的地方,即使是在資源或勞動力短缺的時候。


物聯網意味著無處不在的計算


機器視覺在物聯網中處于什么位置呢?機器視覺使現有的物聯網資產更加強大,能夠更好地傳遞價值和效率。我們共同期待它創造出更多全新的機會。


增強傳感器的作用:機器視覺使整個物聯網中的傳感器更加強大和有用。傳感器不僅提供原始數據,還能提供一定程度的解釋和抽象,可用于決策制定或實現更高級別的自動化。


降低帶寬需求:機器視覺有助于降低大規模物聯網構建的帶寬需求。與原有方式相比——從數據源捕獲圖像和數據,然后將其發送到服務器進行分析,機器視覺通常從數據源進行研究。現代工業產生了數以百萬計的龐大數據,借助于機器視覺和邊緣計算,大量數據點可以直接轉化為可執行的操作,而不需要傳輸到中間節點進行二次處理。


支持物聯網自動化解決方案:機器視覺非常好地補充了物聯網自動化技術。與QA人員相比,機器人檢測的工作速度更快、更準確,而且一旦發現缺陷和異常,它們會立即向決策者提供相關數據。


提高機器人/協作機器人的安全性和實用性:利用機器視覺構建的導航系統賦予機器人/協作機器人更大的自主性和尋路能力,幫助它們與人類一起更快、更安全地工作。在地下倉庫和其他具有高風險的環境中,機器視覺幫助機器人提高響應時間,減少不必要的錯誤及其損失。


使資產更加透明化:與傳統模式相比,如今公司和產業的運作,在時間、材料和勞動力等資產浪費方面要少得多。機器視覺將繼續服務于無人機、材料處理設備、無人駕駛車輛、生產線和檢測站,以便更好地與物聯網的其他部件交換詳細和有價值的數據。


在工廠環境中,這意味著機器和人員能夠更好地協調工作,減少瓶頸、摩擦和其他中斷。


企業如何應用機器視覺?


當你考慮典型工業過程中的每一個步驟時,不難看出機器視覺可以改進操作的每一個環節。


例如制造一個汽車部件,人類和協作機器人共同把控原材料的質量,然后運送到工廠進行加工。產品只有順利完成QA流程,z后才會運送到零售商或z終用戶的手上。


無論產品是在倉庫中,或在運輸途中,甚至在線上還沒有裝配,機器視覺提供了一整套的自動化處理流程。它不僅提高了每個部門的作業效率,而且保持了更高和更一致的質量水平。


在現實應用中,公司已經將機器視覺融入到他們的工作流程中。


有些應用程序非常簡單,比如在倉庫地板上劃一條線,讓無人駕駛車輛安全地跟隨。還有一些機器視覺工具更加復雜,無論簡單與否,都會帶來全新的改變。


激動人心的是,曾經在工業世界中被認為很難或不可能外包給機器人的任務,現在也能借助于機器視覺完成。如上所述,在倉庫中挑選用戶訂單的箱子是一個存在固有風險的過程,任何篩檢錯誤都會損害商譽和客戶利益。其中產品包裝損壞、物品位置變動和SKU標識(庫存保有單位,Stock keeping Unit )的細微變化是z大的誤差來源,采用機器學習撿箱是一個非常好的選擇。


現在投入使用的自主定購機器人已接近100%,它們可以安全地導航,檢查貨箱中的零部件和產品,使用機械手臂做出正確的選擇,并運送到分檢區域或包裝區域。這意味著公司運送受損貨物或不正確的SKU的風險要小得多,盡管如此,這些產品仍與客戶訂購的并不完全匹配。自動化質量保證和檢查是機器視覺和物聯網應用的另一個重要方面,并迅速得到了普及。


在一些現代制造環境中,它不僅幫助雇主自動化質量保證過程并提高質量,而且不需要犧牲人力。同時,自動化檢測站處理這些重復性的工作,而員工則學習更多需要認知能力的技能。到2025年,協作機器人在所有機器人市場中可能會占據34%的份額。這在很大程度上是出于機器視覺技術的發展,以及盡可能多的消除現代工業中低效、不準確和浪費的需求所推動的。


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