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什麼是工業機器視覺？工廠自動化願景的解釋

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機器視覺簡介
什麼是機器視覺？
有哪些應用？
主要零件是什麼？
它怎麼會有好處？
機器視覺系統是如何工作的？
電腦視覺和機器視覺如何協同工作？
結論

機器視覺簡介

它已成為全球製造業自動化目視檢查的卓越技術。由於系統整合能力和對該技術的認識不斷提高，印度最近採用率顯著成長。當涉及到「教導」機器時（機器學習）搜尋什麼，這些系統易於訓練和教學，降低了整合的複雜性。

然而，瞭解這項技術如何在生產中實際使用非常重要。有幾個應用類型。要確定要投資的系統架構和技術，你必須首先選擇你的請求適合的應用類型。根據你的應用的要求，你可能需要一個（或可能多個）功能要求。

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什麼是機器視覺？

這是使用工業攝影機、鏡頭和照明對製造物品進行自動目視檢查。這是一種快速準確的零件檢測即時方法。它可以描繪和分析每件從高速線上下來的物品，確保百分之百的品質控制。

它可以自動化許多工業檢查，包括缺陷和問題的目視檢查、存在 - 缺點檢查、產品類型驗證、措施和程式讀數。

什麼是應用程式？

物體檢測：在機器方面，元件開發正在提供大量改進的原材料，例如用於建立特定圖片捕捉解決方案的更廣泛的攝影機、新鏡頭、複雜的機器人技術等。
測量：顧名思義，測量應用程式用於確定專案的確切尺寸，並透過定位照片上的特定點並從中獲得幾何測量來完成。
缺陷檢測：缺陷檢測軟體檢測產品表面的表面缺陷、凹痕和劃痕。缺陷檢測應用必須嚴格的客觀化，以將「可接受」問題，與不可容忍的故障分開。基於人工智慧的機器視覺非常適合這些應用，因為例項訓練系統而不是「規則」。
列印缺陷辨識：列印缺陷辨識的目的是定位列印異常，如不正確的色調或列印中缺失或有缺陷的部分。
辨識：辨識需要在整個製造或物流過程中辨識部件或產品，以確保生產正確的物品。讀取字元（OCR）或條碼可用於辨識物件。
定位：它通常用於在機器人制導等應用中查詢東西。其目的是確定目標物體的座標和位置。它的資料可以拾取物件，或執行任何其他需要此位置的任務。機器視覺應用需要向感興趣的子零件傳授其系統，以便在製造過程中辨識該零件。
計數：計數是用它來計算感興趣的東西，正如名稱所示。

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哪些行業通常使用？

願景可能對任何重複手術的工業設施都有益。它廣泛應用於各個行業，包括汽車、塑膠、食品和包裝、醫療裝置和電子產品。

主要零組件是什麼？

攝影機、鏡頭、照明和影像處理裝置構成了其系統。每個組件都是根據應用選擇的：

攝影機：攝影機中的圖片感測器，可將光線轉換為數位影像資料，以傳輸到控制器。
鏡頭：鏡頭用於將光線集中在圖片感測器上。
光線：任何機器視覺設定都需要仔細選擇光線；系統無法調查攝影機看不到的東西。照明的形式、大小和顏色，以及安裝它的距離和角度都可以調整，以突出正在檢查的東西，同時避免來自周圍環境的任何影響。
影像處理單元：影像處理單元，也稱為控制器，使用預定義的演算法，處理影像輸入和提取關鍵資訊。

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它怎麼會有好處？

機器視覺技術在自動化和工業生產線中的應用，是眾所皆知的。它的系統允許系統最大限度地，減少人類參與幾項任務的時間。這可能會發生在檢查或製造等過程中。在線尾設定中正確應用其系統，透過在客戶端接收之前檢測錯誤，提高了生產力並提高了工作輸出的正確性。因為它可能與其他系統（如輸送機）相連，因此它可以用於潛在的危險或乾淨的環境中，在那裡一個人可能會受到汙染或傷害。

視覺系統透過減少人為錯誤，並確保對所有透過生產線的貨物進行品質檢查來提高產品品質。它具有級聯效應，降低了時間和金錢的整體生產成本，因為出現的缺陷和故障專案越來越少，而且永遠不會進入下一階段，從而導致時間延遲。這有助於防止有缺陷的物品到達最終客戶，併產生不利的宣傳，一些公司並沒有避免這種情況。

機器視覺系統是如何工作的？

讓我們看看上述元件在檢查產品的製造過程，和技術的廣泛使用時，如何相互作用。

在感測器辨識出產品存在後，程式開始。
然後，感測器啟動光源以照亮該區域，並啟動攝影機來拍攝產品或其元件之一。
攝影機捕獲的影像透過幀捕捉器轉換為數位資料。幀捕捉器（數位化裝置）將攝影機捕獲的影像轉換為數位資料。
數位檔案儲存在電腦上，以便系統軟體可以對其進行評估。

程式根據一組指定的標準分析檔案，以發現缺陷。如果發現缺陷，產品將無法透過檢查。

電腦視覺與機器視覺

電腦視覺有一個名為機器視覺的子類別。這兩個術語都是可以互換的。其系統的執行需要使用電腦和特定軟體，但電腦視覺過程不需要機器。電腦視覺不僅可以掃描數位網路照片或影像，還可以分析運動探測器、紅外線感測器和其他來源的「影像」。

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電腦視覺和機器視覺如何協同工作？

多虧了電腦視覺，各種電腦控制的機器現在可以更智慧、更安全地執行。電腦視覺讓機器人比以往任何時候，都以更多樣化的方式執行得更好，從大型工廠和農業裝置到能夠辨識人類，並自動跟隨他們的微型無人機。長期以來，其用於檢查的好處在重工業中一直得到認可。攝影機和電腦可以比人類更精確、更快地記錄和處理圖片。在精緻的生產線製造中不會有錯誤，例如為心臟起搏器生產元件。

人類檢查員對如此廣泛的檢查來說太危險了，當你考慮人類的侷限性與電腦眼睛和大腦的能力時，很容易理解為什麼：

僅僅檢視最後一小時在 Snapchat 上提交的照片，一個人需要十年時間。
如果許多現代製造企業在營運中，不包括電腦驅動的機器檢查，他們就不會競爭。製造、包裝和交付食品是最常見的用途之一。

每天，機器視覺被用來減少食品分揀過程中的浪費，確保運輸的充分包裝，並驗證所有標籤。如果食物標籤錯誤，商店將立即釋出緊急產品撤回通知（EPW）和重罰款。在一個負擔不起公共衛生風險的行業，過多的 EPW 可能會嚴重損害供應商的形象。有了食品標籤現在必須作為法律要求，包含的所有資訊，人類不可能檢查典型的包裝廠每天產生的數千種品牌產品。

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結論

已經有許多未來的機器視覺可能性，這些可能性正在定期成長。隨著技術進入視覺系統的改進，新應用的潛力會增加。這在該行業的成長中顯而易見。新技術正在不斷發展和增強。這意味著它將與更多企業相關，建立的解決方案也將更加通用，並根據個人需求量身訂製。深度學習、雲端運算、更快的處理器和資料整合工具，為電腦視覺帶來了新的可能性。機器學習將幫助製造業，隨後與更廣泛的企業 ERP 共享生產資料。