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電腦視覺和其他蓬勃發展的數位技術一樣，是工業 4.0 的重要組成部分。然而，最近影像處理和機器學習的進步，使電腦視覺在製造業中的新應用案例成為可能。由於現代基於熱成像的電腦視覺系統，由高解析度攝影機和人工智慧組成，它們可以為製造商提供很多東西。

「根據 ResearchandMarkets 2022 年的一項研究，到 2027 年，全球計算機視覺人工智慧市場將達到737億美元。」

製造業和工業市場可以利用電腦視覺來提高安全性，提高盈利能力和生產力。這篇報導將帶你瞭解電腦視覺在製造業中的現實應用。

電腦視覺在製造業中的好處

電腦視覺正在成為各行業不可或缺的一部分。電腦視覺技術已在製造業應用多年。儘管如此，影像處理和機器學習的最新趨勢已經迎來了創新製造用例。

這些是電腦視覺在製造業中的好處。

1. 提高效率：即時分析大量資料，以辨識低效率，並最佳化流程以提高生產力。

2. 降低人工成本：自動化許多重複和手動任務，以減少人工干預的需要並降低人工成本。

3. 提高安全性：即時監控工人並辨識潛在的安全隱憂，以降低事故風險並提高工作場所安全。

4. 提高生產力：最佳化製造流程，減少浪費，提高整體生產力。

5. 提高客戶滿意度：改善品質控制，降低生產故障產品的風險，以提高客戶滿意度。

tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業）

電腦視覺如何改變製造業

電腦視覺的發展在製造業中獲得了牽引力。人工智慧在電腦視覺中的作用引起了許多企業的關注。

讓我們來看看電腦視覺在製造業中的 9 大用例。

1. 洩漏檢測

檢測工廠部件中，油、蒸汽或液體洩漏的傳統方法是不安全的、容易出錯且勞動密集型的。藉助電腦視覺，工業公司可以更準確、更安全地監控和發現洩漏。人工智慧驅動的攝影機，具有即時監控和自動檢測洩漏的潛力。此外，一旦檢測到洩漏，就會立即向相關當局傳送通知。

讓我們考慮一個場景：一個擁有多條管道的化學加工廠，運輸有毒氣體或液體。任何此類管道的洩漏，都可能對常規條件監測的營運業者構成嚴重威脅。因此，電腦視覺的洩漏檢測機制，可以使製造公司免於事故。有了這項技術，化工廠能夠更快、更安全、更準確、更遠端地監測和定位洩漏。

2. 腐蝕檢測

在重工業中，腐蝕（生鏽）對工人的營運安全構成了重大威脅。此外，透過人類解釋來檢測和辨識腐蝕的傳統過程容易出錯。電腦視覺可以持續監控並自動檢測腐蝕。它強制執行深度學習方法，來自動化腐蝕檢測過程。因此，它可以幫助製造商降低人為風險和相關成本。

例如，一家擁有大型鋼結構的礦業公司，需要經常檢查結構的腐蝕。手動檢測鏽跡可能需要幾周/幾個月的時間，這取決於工廠的大小。礦業公司使用機器學習的電腦視覺技術，有效地辨識了腐蝕。此外，在檢測到鏽跡時，系統會立即向維護活動的經理傳送警報。

3. 產品組裝

手動產品組裝過程需要花費很多時間，而且相當昂貴。然而，自動化在製造空間中日益成長的作用，正在用全自動系統取代這些傳統方法。 特斯拉已經實現了其 70% 的製造流程的自動化。人工智慧驅動的電腦視覺技術，可以幫助製造商實現產品和元件組裝流程的自動化。

此外，它使他們能夠保持包裝標準，同時保持準確性和節省時間。例如，軟飲料灌裝廠必須驗證瓶蓋封口，或瓶包裝是否正確進行。電腦視覺使整個過程自動化，並確保瓶子被精確包裝。

4. 缺陷檢測

讓我們用一個例子來理解這一點。在生產過程中，一家葵花籽油生產公司，面臨著損壞瓶子的問題。檢測缺陷的手動過程讓他們損失了一大筆錢，並在運輸過程中造成了麻煩。因此，他們接受了電腦視覺技術的視覺檢查。它使他們能夠立即檢測缺陷，並即時收到通知。

5. 庫存管理

手動庫存管理流程需要大量的人力資源。一般來說，製造公司會面臨幾個問題，如庫存放錯、缺貨、員工失誤、庫存過剩等。使用電腦視覺驅動的 ai 無人機，製造商可以實現庫存監控和管理流程的自動化。它讓他們避免缺貨，準確追蹤庫存變動，並自動清點庫存。

舉例來說，讓我們考慮一個製造庫存，如果手動操作，很難管理、放置和跟蹤庫存商品。然而，基於人工智慧的電腦視覺方法幫助他們的人類同行，使他們的庫存管理團隊能夠：

及時發現放錯地方的物品
確保及時和系統地採取行動
即時接收警報通知
做出明智且及時的決定

6. 庫存計數

對於任何採用傳統庫存計數方法營運的製造公司來說，最大的威脅是失去庫存。採用電腦視覺，製造商可以即時清點產品，並實現庫存盤點週期的自動化。它消除了工人手動計數的需要，從而減少了錯誤率和耗時。

例如，在工廠裡，工人在傳送帶上計算產品的數量，這既勞動密集型又繁瑣。因此，為了節省時間和精力，建議採用熱像儀來即時辨識庫存管理產品。可以使用電腦視覺自動計數產品。

7. 條碼分析

在當今世界，條碼掃描已成為辨識產品的基本。條碼便於辨識。在製造業中，公司在釋出產品（如機械類型）之前，必須確保獲得精確的條碼。這是電腦視覺在製造業中最安全的應用案例之一。

8. 包裝標準

電腦視覺可用於驗證產品，是否正確包裝和貼標籤，降低錯誤風險，並確保符合監管要求。這是透過訓練電腦視覺系統，來辨識正確包裝產品的特定屬性來完成的。這些屬性包括標籤的位置和方向、安全封條的存在以及正確的包裝材料。然後，系統可以在生產線上移動時，將每個產品的屬性與預期標準進行比較，並在檢測到任何偏差時提醒操作員。

9. 預測性維護

電腦視覺可用於即時監控機器和裝置，在導致故障之前檢測磨損跡象。這有助於防止代價高昂的停機和維修。系統可以被訓練為辨識正常機器行為的特定屬性，如聲音和振動模式、溫度讀數和功耗。

如果系統檢測到任何與預期行為的偏差，它可以提醒操作員潛在的問題，並在裝置出現故障之前安排維護或維修。此外，電腦視覺可用於監控關鍵組件的狀況，如皮帶和軸承，並檢測可能需要更換的磨損跡象。這有助於延長裝置的使用壽命，並隨著時間的推移降低維護成本。這使得預測性維護成為製造業電腦視覺的主要屬性。

用電腦視覺解鎖新的智慧！

隨著智慧產品和創新技術的出現，電腦視覺佔據了中心舞台。全球的製造業企業正在採用現代電腦視覺技術，以提高營運效率、安全性和生產力。如果你想將電腦視覺融入你的製造流程中。