Klacci 凱樂奇商用級智慧門鎖各種應用解決方案
了解電腦視覺在製造業的應用和最熱門應用案例。我們將介紹製造業，如何利用深度學習和人工智慧視覺技術，為檢測、工作場所安全、工廠自動化和品質控制，提供電腦視覺支援的實際應用。在本報導中，我們將提供最新的概述、新的思路 …
探索電腦視覺在製造業的應用和最熱門用例。我們將介紹製造業，如何利用深度學習和人工智慧視覺技術，為檢測、工作場所安全、工廠自動化和品質控制，提供電腦視覺支援的實際應用。
本報導將提供最新的概述、電腦視覺項目的新思路、實際案例，以及產業的展望。
1. 使用電腦視覺進行品質檢測
電腦視覺在製造業中最重要的用途之一，是在生產過程中，實現品質檢測的自動化。在製造業中，維持品質標準非常重要。雖然可以透過聘請品質控制專家，手動完成這項工作，但人為錯誤的可能性很高，因此自然而然地受到限制。
因此，許多製造企業正在轉向使用深度學習和電腦視覺，進行品質控制和檢測任務。採用這些技術，可以確保最大限度地減少人工干預，同時保持流程的高準確性。此外，這些技術也經濟實惠，有助於提高營運效率，並降低人力成本。
在製造工廠的受限環境中，電腦視覺可以比人類更快、更準確、更有效率地執行許多檢測任務。這使得檢測每個零件（而非隨機樣本）成為可能。
視覺系統也採用一致的標準，來克服不同人工偵測員之間的差異。因此，自動化檢測可以顯著提高消費品製造的效率。例如，辣醬製造商可以以每分鐘超過 1000 個標籤的速度，檢查標籤的位置。到目前為止，機器視覺檢測系統使用的方法，是針對特定檢測任務進行客製化訓練的，無法進行重新訓練。然而，基於深度學習的機器學習方法則更加靈活。
2. 優化供應鏈
優化供應鏈流程，有利於製造工廠降低成本，同時提升顧客滿意度。過去，供應鏈流程的多個環節需要人工幹預，但電腦視覺領域的進步帶來了改變。
許多製造企業已將電腦視覺應用，應用於倉庫管理、庫存管理和組織效率提升等任務。例如，亞馬遜和沃爾瑪等公司正在努力佈署無人機系統，來監控倉庫庫存。例如，即時處理攝影機串流影像，可用於偵測空箱並優化補貨。
3. 設備監控與預測性維護
製造工廠需要使用專門的設備來生產產品。這些機器在日常使用中，可能會出現磨損甚至故障，導致產品缺陷和損失。
在檢測製造設備的此類變化方面，電腦視覺技術的應用比人工觀察更有效。此類技術已被用於即時辨識缺陷，即使是微小的機器零件。這使得及時發現和修復，可能導致生產流程減慢的零件成為可能。
深度學習用於工業設備的故障診斷、洩漏檢測和預測。機器學習技術已被用於開發智慧故障診斷系統。例如，深度學習已用於在石油和天然氣應用中，查找球形儲罐和壓力容器等工業組件中的裂縫。
4. 數位化精益製造
精益製造是一種旨在最大限度地提高生產效率，同時最大限度地減少生產過程中浪費的生產過程。工業 4.0 技術能夠轉變精實流程，從而推動企業發展，並透過智慧感測技術，提供數據驅動的決策和自動化方法。電腦視覺是工業 4.0 技術，實現製造工廠數位化的關鍵組成部分。
德勤的專家報告估計，從精實到數位化精實的轉型，將使 EBITDA（息稅折舊攤提前利潤）每年提升 2,000 萬美元，每條生產線每年降低 15% 的成本，並將通用設備效率（OEE）每年提高11%。
例如，電腦視覺系統可以辨識和追蹤事件和員工的腳步（自動繪製義大利麵條圖），以衡量流程效率，提供分析以檢測有缺陷的設備，並優化整個工廠車間的工作負載。
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隨著電腦視覺在製造業的應用，許多企業得以採用此策略來提升效率。在製造流程的不同階段，使用電腦視覺應用，有助於減少時間、浪費和成本，同時提高生產力。
5. 員工和設備安全
製造業的工人經常在工作中受傷。對於雇主而言，確保員工安全非常重要，因為這直接影響生產。
手動監控流程通常不夠用，因為指定人員可能無法同時，有效地觀察多個螢幕。此類錯誤可能會對員工和製造公司，造成巨大的後果。
使用電腦視覺技術，可以有效地檢測與安全措施相關的任何問題，以便工人在儀表板中建立報告並發送通知。如果發生事故，也可以自動發出警報，以便管理層立即採取必要措施。
6. 檢測產品缺陷
在製造業中使用電腦視覺，可以幫助輕鬆檢測缺陷產品。在製造過程中，手動辨識產品中較小的缺陷，可能非常困難。此外，交付包含缺陷產品的訂單不僅會導致生產成本增加，還會導致客戶不滿。
毫無疑問，這會對企業帶來負面影響。採用電腦視覺系統進行缺陷檢測，可以有效監控生產過程並辨識缺陷件，從而避免這些麻煩。
此範例展示如何使用即時深度學習系統，進行缺陷檢測。該系統已使用不同的人工智慧演算法進行測試，包括 YOLOv3（訓練時間為 32 小時）、Faster-RCNN、FPN 和單次偵測器 (SSD) 神經網路（準確率為 98%）。與機器視覺相比，深度學習更加穩健靈活，硬體成本也相對較低。
7. 即時條碼讀取
如今，大多數產品都帶有條碼，以便於辨識。製造企業需要確保產品在推出市場之前，已準確列印條碼。
手動驗證每個條碼非常耗時，更不用說相關的人工成本了。儘管有這些手動檢查，錯誤仍然不可避免。電腦視覺系統是辨識準確條碼的更佳替代方案。它可以在相對較短的時間內，有效地驗證多個條碼。
此類系統經過訓練後，可以將任何帶有錯誤或不正確條碼的產品，轉移到製造部門進行評估。
8. 自動化產品裝配
世界各地的製造公司，正迅速轉向基於電腦視覺的系統，以實現產品組裝流程的自動化。除了確保產品組裝的精準性之外，電腦視覺的應用還能顯著加快組裝流程。
這項技術需要使用專用軟體，產生 3D 模型設計，電腦視覺系統以此為基礎執行組裝流程。對於需要處理小型或精密零件，且無法手動妥善處理的製造工廠而言，此流程尤其重要。電腦視覺系統可以精確監控，並完成組裝過程，最大程度地減少錯誤。
9. 保持包裝標準
產品包裝對製造公司非常重要，因為它有助於保護產品免受損壞。為了維持包裝標準，製造公司通常會佈署基於電腦視覺的系統。
此類技術在製藥電腦視覺應用中特別廣泛，在包裝前清點產品數量非常重要。這些製造商需要確保每瓶藥片，或膠囊的整片數量達到規定值。電腦視覺有助於以所需的精度，和自動化程度完成這項任務。
此外，該系統還可以訓練檢查最終包裝上的破損情況，並轉移任何有缺陷的產品。另一個用例是檢查入庫貨物，以便及早發現問題，並自動記錄潛在的保險案例。
10. COVID-19 疫情防護措施
2020 年初，COVID-19 疫情席捲全球，導致多項製造業活動停擺。即使疫情恢復後，一些製造工廠也強制要求，工人保持社交距離並戴上口罩，以保障安全。
在這種情況下，電腦視覺應用發揮了巨大作用，因為它們可以有效地監控員工，並辨識任何違反 Covid-19 防護措施的行為。此外，在製造工廠中使用此類電腦視覺模型，將確保疫情期間甚至疫情後的工作環境安全。
自動口罩控制系統的發展，是為了有效偵測未戴口罩的人員。工廠口罩檢測是電腦視覺最受歡迎的新用例之一。
產業展望
電腦視覺在製造業中有著廣泛的應用，其中許多都源自於相關產業。例如，人員檢測和追蹤，已廣泛應用於零售應用。然而，優化生產和自動化安全系統帶來的效率提升，往往比其他應用案例更有價值。我們預計，隨著深度學習技術的成熟，將會有更多應用廣泛應用，從而實現電腦視覺的大規模應用。
邊緣人工智慧 (Edge AI) 等新技術，使得在實際應用中，利用深度學習擴展人工智慧視覺系統成為可能。新興的大趨勢，是將機器學習從雲端遷移到邊緣，利用連接到攝影機的電腦，進行設備端處理。邊緣機器學習 (Edge ML) 能夠支援高效能、穩健且私密的電腦視覺應用。
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