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機器視覺在制造業(yè)中的作用

星星科技指導(dǎo)員 ? 來源:嵌入式計算設(shè)計 ? 作者:V Srinivas Durga Pras ? 2022-11-18 14:48 ? 次閱讀

近年來,機器視覺的普及呈爆炸式增長,尤其是在制造業(yè)。公司可以從該技術(shù)增強的靈活性、減少的產(chǎn)品故障和提高的整體生產(chǎn)質(zhì)量中受益。機器獲取圖像、評估圖像、解釋(情況)然后做出適當(dāng)反應(yīng)的能力被稱為機器視覺。

智能相機、圖像處理和軟件都是系統(tǒng)的一部分。由于成像技術(shù)、智能傳感器嵌入式視覺、機器和監(jiān)督學(xué)習(xí)、機器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力的重大進(jìn)步,視覺技術(shù)可以在許多層面上為制造業(yè)提供幫助。通過減少人為錯誤并確保對通過生產(chǎn)線的所有貨物進(jìn)行質(zhì)量檢查,視覺系統(tǒng)提高了產(chǎn)品質(zhì)量。

到2028年底,工業(yè)機器視覺市場的價值將達(dá)到533.8億美元,根據(jù)Data Bridge Research小組的報告,預(yù)計將以9.90%的速度增長。此外,具有更高產(chǎn)品質(zhì)量措施的制造單位/工廠對檢查的需求增加,可能會推動人工智能技術(shù)下對工業(yè)機器視覺的需求,并推動市場向前發(fā)展。

機器視覺在制造業(yè)中的應(yīng)用

預(yù)測性維護(hù)

制造企業(yè)需要使用各種大型機械來生產(chǎn)大量商品。為避免設(shè)備停機,必須定期監(jiān)控某些設(shè)備。在制造工廠中手工檢查每件設(shè)備不僅耗時,而且成本高昂且失誤。這個想法是只在設(shè)備出現(xiàn)故障或出現(xiàn)問題時才修復(fù)設(shè)備。但是,利用這種技術(shù)來恢復(fù)設(shè)備可能會對工人的生產(chǎn)力、制造質(zhì)量和成本產(chǎn)生重大影響。

另一方面,如果制造組織可以預(yù)測其機器的運行狀態(tài)并采取積極措施防止發(fā)生故障,那會怎樣?讓我們來看看一些生產(chǎn)過程在高溫和惡劣環(huán)境中進(jìn)行,材料劣化和腐蝕普遍存在的情況。結(jié)果,設(shè)備變形。如果不及時解決,可能會導(dǎo)致重大損失和制造過程的停止。機器視覺系統(tǒng)可以實時監(jiān)控設(shè)備,并根據(jù)多個無線傳感器預(yù)測維護(hù),這些傳感器提供各種參數(shù)的數(shù)據(jù)。如果指標(biāo)的任何變化表明腐蝕/過熱,視覺系統(tǒng)可以通知相應(yīng)的主管,然后他們可以采取先發(fā)制人的維護(hù)措施。

貨物檢驗

制造公司可以使用機器視覺系統(tǒng)來檢測物理產(chǎn)品中的故障、裂縫和其他瑕疵。此外,在制造產(chǎn)品時,這些系統(tǒng)可以輕松檢查準(zhǔn)確可靠的組件或零件尺寸。貨物圖像將由機器視覺系統(tǒng)捕獲。經(jīng)過訓(xùn)練的機器視覺模型將這些照片與可接受的數(shù)據(jù)限制進(jìn)行比較,然后通過或拒絕貨物。任何錯誤或缺陷將通過適當(dāng)?shù)耐ㄖ?警報進(jìn)行溝通。這就是制造商如何使用機器視覺系統(tǒng)進(jìn)行自動產(chǎn)品檢查和準(zhǔn)確的質(zhì)量控制,從而提高客戶滿意度。

掃描條形碼

制造商可以通過為機器視覺系統(tǒng)配備增強功能(如光學(xué)字符識別 (OCR)、光學(xué)條形碼識別 (OBR)、智能字符識別 (ICR) 等,實現(xiàn)整個掃描過程的自動化。與照片標(biāo)簽中包含的OCR文本一樣,可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫檢索和驗證包裝或文檔。這樣,信息不準(zhǔn)確的產(chǎn)品可以在出廠前自動識別,從而限制誤差幅度。此過程可用于應(yīng)用有關(guān)藥品包裝、飲料瓶標(biāo)簽和食品包裝信息(如過敏或有效期)的信息。

3D視覺系統(tǒng)

機器視覺檢測系統(tǒng)在生產(chǎn)線中用于執(zhí)行人類認(rèn)為困難的任務(wù)。在這里,系統(tǒng)使用高分辨率圖像創(chuàng)建組件和連接器引腳的完整3D模型。

當(dāng)組件通過制造工廠時,視覺系統(tǒng)從各個角度捕獲圖像以生成3D模型。當(dāng)這些圖像被組合并輸入AI算法時,它們會檢測到任何錯誤的線程或與設(shè)計的微小偏差。該技術(shù)在汽車、石油和天然氣、電子電路等制造業(yè)中具有很高的可信度。

基于視覺的模切

制造過程中最廣泛使用的模切技術(shù)是旋轉(zhuǎn)和激光模切。旋轉(zhuǎn)使用硬質(zhì)工具和鋼制刀片,而激光使用高速激光。雖然激光模切更準(zhǔn)確,但切割堅韌的材料很困難,而旋轉(zhuǎn)切割可以切割任何材料。

為了切割任何類型的設(shè)計,制造業(yè)可以使用機器視覺系統(tǒng)進(jìn)行與激光切割一樣精確的旋轉(zhuǎn)模切。將設(shè)計圖案饋送到視覺系統(tǒng)后,系統(tǒng)將指導(dǎo)模切機(無論是激光還是旋轉(zhuǎn))執(zhí)行精確切割。

因此,機器視覺在人工智能和深度學(xué)習(xí)算法的幫助下,可以改變制造業(yè)的效率和精度。當(dāng)這種模型與控制器和機器人技術(shù)相結(jié)合時,可以監(jiān)控工業(yè)供應(yīng)鏈中發(fā)生的一切,從裝配到物流,而人類互動最少。它消除了手動程序帶來的錯誤,并使制造商能夠?qū)W⒂诟叩恼J(rèn)知活動。因此,機器視覺有可能改變制造組織/單位開展業(yè)務(wù)的方式。

審核編輯:郭婷

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