工业机器视觉检测应用领域

2021-01-07 14:53 作者:施努卡机器视觉 0人读过 | 我要投稿

机器视觉和人工智能正在进入生产和制造。深度学习为检查实践提供了更快，更便宜，更出色的自动化。大多数检查过程都是定期进行的，自动化适合哪些行业。

以下是应用的领域：

自动检查克服了手动检查系统的许多限制。在制造中，目视检查错误采用以下两种形式之一。首先是缺少现有缺陷。第二个是对缺陷的错误识别。丢失会导致质量下降，而错误的标识会导致不必要的生产成本和整体浪费。这些错误通常可追溯到人类视觉的独立性，视力的不准确性以及劳动成本。

自动化检查系统通常会超过手动检查的标准。由于机器视觉的速度，准确性和可重复性，它在质量和数量测量方面超过了人类视觉。机器视觉系统可以发现物体细节太小而无法被人类检测到，并以更高的可靠性对其进行检查。

机器视觉系统也可以超越人类的视力。机器视觉可以查看光谱的紫外线，X射线和红外线区域。在生产线上，机器视觉系统可以每分钟检查数百或数千个组件。

通过深度学习，机器可以通过实例进行学习。自动化的检查系统可以识别图像，区分趋势并做出明智的决定。深度学习和机器视觉使系统能够进行详细的质量检查。检查是通过图像采集，预处理和分类来完成的。

深度学习使用神经网络中的数千个层来区分异常，零件和特征，同时容忍自然变化。深度神经网络在接触新图像，语音和文本时会有所改善。

计算机视觉系统可以设置一些公差。但是，没有深度学习的系统是有限的。正是人工智能可以帮助分析复杂的表面和外观缺陷，例如被转动，刷过或发亮的零件上的划痕或凹痕。

AI不需要很多物理设备。硬件只需要一个进纸系统，一个光学系统和一个分离系统。但是，该软件功能强大。它需要先进的图像分析算法和繁重的编程。该系统通常在数千张图像上进行训练，以检测与“标准”外观的有意义的偏差。

人工智能和机器视觉正在接管诸如检查之类的平凡而复杂的任务。这使人类可以专注于更复杂的任务。随着效率的提高，人工智能的成本预计将下降。机器视觉和深度学习也将成为工业4.0不可或缺的一部分，因为制造商希望将效率和生产率提高到新的水平。

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