机器视觉能否完全取代人工质检？

随着技术的进步以及应用成本的下降，机器视觉在工业中的渗透率日益提升。得益于新基建投资增加、数据中心检测加速、制造业自动化推进等因素，机器视觉市场发展快速，根据机器视觉产业联盟(CMVU)的预测，2021年至2023年，国内机器视觉行业的销售额将以27.15%的复合增长率增长。而根据大观研究（Grand View） 预测，2025 年全球机器视觉市场空间将超过 180 亿美元，年复合增长率达 7.7%。如今机器视觉已广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品、包装、制药、印刷等领域，其中电子汽车和电子是当前机器视觉最重要的应用领域。

那么，机器视觉能否完全取代人工质检？我将从三个方面分析：

一、产品的生产效率。传统人工质检，从工作效率上看，由于质检员在长期工作中非常容易麻木、疲劳，人力质检效率不高、精度不高，但机器视觉不疲劳，可以24小时全天候工作。当然，现在的人工智能机器视觉还没能到达100%的质检，所以人工质检可以作为机器视觉质检的辅助。

二、人工支出费用

就企业成本管理的角度而言，一个达标的质检人员的学习培训需要企业耗费很多财力和物力才能，而且单纯的学习培训是不够，还需要在事后花费时间积累打怪升级成为熟练工，这世间可以长达半年至一年。对于使用机器视觉检测的机器设备，如果设计方案、调节和实际操作得当，2个月就可以出结果了，可以长时间不间断地被使用，同时保证生产制造的实际效果，一个人实际管理几台机器设备，人工成本并不高。

三、适用范围广泛

机器视觉可以在自然空间中执行质检活动，利用视觉系统的非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点，排除人工工业危险环境质检的可能性，如木材加工检测、金属表面视觉检测、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。当然、机器视觉也不单单应用在工业环境上，机器视觉在医学领域用于医学辅助诊断、交通监控领域的智能交通等，其适用范围之广泛，在短短几年的时间里机器视觉行业涌入了成千上百家企业。

机器视觉能完全取代人工质检？并非不可能，随着时间的推移和机器视觉的发展，机器眼成为工业最重要的一颗眼睛。DLIA工业深度学习开发平台视觉识别系统在在线缺陷检测、缺陷检测、识别符检测、规格测量等方面已经遍地开发，超百家制造企业使用DLIA工业深度学习开发平台，精密五金、永磁材料、硫化橡胶硅橡胶、电器零部件等领域的机器视觉检测。DLIA工业深度学习开发平台视觉识别系统不是一个孤立的系统，而是整个自动化系统或设备的有机组成部分。为了打开视觉与各种信息系统之间的通道，实现系统间的互联，制定数据接口、通信协议等基本通用标准，机器视觉的推动将会是全产业链发展的必然趋势。