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机器视觉与人工智能:改进制造业的自动化检测

愿景在线营销团队| 2019年7月9日

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自动检查制造质量控制实践长期依赖于目测。当然，从生产线上滚下来的产品的目视检查是很重要的。但是，视觉检查也用于设备的内部和外部评估，包括储罐、压力容器和管道。

机器视觉和人工智能正在进入生产和制造领域。深度学习为检验实践提供了更快、更便宜、更好的自动化。大多数检测过程定期进行，使自动化成为应用的理想选择。

以下是执行检查的一些领域:

自动化检测克服了人工检测系统的许多局限性。在制造过程中，视觉检查错误有两种形式。第一个是现有缺陷的缺失。第二是错误地识别缺陷。失误会导致质量损失，而错误的识别会导致不必要的生产成本和整体浪费。这些错误往往可以追溯到人类视觉本身的不可靠性、视力的不精确和劳动力成本。

自动化检查系统通常超过人工检查的标准。机器视觉由于其速度、准确性和可重复性，在质量和数量测量方面都超过了人类视觉。机器视觉系统可以发现人类无法检测到的物体细节，并以更高的可靠性进行检查。

机器视觉系统也可以超越人类的视觉敏锐度。机器视觉可以在紫外、x射线和红外光谱区域进行观察。在生产线上，机器视觉系统每分钟可以检查数百或数千个组件。

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通过深度学习，机器可以通过实例学习。自动化检测系统可以识别图像，区分趋势，并做出智能决策。深度学习和机器视觉使系统能够非常详细地执行质量检查。检测通过图像采集、预处理和分类来完成。

深度学习在神经网络中使用数千层来区分异常、部分和特征，同时容忍自然变化。当深度神经网络接触到新的图像、语音和文本时，它们会得到改善。

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。人工智能可以帮助分析复杂的表面和外观缺陷，比如零件上的划痕或凹痕。

人工智能不需要很多物理设备。硬件只需要一个进料系统、一个光学系统和一个分离系统。但是，软件是健壮的。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，以检测出与“标准”外观有意义的偏差。

人工智能和机器视觉正在接管像检查这样平凡而复杂的任务。这让人们可以专注于更复杂的任务。人工智能的成本预计会随着效率的提高而下降。机器视觉和深度学习也将成为工业4.0的一个组成部分，因为制造商正在寻找新的效率和生产力水平。