机器视觉创新驱动自动化前进

机器人和机器愿景等先进的自动化技术使公司跨越多个行业提高生产力，提高效率，提高效率，同时释放人类从重复，繁琐的工作增加了工厂地板的不同地区的价值。虽然所谓的盲机器人可以执行某些预编程任务，但添加视野提供了全新的灵活性，并打开了新的和宝贵的自动化任务。

Matrox Imaging的深度学习分类工具可以检查金属网的孔、凹痕和异物。它将每个过滤器分类为“好”或“不好”。

愿景增加灵活性，推动新的工业流程

尽管机器视觉无论如何都不是一项新技术，但它在制造环境中仍然变得越来越重要。Matrox Imaging公司销售和营销高级副总裁Sam Lopez表示，盲人机器人可以很容易地执行重复性任务，在这种情况下，细胞中的所有东西都保持校准和原位，但某些制造场景需要更强的适应性。

“机器视觉允许制造商带来视觉这使得机器人能够适应新的零件、不同的产品，并创建一条适应性更强的生产线。”他说。“增加视觉也简化了机器的机械设计，因为产品不再像盲人机器人那样每次都必须以完全相同的方式呈现。”

他补充说：“以错误的方式呈现给盲机器人的产品或零件可能会损坏或破坏产品，但愿景允许机器人处理不同的部分和尺寸。”

智能视觉灯的培训，合规和技术解决方案主任Steve Kinney回应了情绪。“向自动化线条，机器人系统或自主车辆添加愿景不仅大大提高了该特定系统的能力，而且还可以提高这些系统之间工厂的互操作性，或者具有人类的互动，”他说。“随着产业4.0连通工厂的重点增加，愿景所提供的能力变得更加重要。”

他继续，“智能仓储或物流环境的关键的自动车辆，如果没有与其激光雷达系统一起使用的视野，就不会有可能。”

机器视觉技术不仅提供机器人引导能力，而且提供质量控制能力。这使制造商能够检查产品，维护和提高产品质量，提高效率，提高吞吐量。MVTEC软件的董事总经理Olaf Munkelt表示，机器愿景提供了一种基于图像数据中包含的信息的决策，这是一个基本的先决条件。

他说:“工业物联网(工业物联网)就是一个很好的例子，因为最先进的机器视觉技术使高度自动化和持续网络化的工业过程链成为可能。”“机器视觉为可靠地识别、定位和定位工件提供了复杂的能力，例如支持可靠识别的光学字符识别(OCR)。”他补充说:“对自动化生产过程的无缝、基于机器视觉的监控，也使协作机器人和它们的人类同事能够更安全地一起工作。”

展望未来

随着机器视觉技术的不断发展和新应用的实现，自动化环境将从中受益。例如，自20世纪90年代以来，CMOS图像传感器技术提高了速度和分辨率，同时降低了成本，从而促进了相机和传感器技术的普及和商品化。Kinney表示，这激发了人们对相关成像技术的兴趣，包括3D飞行时间传感器和不可见图像传感器，如近红外(NIR)和短波红外(SWIR)波长的传感器。

“想想机器视觉不是作为人类的替代物，而是一种提供远远超出人类能力的技术，”他说。“系统设计人员有一个成像选项的调色板，可以进行微调，以解决需要愿景的任何应用，例如食物，农业或物料处理段，其中高光谱和多光谱成像已经变得普遍。”他补充说，“先进的成像技术结合了当前对深度学习或AI加工的趋势为未来提供了很大的承诺。”

MVTec Software为可靠的光学字符识别(OCR)提供深度学习工具。

Munkelt提出了一个类似的想法，他指出，深度学习使越来越多的新应用成为可能，而这些新应用仅靠基于规则的机器视觉是不可能实现的，同时也有助于通过协同工作提高现有机器视觉应用的性能。他表示:“我们仍然相信，深度学习现在是、将来仍将是一个重要的技术组成部分。”“然而，从机器视觉的角度来看，我们认为只有结合基于规则的方法，它才能发挥其全部潜力。”

洛佩斯说，除了这些共同解决新问题的技术之外，公司还必须在开发新产品和新概念时，考虑到一些关键思想。他说:“以一种直观、用户友好的方式开发解决现有问题的产品——在一个人们会接受的价格点上——才是真正推动自动化前进的东西。”

机器视觉领域其他领域的重大进步也推动了流程改进，并为新功能打开了大门。例如，在高速成像中，千兆摄像机具有100GigE QSFP28接口，可以以许多工业流程所需的速度捕获高分辨率图像。

Emergent Vision Technologies总裁兼首席技术官John Ilett表示:“多个不同行业的成像应用都需要高分辨率的图像，但如果没有合适的高速接口，帧速率就无法满足要求。”“自动化光学检测、虚拟现实、体积捕获和运动分析就是这样的应用。”

使用100m视觉相机，如Emergent的HZ-100-G，系统集成商和oem可以在1.30亿像素分辨率下实现24帧/秒的帧率，而HZ-21000-G在2100万像素分辨率下可以达到542帧/秒和91 Gbps。Ilett说，这两个摄像头都可以在不增加CPU负担的情况下完成这项工作，并且可以使用任何所需的电缆长度。

Emergent Vision Technologies公司的HZ-100-G 100GigE相机通过QSFP28接口可达到24帧/秒、103百万像素分辨率。

解决Covid-19和劳动力挑战

最近的国际政治紧张局和Covid-19等事件强调全球供应链脆弱性。必须解决这样的暴露的弱点，并且Covid-19帮助明确表示制造业的自动化程度必须增加，以便将来的中断。

Munkelt表示:“为了实现这一目标，机器视觉作为生产过程的眼睛发挥着关键作用，系统可以看到和监控与生产相关的所有工作流程，利用工业摄像机或传感器提供的图像数据来优化实际的每个应用场景。”例如，机器视觉可以基于表面特征(如形状、颜色和纹理)明确地识别工件，而读取条形码和数据代码则可以进行准确的识别。”

Ilett表示，无论制造企业是否受到COVID-19或其后果的重大影响，尚未积极部署自动化技术的企业现在必须考虑这样做。他说:“尽管全球疫情有助于揭示供应链的脆弱性及其对企业的影响，但长期以来，先进的自动化技术对制造商来说一直至关重要。”“部署机器视觉和自动化系统可以提高吞吐量，提高效率，并保持质量标准，最终推动增长。”

洛佩斯说，虽然新冠肺炎疫情确实表明需要更多的自动化，但需要注意的是，企业并不是在试图取代人类。“除了疫情外，劳动力短缺也对制造企业构成威胁，因为人力可能会被边缘化，企业需要保持生产线运转。与人类一起部署自动化技术，可以让人们更快、更高效地完成工作，并使他们远离不安全或乏味的工作。”

洛佩兹补充说:“人们倾向于关注人类似乎正在被取代这一事实，但如果你今天和公司交谈，大多数情况下，他们并没有试图取代人。他们只是找不到足够的机器人来发展和改进，但自动化技术可以帮助他们。”

Kinney说，事实上，自动化和视觉技术应该被视为当今工人的先进工具。机器人和机器视觉技术扩大了工人的能力、效率和生产力，并使他们远离他们无法完成的任务或最适合自动化的任务。

Kinney说:“大多数现代豪华品牌汽车的制造精度都是人类装配者在没有机器人和视觉的情况下无法达到的，而像加州的FarmWise这样的公司，则诞生于试图解决劳动力短缺问题的农民，他们从事的是艰苦和辛苦的田间工作。”“自动化和视觉技术也是实现熄灯工厂的核心，在这种工厂中，只有少数工人能够控制和管理整个工厂的产出。”

Kinney添加了，“对新环境更为重要的是 - 制造商必须使用较少的自动化，机器人和视觉技术。”