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機(jī)器視覺(jué)相關(guān)
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機(jī)器視覺(jué)是什么?

發(fā)布時(shí)間:2023-03-17 17:19:17 瀏覽次數(shù):804



機(jī)器視覺(jué)(Machine Vision)是機(jī)器處理和分析視覺(jué)信息的能力。雖然機(jī)器視覺(jué)最常用于制造業(yè),但許多行業(yè)都可以從更智能的機(jī)器中獲益。

機(jī)器視覺(jué)
機(jī)器視覺(jué),有時(shí)也稱(chēng)為計(jì)算機(jī)視覺(jué),是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)分析和處理視覺(jué)信息的能力。一旦處理了視覺(jué)信息,任何機(jī)器或軟件系統(tǒng)都可以對(duì)其進(jìn)行操作。硬件和軟件組件都驅(qū)動(dòng)這個(gè)過(guò)程。
機(jī)器視覺(jué)依靠人工智能(AI) 來(lái)分析視覺(jué)信息。通過(guò)給我們的機(jī)器“眼睛”,機(jī)器視覺(jué)可以完成令人難以置信的任務(wù),例如提醒我們系統(tǒng)故障或踩剎車(chē)以避免事故。
雖然“機(jī)器視覺(jué)”一詞聽(tīng)起來(lái)很超前,但它比我們想象的要普遍得多。
機(jī)器視覺(jué):工業(yè)設(shè)備的 "眼睛
在研究機(jī)器視覺(jué)時(shí),我們發(fā)現(xiàn)其最常見(jiàn)的使用情況是在工業(yè)環(huán)境中。例如,機(jī)器視覺(jué)通常用于視覺(jué)檢查等過(guò)程。在許多情況下,機(jī)器將對(duì)自己執(zhí)行常規(guī)檢查任務(wù)。如果機(jī)器的部件內(nèi)存在問(wèn)題,它將發(fā)出警報(bào)或執(zhí)行其他行動(dòng)。
機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)環(huán)境中的使用正在迅速增長(zhǎng)。根據(jù)市場(chǎng)數(shù)據(jù),2021年全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)的價(jià)值為132.3億美元。從現(xiàn)在到2030年,該市場(chǎng)預(yù)計(jì)將以7.7%的年復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。
根據(jù)上述市場(chǎng)報(bào)告,工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)對(duì)質(zhì)量檢測(cè)和自動(dòng)化的需求將推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)的增長(zhǎng)和采用。
機(jī)器視覺(jué)的工作原理
機(jī)器視覺(jué)需要同時(shí)使用硬件和軟件組件。硬件的一些示例包括燈、相機(jī)、專(zhuān)用鏡頭和傳感器。硬件負(fù)責(zé)圖像捕獲。
軟件組件可能包括處理軟件和算法。這些 AI 和 ML 組件負(fù)責(zé)將圖像處理成機(jī)器可以理解的格式。
機(jī)器視覺(jué)過(guò)程將根據(jù)機(jī)器類(lèi)型及其功能等因素而有所不同。為了說(shuō)明該過(guò)程是如何工作的,讓我們考慮一個(gè)簡(jiǎn)單的制造示例。
機(jī)器視覺(jué)過(guò)程示例
假設(shè)一家制造廠想要使用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行例行檢查。首先,相機(jī)將捕捉機(jī)器或其組件的圖像。然后該圖像將被轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式。
然后隨附的軟件將使用算法和預(yù)定義規(guī)則分析圖像。在這個(gè)例子中,軟件會(huì)尋找機(jī)器缺陷或潛在故障的跡象。
分析完成后,機(jī)器會(huì)采取特定的行動(dòng)。例如,如果發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,機(jī)器可能會(huì)關(guān)閉以避免進(jìn)一步的缺陷?;蛘?,如果通過(guò)檢查,機(jī)器將繼續(xù)工作。
機(jī)器視覺(jué)用例
具體到制造業(yè),機(jī)器視覺(jué)的用例數(shù)不勝數(shù)。例如,機(jī)器視覺(jué)可用于預(yù)測(cè)性維護(hù)等流程,其中機(jī)器使用視覺(jué)信息來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的維護(hù)需求。因此,機(jī)器可以在故障發(fā)生之前得到所需的維護(hù)。
制造業(yè)中的另一個(gè)例子是產(chǎn)品檢驗(yàn)。機(jī)器視覺(jué)可用于在產(chǎn)品在線(xiàn)時(shí)捕獲有關(guān)產(chǎn)品的視覺(jué)信息。如果在產(chǎn)品中發(fā)現(xiàn)缺陷,可以將其從生產(chǎn)線(xiàn)上移除,從而提高產(chǎn)品質(zhì)量并節(jié)省資源。
機(jī)器視覺(jué)的用例并不止于工業(yè)制造。事實(shí)上,每個(gè)行業(yè)都可以從機(jī)器視覺(jué)中受益,機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)部門(mén)以外使用時(shí)通常被稱(chēng)為計(jì)算機(jī)視覺(jué)(下文有更多介紹)。
例如,計(jì)算機(jī)視覺(jué)是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的關(guān)鍵組成部分。硬件和軟件使汽車(chē)能夠“看到”其外部環(huán)境,例如停車(chē)標(biāo)志和其他車(chē)輛。對(duì)視覺(jué)效果進(jìn)行分析后,汽車(chē)將自主行動(dòng)。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療保健領(lǐng)域也變得普遍。醫(yī)療保健領(lǐng)域的其他發(fā)展包括用于發(fā)現(xiàn)癌癥和智能健康監(jiān)測(cè)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)過(guò)程。
機(jī)器視覺(jué)的各種好處
讓我們的機(jī)器看到,我們可以體驗(yàn)到許多重要的好處。例如,機(jī)器視覺(jué)可以提高制造業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量并降低各行業(yè)的成本。由于機(jī)器視覺(jué)仍在獲得主流采用,因此我們還有其他優(yōu)勢(shì)尚未發(fā)現(xiàn)。
防止停機(jī)
制造業(yè)面臨許多挑戰(zhàn)。最昂貴的成本之一是計(jì)劃外停機(jī)。根據(jù)最近的數(shù)據(jù),計(jì)劃外停機(jī)每年給工業(yè)制造商造成的損失估計(jì)達(dá) 500 億美元。同樣的數(shù)據(jù)表明,設(shè)備故障導(dǎo)致的計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間高達(dá) 42%。
許多制造商都向技術(shù)尋求幫助。機(jī)器視覺(jué)可以讓機(jī)器在設(shè)備故障發(fā)生之前預(yù)見(jiàn)到它,從而防止停機(jī)。因此,可以計(jì)劃停機(jī)時(shí)間并進(jìn)行維修,而對(duì)企業(yè)幾乎沒(méi)有影響。
識(shí)別安全風(fēng)險(xiǎn)
根據(jù)CDC的說(shuō)法,工傷的主要原因之一是接觸物體和設(shè)備。一些傷害是直接由機(jī)器部件故障引起的。
為防止工傷,企業(yè)必須盡一切努力確保設(shè)備安全使用。機(jī)器視覺(jué)可以幫助識(shí)別可能被人工檢查忽視的安全風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)預(yù)防性分析等流程,通??梢栽谠斐蓚χ白R(shí)別并減輕這些安全風(fēng)險(xiǎn)。
識(shí)別安全風(fēng)險(xiǎn)不僅僅適用于制造業(yè)。例如,通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué),自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以實(shí)時(shí)識(shí)別安全風(fēng)險(xiǎn),在發(fā)生事故前停車(chē)或遵守路標(biāo)。
提高產(chǎn)品質(zhì)量
眾所周知,我們購(gòu)買(mǎi)的大多數(shù)產(chǎn)品都是批量生產(chǎn)的,從我們駕駛的車(chē)輛到我們消費(fèi)的一些食品。談到消費(fèi)者的安全和福祉,產(chǎn)品質(zhì)量是所有制造商的重中之重。
不幸的是,手動(dòng)檢查過(guò)程會(huì)占用大量時(shí)間和資源。機(jī)器視覺(jué)可以通過(guò)自動(dòng)化支持人工檢查過(guò)程。使用相機(jī)和計(jì)算機(jī)算法,產(chǎn)品可以在離開(kāi)生產(chǎn)之前進(jìn)行缺陷檢查。
降低成本
如上所述,制造商可以減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間,每年可能節(jié)省數(shù)千或數(shù)百萬(wàn)美元。然而,使用機(jī)器視覺(jué)時(shí)成本的降低并不止于此。
例如,機(jī)器視覺(jué)可以降低設(shè)備成本。通過(guò)機(jī)器視覺(jué)改進(jìn)日常維護(hù)流程,制造商可以提高設(shè)備性能并確保昂貴的組件經(jīng)得起時(shí)間的考驗(yàn)。
機(jī)器視覺(jué)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)
機(jī)器視覺(jué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)是兩個(gè)經(jīng)?;Q使用的術(shù)語(yǔ)。盡管它們非常相似和相關(guān),但有一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)最常被用作捕獲和分析視覺(jué)信息的基本過(guò)程的總稱(chēng)。另一方面,機(jī)器視覺(jué)通常用于描述使用重型機(jī)械的特定工業(yè)用例。換句話(huà)說(shuō),機(jī)器視覺(jué)可以被視為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)子集。
機(jī)器視覺(jué)的未來(lái)
技術(shù)進(jìn)步將繼續(xù)改善機(jī)器視覺(jué)并為更多機(jī)會(huì)打開(kāi)大門(mén)。例如,邊緣計(jì)算將很快允許機(jī)器視覺(jué)過(guò)程在數(shù)據(jù)源發(fā)生,從而產(chǎn)生實(shí)時(shí)行動(dòng)。我們還可以期待機(jī)器和計(jì)算機(jī)視覺(jué)在零售和農(nóng)業(yè)等其他行業(yè)中變得普遍。

視覺(jué)對(duì)位系統(tǒng)、機(jī)械手視覺(jué)定位、圖像處理庫(kù)等為核心的20多款自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品。涉及自動(dòng)貼合機(jī)、絲印機(jī)、曝光機(jī)、疊片機(jī)、貼片機(jī)、智能檢測(cè)、智能鐳射等眾多行業(yè)領(lǐng)域。雙翌視覺(jué)系統(tǒng)最高生產(chǎn)精度可達(dá)um級(jí)別,圖像處理精準(zhǔn)、速度快,將智能自動(dòng)化制造行業(yè)的生產(chǎn)水平提升到一個(gè)更高的層次,改進(jìn)了以往落后的生產(chǎn)流程,得到廣大用戶(hù)的認(rèn)可與肯定。隨著智能自動(dòng)化生產(chǎn)的普及與發(fā)展,雙翌將為廣大生產(chǎn)行業(yè)帶來(lái)更全面、更精細(xì)、更智能化的技術(shù)及服務(wù)。




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