機器視覺近年來大受歡迎，尤其是在制造業(yè)。公司可以從該技術增強的靈活性、減少產品故障和提高整體生產質量中獲益。機器獲取圖像、評估圖像、解釋情況然后做出適當響應的能力稱為機器視覺。

智能相機、圖像處理和軟件都是系統(tǒng)的一部分。由于成像技術、智能傳感器、嵌入式視覺、機器和監(jiān)督學習、機器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力方面的重大進步，視覺技術可以在許多層面上為制造業(yè)提供幫助。通過減少人為錯誤并確保對通過生產線的所有貨物進行質量檢查，視覺系統(tǒng)提高了產品質量。

根據數據研究報告，到2028年底，工業(yè)機器視覺市場價值533.8億美元，預計將以 9.90%的速度增長。此外，具有更高產品質量措施的制造單位或工廠的檢驗需求增加，可能會推動人工智能技術下對工業(yè)機器視覺的需求并推動市場向前發(fā)展。

預測性維護

制造企業(yè)需要使用各種大型機械來生產大量商品。為避免設備停機，必須定期監(jiān)控某些設備。手工檢查制造設施中的每臺設備不僅耗時而且成本高昂且失誤。其想法是僅在設備出現故障或出現問題時對其進行修復。然而，利用這種技術來修復設備會對工人的生產力、制造質量和成本產生重大影響。

另一方面，如果制造組織可以預測其機器的運行狀態(tài)并采取積極措施防止發(fā)生故障怎么辦？讓我們來看看一些生產過程發(fā)生在高溫和惡劣環(huán)境下，材料劣化和腐蝕普遍存在的情況。結果，設備變形。如果不及時解決，這可能會導致重大損失和制造過程的停止。機器視覺系統(tǒng)可以基于提供各種參數數據的多個無線傳感器實時監(jiān)控設備并預測維護。如果指標的任何變化表明腐蝕/過熱，視覺系統(tǒng)可以通知適當的主管，然后他們可以采取先發(fā)制人的維護措施。

貨物檢驗

制造公司可以使用機器視覺系統(tǒng)來檢測物理產品中的故障、裂縫和其他瑕疵。此外，在制造產品時，這些系統(tǒng)可以輕松檢查準確可靠的組件或零件尺寸。機器視覺系統(tǒng)將捕獲商品圖像。經過訓練的機器視覺模型會將這些照片與可接受的數據限制進行比較，然后通過或拒絕貨物。任何錯誤或缺陷都將通過適當的通知/警報進行溝通。這就是制造商可以使用機器視覺系統(tǒng)進行自動產品檢查和準確質量控制的方式，從而提高客戶滿意度。

掃描條碼

制造商可以通過為機器視覺系統(tǒng)配備增強功能（如光學字符識別(OCR)、光學條碼識別 (OBR)、智能字符識別 (ICR) 等）來自動化整個掃描過程。就像照片中包含的 OCR 文本一樣可以根據數據庫檢索和驗證標簽、包裝或文檔。這樣，信息不準確的產品可以在出廠前被自動識別，從而限制錯誤的余地。此程序可用于在藥品包裝、飲料瓶標簽和食品包裝信息（例如過敏或保質期）上應用信息。

3D視覺系統(tǒng)

機器視覺檢測系統(tǒng)用于生產線，以執(zhí)行人類難以完成的任務。在這里，系統(tǒng)使用高分辨率圖像創(chuàng)建組件和連接器引腳的完整3D 模型。

當組件通過制造工廠時，視覺系統(tǒng)從各個角度捕獲圖像以生成3D 模型。當這些圖像被組合并輸入人工智能算法時，它們會檢測到任何錯誤的線程或與設計的微小偏差。該技術在汽車、石油和天然氣、電子電路等制造行業(yè)具有很高的可信度。

基于視覺的模切

在制造過程中最廣泛使用的模切技術是旋轉模切和激光模切。旋轉使用硬質工具和鋼刀片，而激光使用高速激光。雖然激光模切更精確，但切割堅韌的材料是困難的，而旋轉切割可以切割任何材料。

為了切割任何類型的設計，制造業(yè)可以使用機器視覺系統(tǒng)進行與激光切割一樣精確的旋轉模切。將設計圖案輸入視覺系統(tǒng)后，系統(tǒng)將引導模切機（無論是激光還是旋轉模切機）執(zhí)行精確切割。

因此，機器視覺在人工智能和深度學習算法的幫助下，可以改變制造業(yè)的效率和精度。此類模型與控制器和機器人技術結合使用時，可以監(jiān)控工業(yè)供應鏈中發(fā)生的一切，從組裝到物流，只需最少的人工交互。它消除了手動程序帶來的錯誤，使制造商能夠專注于更高的認知活動。因此，機器視覺有可能改變制造單位開展業(yè)務的方式。