近年來，科技發(fā)展已使許多行業(yè)發(fā)生了革命性變化，制造業(yè)也不例外。智能制造是利用技術(shù)和先進(jìn)的自動(dòng)化來簡化和優(yōu)化制造過程。智能制造最關(guān)鍵的組成部分之一是計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器視覺的應(yīng)用。這些技術(shù)通常可以互換使用，但在智能制造中有不同的應(yīng)用和功能。

機(jī)器視覺和計(jì)算機(jī)視覺是更廣泛的人工智能領(lǐng)域中相關(guān)但不同的研究領(lǐng)域。兩者都涉及分析和解釋圖像和視頻的算法和系統(tǒng)開發(fā)，但它們的重點(diǎn)和應(yīng)用不同。

什么是計(jì)算機(jī)視覺？

計(jì)算機(jī)視覺是一個(gè)研究領(lǐng)域，專注于使機(jī)器能夠解釋和分析來自周圍世界的視覺數(shù)據(jù)。簡單地說，它是機(jī)器像人類一樣看到和理解圖像和視頻的能力。計(jì)算機(jī)視覺是通過使用能夠處理和分析來自攝像機(jī)、傳感器和其他設(shè)備的視覺數(shù)據(jù)的算法和軟件實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)視覺的主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠解釋和理解周圍的世界，從而能夠自主執(zhí)行任務(wù)。

計(jì)算機(jī)視覺具有廣泛的應(yīng)用，包括監(jiān)視、自動(dòng)駕駛車輛、面部識別和醫(yī)學(xué)成像。在智能制造中，計(jì)算機(jī)視覺通過使機(jī)器能夠解釋和分析制造過程的圖像和視頻來優(yōu)化制造過程。例如，通過分析產(chǎn)品的圖像并識別任何缺陷或錯(cuò)誤，計(jì)算機(jī)視覺可以用于在生產(chǎn)過程中監(jiān)控產(chǎn)品的質(zhì)量。

什么是機(jī)器視覺？

機(jī)器視覺是專門設(shè)計(jì)用于工業(yè)應(yīng)用的計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)子集。它是使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來自動(dòng)化和優(yōu)化制造過程。機(jī)器視覺系統(tǒng)通常使用攝像機(jī)、傳感器和其他設(shè)備來捕捉制造過程的圖像和視頻。然后使用專門的軟件和算法處理圖像和視頻，以檢測生產(chǎn)過程中的任何缺陷或錯(cuò)誤。

總之，雖然計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器視覺有許多共同的元素，但它們的焦點(diǎn)和應(yīng)用不同。計(jì)算機(jī)視覺是一個(gè)更廣泛的研究領(lǐng)域，旨在以與人類相同的方式理解和解釋視覺信息，而機(jī)器視覺專注于使用這些算法和系統(tǒng)來改進(jìn)和自動(dòng)化工業(yè)過程。

機(jī)器視覺可用于產(chǎn)品檢驗(yàn)過程的各個(gè)階段，包括：

表面檢查：機(jī)器視覺可用于檢查產(chǎn)品表面是否存在劃痕、凹痕或裂紋等缺陷。這是通過捕獲產(chǎn)品表面的圖像并使用能夠檢測任何異常的專用軟件進(jìn)行分析來實(shí)現(xiàn)的。

尺寸檢查：機(jī)器視覺可用于測量產(chǎn)品的尺寸，并確保其在要求的公差范圍內(nèi)。

顏色檢查：機(jī)器視覺可用于檢查產(chǎn)品的顏色準(zhǔn)確性和一致性。這是通過捕獲產(chǎn)品的圖像并分析它們來執(zhí)行的，以確保顏色符合要求的規(guī)格。

組裝檢查：機(jī)器視覺可用于在組裝過程中檢查產(chǎn)品，以確保所有部件均正確組裝并處于正確位置。

包裝檢查：機(jī)器視覺可用于檢查產(chǎn)品的包裝，以確保其正確標(biāo)記、密封和包裝。

總的來說，機(jī)器視覺在產(chǎn)品檢驗(yàn)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它使檢驗(yàn)過程自動(dòng)化，并確保產(chǎn)品符合要求的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，從而降低了生產(chǎn)過程中的缺陷和錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)。

將機(jī)器視覺與AI集成

在機(jī)器視覺的背景下，人工智能可以用來開發(fā)算法，使機(jī)器能夠更有效地解釋和分析視覺數(shù)據(jù)。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于訓(xùn)練計(jì)算機(jī)視覺模型，以識別圖像或視頻中的特定對象或模式。

類似地，深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)可以通過使機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠從大型數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)并識別視覺數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系來提高機(jī)器視覺系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。通過將機(jī)器視覺與人工智能相結(jié)合，可以創(chuàng)建智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以分析視覺數(shù)據(jù)，并以類似于人類的方式基于這些數(shù)據(jù)做出決策。

當(dāng)前制造業(yè)中機(jī)器視覺應(yīng)用趨勢

由于生產(chǎn)過程中對自動(dòng)化和質(zhì)量控制的需求不斷增加，制造業(yè)的機(jī)器視覺市場預(yù)計(jì)將大幅增長。機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步等因素也有望促進(jìn)市場的增長。此外，隨著制造商尋求優(yōu)化運(yùn)營和提高效率，工業(yè)4.0和智能工廠計(jì)劃的采用有望進(jìn)一步推動(dòng)市場增長。

隨著制造業(yè)從產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化過渡到產(chǎn)品定制，3D機(jī)器視覺的重要性可能會(huì)得到更多的關(guān)注。由于制造業(yè)范圍廣泛，技術(shù)規(guī)格因客戶需求而異，因此很難創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器視覺系統(tǒng)。

各種最終用戶需求對市場構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)，因?yàn)橹圃鞓I(yè)專注于產(chǎn)品定制，從而實(shí)現(xiàn)未來強(qiáng)勁的行業(yè)增長。

增強(qiáng)機(jī)器視覺應(yīng)用包括：

先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)，用于更準(zhǔn)確和有效的缺陷檢測和質(zhì)量控制。

與機(jī)器人和自動(dòng)化集成，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策并提高效率。

使用3D成像對復(fù)雜表面和物體進(jìn)行更詳細(xì)和準(zhǔn)確的檢查。

將應(yīng)用擴(kuò)展到質(zhì)量控制之外，例如預(yù)測性維護(hù)和供應(yīng)鏈優(yōu)化。

更多地使用基于云的機(jī)器視覺解決方案來實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性、可訪問性和數(shù)據(jù)分析。

編輯：黃飛