隨著(zhù)人工智能的進(jìn)步，算法開(kāi)發(fā)過(guò)程變得更加優(yōu)越，基于深度學(xué)習的檢測模型通常與機器視覺(jué)系統相結合。這樣的系統更容易訓練和實(shí)施，工業(yè)機器視覺(jué)系統也更加可靠、穩健和穩定，它們具有很高的機械和溫度穩定性，成本低但精度高，機器視覺(jué)在制造業(yè)中有許多不同的應用。

　　1、物體檢測

　　機器視覺(jué)輔助系統查找單個(gè)對象而不是整個(gè)圖像，目的是識別圖像中的不同對象，以便消除與檢查無(wú)關(guān)的對象，只關(guān)注相關(guān)對象。各種技術(shù)被用來(lái)使對象檢測盡可能高效，物體檢測在制造業(yè)的很多環(huán)節都有使用，如裝配線(xiàn)、分揀、質(zhì)量管理、庫存管理等。例如，在變速箱裝配鏈中，機器視覺(jué)分析特定零件的圖像并確認是否存在該圖像中的這些部分。

　　2、零件計數

　　這是一項緩慢而乏味的任務(wù)，但不需要太多的智慧來(lái)完成。然而，試圖達到日常目標的手動(dòng)操作員可能會(huì )在計數時(shí)出錯，這可能會(huì )導致組裝零件的大量延誤。機器視覺(jué)可以使用其對象識別算法來(lái)檢測零件，然后準確快速地對其進(jìn)行計數。例如，在制造鏈中，機器視覺(jué)可以高效地計算堆疊中的活塞環(huán)。

　　3、表面缺陷識別

　　表面缺陷識別是另一種機器視覺(jué)應用，是質(zhì)量控制中必不可少的步驟。人工識別表面缺陷是一項繁瑣的任務(wù)，當人工操作員試圖使供應與需求相匹配時(shí)，他們可能會(huì )遺漏缺陷。機器視覺(jué)可以在易于訓練的模型中提供表面檢測的準確性和效率。在制造業(yè)中，表面缺陷檢測可以檢測鑄件、軸承和不同金屬表面的缺陷。例如，包裝缺陷識別可以幫助識別會(huì )在運輸過(guò)程中造成損壞的不良包裝。

　　4、打印缺陷識別

　　打印缺陷識別是檢測打印異常的過(guò)程，例如顏色、文本或圖案的不一致。人工操作員的人工檢查可能會(huì )導致疏忽，從而導致最終產(chǎn)品的質(zhì)量下降，機器視覺(jué)可以使用 AI 和深度學(xué)習執行打印缺陷識別。這負責打印、標簽和包裝打印。

　　5、打印字符讀取

　　打印字符識別是使用OCR（光學(xué)字符識別）執行的機器視覺(jué)用例之一，機器視覺(jué)可以借助打印字符讀取幫助跟蹤制造供應鏈中的各種對象。它可以驗證任何對象的名稱(chēng)標簽和其他詳細信息，并在對象經(jīng)歷其生命周期的各個(gè)階段時(shí)更新對象的狀態(tài)，它在物流中很有用，因為物品很容易被放錯地方。

　　6、條碼掃描

　　機器視覺(jué)可用于讀取條形碼和數據矩陣碼，這將有助于對人工智能識別的產(chǎn)品進(jìn)行分類(lèi)，從而防止生產(chǎn)和包裝過(guò)程出錯。機器視覺(jué)條碼掃描儀比可能容易出錯的手動(dòng)分類(lèi)過(guò)程更有效，在制造過(guò)程中，條碼掃描器可以根據產(chǎn)品的屬性或特征來(lái)區分產(chǎn)品。

　　7、定位引導

　　機器視覺(jué)可以定位一個(gè)對象并說(shuō)明其相對于正在尋找它的操作員的坐標或位置，在任何時(shí)間點(diǎn)定位對象的能力有助于物流和供應鏈管理。如果物品放錯了位置，通過(guò)機器視覺(jué)進(jìn)行物體檢測可以輕松快速地找到物體的位置，在制造中，定位對象是必不可少的，因為各個(gè)部分從一個(gè)部分流入和流出另一個(gè)部分，機器視覺(jué)可以通過(guò)各種方式識別和跟蹤所有此類(lèi)對象。

　　8、尺寸測量

　　測量各種物體、它們的表面積、體積、長(cháng)度和寬度對于估計它們在運輸時(shí)占用的空間是必要的。物理檢查只能給出這種測量的估計值。使用機器視覺(jué)，人工智能可以識別物體，并從圖像中計算其幾何尺寸。例如，發(fā)動(dòng)機氣缸孔的內徑可以通過(guò)使用機器視覺(jué)的 2D 或 3D 相機拍攝的圖像來(lái)測量。

　　9、機器人引導

　　這是一個(gè)機器視覺(jué)應用程序，涉及定位特定零件并確保其正確放置和定位，以便在生產(chǎn)中不會(huì )發(fā)生錯誤或停機，機器人引導可以通過(guò)機器控制器或機器人執行視覺(jué)輔助機器人操作。機器人可用于以高精度和準確度管理可重復的活動(dòng)，不間斷地工作以確保最大效率，并且可以輕松地用于手動(dòng)操作員不安全的環(huán)境中。例如，自動(dòng)拾取和放置將非?？焖俚亟M裝任何對象的組件。

　　機器視覺(jué)是一種工具，可以通過(guò)人工智能和深度學(xué)習算法徹底改變制造業(yè)的效率和準確性，再加上控制器和機器人，這樣的模型可以監控制造供應鏈中發(fā)生的一切，從組裝到物流，只需最少的人工干預。它消除了手動(dòng)操作帶來(lái)的錯誤，并允許參與此類(lèi)操作的人員從事更多的認知任務(wù)，因此機器視覺(jué)可以改變制造公司執行任務(wù)的方式。