導語:隨著機器傳感技術、計算機技術、圖像處理技術等的快速發展,機器視覺技術得到發展,并且日臻成熟,已經成為現代工業在信息化發展的道路上不可或缺的核心技術。

  機器視覺使人工智能應用更加廣泛且更有效。在機器學習中,它為消費者和商業應用的硬件提供了前所未有的觀察和解釋環境的能力。在工業環境中,這些技術,加上自動化和高速網絡,共同構成了一場全新工業革命:工業4.0。它們成為低浪費、高效率工業活動的全新代言人。

  機器視覺是用機器代替人的眼睛,對目標進行識別、判斷、測量或檢測,主要應用機器來模擬人的視覺功能。

  機器視覺技術包括對目標對象的圖形獲取技術、對圖像信息的處理技術、對目標的測量技術、對目標的識別技術等。

  機器視覺系統主要有視覺感知單元、圖像信息處理與識別單元、結果顯示單元、視覺系統控制單元等組成。視覺感知單元的任務是獲取被測目標對象的圖像信息,并負責傳輸給圖像信息處理單元。圖像信息處理單元在接收到信息之后,經過對圖像信息的各種運算處理,從中提取有關特征,以達到對目標的測量、識別和判定,最后將結果提供給視覺系統控制單元。視覺系統控制單元根據判別結果控制現場的設備,實行對目標對象的操作。

  現在,機器視覺已經嶄露頭角,世界各地的公司都在探索機器視覺帶來的好處。機器視覺正在影響制造、鉆井和采礦、貨運和供應鏈管理,質量保證,材料處理,安全以及各種其他垂直領域。

  機器視覺不久將無處不在,為工業世界的物聯網增添了一道關鍵的智能層。

  什么是機器視覺?

  機器視覺是一套能讓機器更好地感知周圍環境的技術。它有助于基于這種意識的高階圖像識別和決策。

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  為了利用機器視覺,工業設備使用高保真攝像機捕捉環境或工件的數字圖像。這些圖像可以在自動引導車輛(AGV)或機器人檢測站拍攝取得。在此基礎上,機器視覺使用極其復雜的模式識別算法來判斷物體的位置、身份或狀態。

  獲得適當的光照是獲得正確機器視覺的關鍵因素。

  在機器視覺應用中,有幾種常見的光源,包括LED、石英鹵素、金屬鹵素、氙氣和傳統熒光燈。如果條形碼或工件的一部分被陰影遮擋,則識別讀數可能會在沒有錯誤的情況下傳遞錯誤。

  機器視覺結合了復雜的硬件和軟件,使機器能夠以新的有益的方式觀察外界變化并做出反應。

  機器視覺如何支持企業和工業物聯網

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  工業物聯網(IIoT)設備的普及標志著技術進步的重要時刻。工業物聯網為企業提供了前所未有的從上到下的業務可見性。網絡傳感器和基于云的企業資源規劃中心,提供本地和遠程資產以及業務合作伙伴之間的雙向數據移動性。通過合適的物聯網硬件和軟件,可以產生有價值的運營數據。

  物聯網代表了無處不在的計算。機器視覺與這些有什么關系呢?機器視覺使現有的物聯網資產更加強大,能夠更好地交付價值和效率。我們可以期待它創造一些全新的機會。

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  使得傳感器更有用

  機器視覺使物聯網中的傳感器更加強大和有用。傳感器提供的不只是原始數據,而是可用于決策或進一步自動化的解釋和抽象預測。

  降低帶寬需求

  機器視覺有助于降低大規模物聯網建設的帶寬要求。與在數據源上捕獲圖像和數據并將其發送到服務器進行分析相比,機器視覺通常能夠在數據源上直接進行研究?,F代工業產生數以百萬計的數據點,但有了機器視覺和邊緣計算,其中很多數據可以直接產生可操作的見解,而不需要傳輸到其他位置。

  支持物聯網自動化解決方案

  機器視覺補充了物聯網自動化技術。機器人檢測站的工作速度比人力員工更快、更準確,當檢測到缺陷和異常時,它們可以立即為決策者提供相關數據。

  提高安全性和實用性

  用機器視覺構建的導航系統賦予機器人和合作機器人更大的自主權和搜索能力,幫助它們更快、更安全地與人類工人一起工作。在倉庫和其他出錯風險較高的環境中,機器視覺可以幫助揀貨機器人提高響應時間,并減少執行過程中的損失或缺陷。

  流程更加順暢

  市場競爭要求公司在運作時盡量少的浪費時間、材料和勞動力。機器視覺能夠使無人機、物料搬運設備、無人駕駛車輛和托盤卡車在整個生產線(或檢測點)中,更好地與自動化的其余部分交換詳細和有價值的數據。在工廠環境中,這意味著機器之間以及和人工協同工作時更和諧順暢,瓶頸、過載和其他干擾更少。

  企業如何應用機器視覺

  當你思考一個典型的工業流程所涉及的每一個步驟時,就不難發現機器視覺在哪些方面可以改善操作。

  例如:為了制造一個單獨的汽車部件,人類和機器要合作采購原材料,評估它們的質量,將它們運送到工廠進行加工,并在每個制造階段將階段成品運送到對應工位。最終,他們看到它成功地通過了質檢過程,然后再次走出大門,最后一段物流旅程等待著它。稍后,零售商或最終用戶將收到它。

  無論這個產品是處于靜止狀態,運輸中,還是尚未組裝,機器視覺都提供了一種自動處理它的方法。它提高了每個部門的效率,如裝配,并保持更高和更一致的質量水平。

  在現實世界中,許多公司已經在他們的工作流程中加入了機器視覺。

  有些應用非常簡單,比如在倉庫地板上放一條線,讓無人駕駛車輛安全地跟隨。其他機器視覺工具甚至更復雜,盡管即使是最簡單的例子也可能改變游戲規則。

  工業世界中一些最令人興奮的機器視覺例子涉及到曾經被認為很難或不可能交給機器人的任務。正如前面提到的,從倉庫挑選東西本身就是一個有風險的過程。執行中的錯誤會使商譽和客戶蒙受損失。

  考慮到產品損壞、物品位置和SKU的微小變化是這一領域的一些最大的錯誤來源,經過機器學習的揀貨機器人開始上崗。

  目前已經有許多自動揀貨機器人可供使用,它們可以安全導航,檢查箱子中的零件和產品,使用機械臂進行正確的揀貨,并將揀貨運送到裝卸區或包裝區。

  最終,這意味著公司運送損壞的貨物或看起來與客戶訂購的貨物相似但不完全匹配的不正確的庫存單位的風險要小得多。

  自動化質量保證和檢查迅速普及

  在一些現代制造業環境中,它可以幫助企業自動化并提升質檢效率,許多質檢機器人。

  到2025年,工業協作機器人(Cobots)可能會在所有機器人銷售中占據34%的份額。這在很大程度上是通過機器視覺的改進,消除了現代工業中的低效、不準確和浪費。

  預計機器視覺在未來幾年將繼續發展,并進一步為工業4.0(第四次工業革命)做出貢獻。機器視覺能力將導致企業更廣泛地采用物聯網和機器視覺,并成為企業利用數字智能的新方法。

  隨著機器傳感技術、計算機技術、圖像處理技術等的快速發展,機器視覺技術得到發展,并且日臻成熟,已經成為現代工業在信息化發展的道路上不可或缺的核心技術。機器視覺技術被應用到了食品、制藥、化工、建材、電子制造、包裝以及汽車制造等各種行業,對提升傳統制造和傳統裝備的技術水平,提高企業競爭力,提高企業的現代化生產管理水平發揮著原來越重要的作用。