制造业中计算机视觉的7个最佳用例

制造业中计算机视觉的用例

计算机视觉已成为加速智能制造运营的最重要的现代方法。它在制造业的各个方面都发挥着关键作用。

计算机视觉已成为过去十年最流行的技术，尤其是在制造业。从仓库中使用计算机视觉到研发实验室中的现代机器人技术，它对制造过程的每个阶段都产生了重大影响。

此外，计算机视觉支持的制造功能可以减少生产缺陷，提高产品质量，提高操作灵活性，最大限度地减少时间和成本，并提高生产率。

此外， 人工智能, 深度学习, 机器学习, 工业4.0、云计算和物联网（IoT) 先进技术可帮助制造或服务公司找到提高业务效率的最佳方法。

在本文中，我想向您概述制造业中机器视觉的一些最佳用例。

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制造业中的计算机视觉用例

1）预测性维护

机器或设备频繁或突然故障将影响制造公司的运营流程。它阻碍了生产并影响了整体销售业绩。

人工智能和机器学习驱动的预测性维护解决方案与物联网技术力量相结合，将监控机械性能，预测设备故障，并评估何时需要大修服务。计算机视觉在制造中的主要用例使制造商能够优化设备的使用寿命并降低性能。

例如，一家工业供应商制造商开发了一个软件程序，该程序从连接到 7000 个智能工厂的 38 个机器人的相机中收集照片。该图像分析提供了对设备数据的宝贵见解、检测故障并防止 72 个组件故障。

2）包装检查

自动包装检测是在制造中使用机器视觉的最佳示例之一。检查货物和保持质量控制是不容忽视的最重要的制造活动。

例如， 制药公司 在将产品包装到容器中之前难以计数胶囊。一家位于英格兰的制造公司部署了一种基于计算机视觉的检查系统，可以更快、更轻松地计算包装中的片剂数量，而无需人力资源。得益于现代技术的快速进步。

此外，根据颜色、形状和尺寸，该计算机视觉应用程序还将识别包装中的缺陷产品。如果发现任何片剂有缺陷，系统会在包装的最后阶段发送信号以拒绝其。当平板电脑切换到产品系列时，单击图像，PC 会处理这些图像以进行进一步分析。

同样，如果您在制造中部署计算机视觉和人工智能的应用，您可以使包装检测数字化并确保零缺陷产品。

3）阅读文字和条形码

它是制造业中流行的计算机视觉用例之一。每天识别和读取条形码和文本并不是一件容易的事。智能工厂正在使用现代化的人工智能、机器学习和计算机视觉驱动的系统和应用程序来解决这个问题，并为工业自动化发出绿色信号。

计算机视觉在制造业中的一些优势：

• 条形码识别 (OBR) 可识别传统的一维和二维条形码，以便按产品线自动路由组件。
• 智能字符识别 (ICR) 从手写表单中读取文本。例如，调查问卷。
• 光学字符识别 (OCR) 可识别扫描的屏幕截图或文档中的文本。
• 光学标记识别 (OMR) 识别表格或调查中的复选框。

4）3D视觉检查

3D 机器视觉系统通常具有多个激光位移传感器或摄像机。多摄像头 3D 视觉应用在不同位置安装两个或更多摄像头，并向机器人提供方向数据。

装配线上安装了计算机视觉检测系统来检测小型连接器引脚。人工检查员发现很难找到这些销钉。如果有缺陷的连接器插针进入生产周期，它就会向车主和制造商通报灾难情况。

5) 产品及零部件组装

机器视觉解决方案使制造工厂能够确保组件和产品组装严格遵守标准。 例如， 制药 药品制造商可以360度检查瓶子以确保正确包装。 他们还可以查看包装瓶的其他重要特征，例如标签，瓶盖密封，位置等。

这些严格的评估标准最大限度地减少了产品召回情况并提高了生产率。最终，客户对他们所拥有的东西感到更加高兴和更加满意。

6) 减少缺陷

它是计算机视觉在制造业中最重要的用例之一。是的。如果您正在运行生产线，您希望生产出完美的组件或产品！计算机视觉技术将在这方面为您提供帮助。

一些机器视觉检测系统需要操作员的帮助，而最先进的计算机视觉解决方案不需要人工帮助。

美国领先的制造公司 Shelton 拥有一个名为“WebSpecter”的表面检测系统，该系统可以检测错误、存储图片并包含与图像相关的元数据。当货物进入产品线时，缺陷会根据其类型进行分类并分配相关的等级。

这样，制造商将能够区分不同类型的故障，然后X个Y类型的Y型仅在发生故障时才停止生产线。

Shelton 的另一款基于机器视觉的 WebSpecter 影响了最先进的相机和成像软件，将织物制造商的生产力提高了 50%。

7）提高工人安全

它是在制造中使用机器视觉的最佳示例之一。计算机视觉制造为工人提供更好的健康并保持更安全的环境。工人安全是产品制造商的主要关注点，因为工人在产品的制造和组装过程中可能经常受伤。这证明安全措施和安全程序并没有那么先进。

制造公司需要加强其安全计划并提供尽可能最好的服务。计算机视觉制造是克服这一问题的最佳解决方案。计算机视觉不仅可以帮助制造业简化生产运营，还可以为工人提供安全保障。

这些都是 计算机视觉在制造业中的 7 个主要用例 到 2022 年，您必须了解这些知识，才能使您的生产环境比以往更加高效。通过采用 3D 模型设计的进料系统，降低成本开销、实现重复任务自动化、时间管理和产品制造准确性，这些都可确保提高生产力和可持续的业务利润。

总结

这些是在制造中使用机器视觉的一些示例。这些应用程序让您了解计算机视觉如何改变制造业。分销和制造面貌的变化导致了创新生产模式和“智能”产品的出现。

它表明，制造工厂的未来将成为计算机视觉制造，并确保更好的运营效率、更好的安全性和更少的库存，并降低水和能源成本。

从产品组装、检测缺陷和维护包装标准到条形码分析、库存跟踪和管理，再到虚拟检查、计算机视觉 应用领域 将有效管理。

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• 资料来源：https://usmsystems.com/use-cases-of-computer-vision-in-manufacturing/