機器視覺是什么？
發布時間：2023-03-17 17:19:17 瀏(liu)覽次數：1395
機器視覺（Machine Vision）是機器處理和分析視覺信息的能力。雖然機器視覺最常用于制造業，但許多行業都可以從更智能的機器中獲益。機器視覺，有時也稱為計算機視覺，是計算機系統分析和處理視覺信息的能力。一旦處理了視覺信息，任何機器或軟件系統都可以對其進行操作。硬件和軟件組件都驅動這個過程。機器視覺依靠人工智能(AI) 來分析視覺信息。通過給我們的機器“眼睛”，機器視覺可以完成令人難以置信的任務，例如提醒我們系統故障或踩剎車以避免事故。雖然“機器視覺”一詞聽起來很超前，但它比我們想象的要普遍得多。在研究機器視覺時，我們發現其最常見的使用情況是在工業環境中。例如，機器視覺通常用于視覺檢查等過程。在許多情況下，機器將對自己執行常規檢查任務。如果機器的部件內存在問題，它將發出警報或執行其他行動。機器視覺在工業環境中的使用正在迅速增長。根據市場數據，2021年全球機器視覺市場的價值為132.3億美元。從現在到2030年，該市場預計將以7.7%的年復合增長率增長。根據上述市場報告，工業領域內對質量檢測和自動化的需求將推動機器視覺的增長和采用。機器視覺需要同時使用硬件和軟件組件。硬件的一些示例包括燈、相機、專用鏡頭和傳感器。硬件負責圖像捕獲。軟件(jian)組件(jian)可能包括處理(li)軟件(jian)和(he)算法。這些 AI 和(he) ML 組件(jian)負責將圖像處理(li)成(cheng)機器可以(yi)理(li)解(jie)的格式。機器視覺過程將根據機器類型及其功能等因素而有所不同。為了說明該過程是如何工作的，讓我們考慮一個簡單的制造示例。假設一家制造廠想要使用機器視覺進行例行檢查。首先，相機將捕捉機器或其組件的圖像。然后該圖像將被轉換成數字格式。然后隨附的(de)軟件(jian)將使用算(suan)法和預(yu)定義(yi)規則分析圖像。在這個例子中，軟件(jian)會尋(xun)找機器缺陷或潛(qian)在故(gu)障(zhang)的(de)跡象。分析完成后，機器(qi)會采(cai)取特定的(de)行動。例如，如果發現問題，機器(qi)可能會關閉以避(bi)免進一步的(de)缺陷。或者，如果通過(guo)檢查，機器(qi)將(jiang)繼續工(gong)作(zuo)。具體到制造業，機器視覺的用例數不勝數。例如，機器視覺可用于預測性維護等流程，其中機器使用視覺信息來預測未來的維護需求。因此，機器可以在故障發生之前得到所需的維護。制造業中的另一個例子是產品檢驗。機器視覺可用于在產品在線時捕獲有關產品的視覺信息。如果在產品中發現缺陷，可以將其從生產線上移除，從而提高產品質量并節省資源。機器視覺的用例并不止于工業制造。事實上，每個行業都可以從機器視覺中受益，機器視覺在工業部門以外使用時通常被稱為計算機視覺（下文有更多介紹）。例(li)如，計算(suan)機視覺是自動駕駛汽(qi)車(che)的(de)關鍵組成部(bu)分。硬件和軟件使汽(qi)車(che)能夠“看(kan)到”其外部(bu)環境(jing)，例(li)如停車(che)標(biao)志和其他車(che)輛。對視覺效果進行分析后，汽(qi)車(che)將自主(zhu)行動。計算(suan)機視覺在醫療保(bao)健領域(yu)也變得普遍。醫療保(bao)健領域(yu)的(de)其他發(fa)展包(bao)括用于發(fa)現癌癥和智能健康(kang)監(jian)測(ce)的(de)計算(suan)機視覺過(guo)程。讓我們的機器看到，我們可以體驗到許多重要的好處。例如，機器視覺可以提高制造業的產品質量并降低各行業的成本。由于機器視覺仍在獲得主流采用，因此我們還有其他優勢尚未發現。制造(zao)業面臨許(xu)多挑(tiao)戰(zhan)。最昂(ang)貴的(de)(de)成本之一是計(ji)劃外(wai)停機。根據(ju)最近的(de)(de)數據(ju)，計(ji)劃外(wai)停機每(mei)年給工業制造(zao)商造(zao)成的(de)(de)損失估計(ji)達(da) 500 億美元(yuan)。同樣(yang)的(de)(de)數據(ju)表明，設備故障導致的(de)(de)計(ji)劃外(wai)停機時(shi)間高達(da) 42%。許多制造商都向技術尋求幫助。機器視覺可以讓機器在設備故障發生之前預見到它，從而防止停機。因此，可以計劃停機時間并進行維修，而對企業幾乎沒有影響。根據CDC的說(shuo)法(fa)，工傷(shang)的主要原(yuan)因之一是接(jie)觸物體和(he)設(she)備。一些傷(shang)害是直接(jie)由機器部件故(gu)障引起的。為防止工傷，企業必須盡一切努力確保設備安全使用。機器視覺可以幫助識別可能被人工檢查忽視的安全風險。通過預防性分析等流程，通常可以在造成傷害之前識別并減輕這些安全風險。識別(bie)安(an)全(quan)風險不僅僅適用于制造業(ye)。例如，通過計算機視(shi)覺，自動駕駛汽車可以實時(shi)識別(bie)安(an)全(quan)風險，在發生事故前停車或遵守路標。眾所(suo)周知(zhi)，我們(men)(men)購買(mai)的大多數產(chan)品都是批(pi)量(liang)生產(chan)的，從我們(men)(men)駕駛的車(che)輛到我們(men)(men)消費的一(yi)些食品。談到消費者的安全和福祉，產(chan)品質量(liang)是所(suo)有制造商(shang)的重(zhong)中之重(zhong)。不幸的是，手動檢查過程會占用大量時間和資源。機器視覺可以通過自動化支持人工檢查過程。使用相機和計算機算法，產品可以在離開生產之前進行缺陷檢查。如上所述，制造商可以減少計劃外停機時間，每年可能節省數千或數百萬美元。然而，使用機器視覺時成本的降低并不止于此。例如，機器視覺可以降低設備成本。通過機器視覺改進日常維護流程，制造商可以提高設備性能并確保昂貴的組件經得起時間的考驗。機器視覺和計算機視覺是兩個經常互換使用的術語。盡管它們非常相似和相關，但有一個關鍵的區別。計算機視覺最常被用作捕獲和分析視覺信息的基本過程的總稱。另一方面，機器視覺通常用于描述使用重型機械的特定工業用例。換句話說，機器視覺可以被視為計算機視覺的一個子集。技術進步將繼續改善機器視覺并為更多機會打開大門。例如，邊緣計算將很快允許機器視覺過程在數據源發生，從而產生實時行動。我們還可以期待機器和計算機視覺在零售和農業等其他行業中變得普遍。視覺對位系統、機械手視覺定位、圖像處理(li)庫等(deng)為核心的(de)20多(duo)(duo)款自主知識產(chan)權產(chan)品(pin)。涉(she)及(ji)自動(dong)貼合(he)機、絲印機、曝光機、疊片(pian)機、貼片(pian)機、智(zhi)(zhi)能(neng)檢測(ce)、智(zhi)(zhi)能(neng)鐳(lei)射(she)等(deng)眾多(duo)(duo)行(xing)業(ye)領域。雙翌視覺系(xi)統(tong)最(zui)高(gao)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)精(jing)度可達um級別，圖像處理(li)精(jing)準、速度快，將智(zhi)(zhi)能(neng)自動(dong)化(hua)(hua)制造行(xing)業(ye)的(de)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)水(shui)平(ping)提(ti)升到(dao)一個更高(gao)的(de)層次，改(gai)進了(le)以往落后的(de)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)流程，得到(dao)廣大用戶的(de)認可與肯定。隨著智(zhi)(zhi)能(neng)自動(dong)化(hua)(hua)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)的(de)普及(ji)與發展，雙翌將為廣大生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)行(xing)業(ye)帶來(lai)更全面(mian)、更精(jing)細(xi)、更智(zhi)(zhi)能(neng)化(hua)(hua)的(de)技(ji)術及(ji)服務。
