什么是機器視覺？

1.什么是機器視覺？

簡而言之，機器視覺技術使工業(yè)設備能夠“看到”它正在進行的操作，并根據(jù)它所看到的情況做出快速的決策。機器視覺最常見的用途是目視檢查和缺陷檢測、定位和測量零件，以及對產(chǎn)品進行識別、分類和追蹤。

機器視覺是工業(yè)自動化的基礎技術之一。幾十年來，其幫助提高了產(chǎn)品質量、加快了生產(chǎn)速度并優(yōu)化了制造和物流過程?，F(xiàn)在，這項成熟的技術正在與人工智能融合，并引領著向工業(yè) 4.0 的過渡。

2.機器視覺的起點是什么？

在人工智能和機器學習興起之前，機器就已經(jīng)可以進行“觀察”了。1970 年代初期，計算機開始使用特定算法來處理圖像和識別基本特征。這種經(jīng)典的機器視覺技術可以檢測物體邊緣以定位某個零件，發(fā)現(xiàn)表示缺陷的顏色差異，并識別表示孔洞的連續(xù)像素斑點。

經(jīng)典機器視覺不需要人工智能，操作相對簡單。文字必須簡單清晰，就像條形碼一樣。形狀必須是可預測的并符合某種精確的圖案。經(jīng)典的機器視覺系統(tǒng)無法讀取手寫筆跡、解讀皺巴巴的標簽或區(qū)分蘋果和橙子。

盡管如此，經(jīng)典的機器視覺也已經(jīng)對制造業(yè)產(chǎn)生了巨大的影響。機器不會感到疲倦，因此它們可以比肉眼更快且更可靠地發(fā)現(xiàn)缺陷。此外，機器不受人類視覺能力極限的約束。專用的機器視覺攝像頭可以使用熱成像來檢測熱異常，以及使用 X 射線來發(fā)現(xiàn)微觀缺陷和金屬疲勞。

3.人工智能與機器視覺有什么關系？

邊緣計算越來越強大——涵蓋網(wǎng)絡邊緣及其他地方的嵌入式和物聯(lián)網(wǎng)設備——此外越來越多的人工智能 (AI) 深度學習模型正在從根本上擴展機器視覺的功能。這種能力的快速增長正引領著向智能工廠和工業(yè) 4.0 的轉型。

人工智能使用被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡的模型增強了經(jīng)典的計算機視覺算法。當計算機接收到圖像或由圖像組成的視頻流時，機器視覺軟件會將圖像數(shù)據(jù)與神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行比較。這個過程被稱為深度學習推理，它使計算機能夠識別非常細微的差異，例如織物中微小的圖案不匹配和電路板上的微觀缺陷。

為了提高準確性和速度，數(shù)據(jù)科學家為特定應用創(chuàng)建了特定的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。在這個被稱為監(jiān)督訓練的過程中，計算機會審查數(shù)以萬計的樣本并識別有意義的模式，包括人類可能無法檢測到的模式。

有一些模型可以檢測顯示器中的像素死點和偏色像素，檢查焊縫中的孔隙，以及精確定位織物中的勾絲。當然，還有更多的模型正在不斷的開發(fā)和完善之中。

4.智能機器視覺在自主系統(tǒng)如何運用？

人工智能正在擴大機器視覺的功能，其效果遠遠超過了目視檢查和質量控制。借助智能機器視覺，機器人可以進行三維感知、幫助對方夾持零件并檢查彼此的操作。它們甚至可以與人類同事互動，確保他們共同安全地開展工作。

具有智能視覺的機器可以使用自然語言處理來讀取標簽和解讀標志。具有智能視覺的機器人可以理解形狀、計算體積，并完美地給箱子、卡車甚至集裝箱進行填裝，盡可能地減少空間浪費。

從能夠自動執(zhí)行簡單任務的自動化機器，轉型為視覺能力超越肉眼極限、自主思考，從而能夠長期對各種元素進行優(yōu)化的自主型機器，這一轉變將推動工業(yè)創(chuàng)新達到全新的水平。

這聽起來像是科幻小說，但智能機器視覺如今已在工廠、倉庫和運輸中心發(fā)揮作用，通過處理日常任務來幫助和協(xié)助人類工人，以便工人可以利用他們的專業(yè)知識專注于最重要的環(huán)節(jié)。

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