机器视觉将成工业4.0和物联网的关键构成之一

    机器视觉将机器学习与一系列工具结合起来，赋予消费者和商业级硬件新的观察和解释环境的能力。在工业环境中，这些技术加上自动化和更高速的网络，构成了一场新的工业革命——工业4.0。它们还为开展低浪费、高效率的工业活动提供了全新的途径。

    现在，机器视觉已经初具规模，世界各地的公司都在探索它所带来的好处。

    机器视觉会影响制造，钻探和采矿。在货运和供应链管理、质量保证、物料搬运、安全以及各种其他流程和垂直领域，还有其他优势。

    不久以后，机器视觉将无处不在，为工业世界构建的物联网增加一层关键的智能。让我们来看看公司是如何将其付诸实践的。

什么是机器视觉?

    机器视觉是一套让机器更好地感知周围环境的技术。它有助于更高级别的图像识别和基于该感知的决策

    为了利用机器视觉，一台工业设备使用高保真摄像机捕获环境或工件的数字图像。图像可以在自动导引车(AGV)或机器人检查站中拍摄。从那里，机器视觉使用极其复杂的模式识别算法来判断其位置，身份或状况。

    在手动检查中，实现正确的照明是正确实现机器视觉的关键因素。

    在机器视觉应用中有几种常见的光源，包括led、石英卤素、金属卤化物、氙气和传统的荧光灯。如果条码或工件的一部分被阴影遮挡，则当没有条码或工件时，读数可能会传递错误，反之亦然。

    机器视觉结合了前沿的硬件和软件，使机器能够以新颖且有益的方式观察并响应外部刺激。

机器视觉如何支持业务和工业物联网?

    工业物联网(IIoT)设备的普及标志着技术进步的重要时刻。IIoT为企业从上到下提供了新的运营可视性。网络传感器和基于云的企业和资源规划中枢在本地和远程资产以及业务合作伙伴之间提供双向数据移动性。

    双向移动性可以像机械活塞或轴承一样小。它还可以像卡车车队一样大，可以使用正确的IoT硬件和软件生成宝贵的运营数据。企业可以到处可见，即使他们资源或劳动力短缺。

物联网首先代表了无处不在的计算。

    机器视觉在这一切中处于什么位置呢?机器视觉使现有的物联网资产更加强大，能够更好地传递价值和效率。我们可以期待它创造一些全新的机会。

使传感器更加有用

    机器视觉使整个物联网中的传感器变得更加强大和有用。传感器不提供原始数据，而是提供可用于决策或进一步自动化的解释和抽象级别。

降低带宽需求

    机器视觉可能有助于降低大规模物联网扩展的带宽需求。与在源处捕获图像和数据并将其发送到服务器进行分析相比，机器视觉通常在数据源处进行研究。现代工业产生了数百万个数据点，但是由于机器视觉和边缘计算的帮助，它可以在无需传输到辅助位置的情况下产生大量可行的见解。

支持物联网自动化解决方案

    机器视觉非常出色地补充了物联网自动化技术。机器人检查站可以比QA员工更快，更准确地工作，当发现缺陷和异常时，它们可以立即为决策者提供相关数据。

提高机器人和协作机器人的安全性和实用性

    利用机器视觉构建的导航系统使机器人和协作机器人拥有更大的自主权和寻路能力，并帮助他们与人工一起更快更安全地工作。在存在错误风险的仓库和其他环境中，机器视觉可帮助机械手拣选人员缩短响应时间，并限制可能导致业务损失的缺陷。

使资产之间更加了解

    当今和未来的经济需要公司和行业在运营的同时减少浪费时间、物力和劳动力。机器视觉将继续使无人机、材料处理设备、无人驾驶车辆和托盘卡车、生产线和检测站能够更好地与网络的其他部分交换详细和有价值的数据。

    在工厂环境中，这意味着机器和人员可以更好地协调工作，而不会出现瓶颈，超限和其他故障。

企业如何应用机器视觉?

    当您考虑到典型工业流程中涉及的每个步骤时，不难发现机器视觉可以改善操作的每个方面。

    为了制造一个单一的汽车零件，人和机器协作来获取原材料，评估它们的质量，将它们运输到工厂进行加工，并在每个制造阶段将这些产品运送到工厂。最终，他们通过QA过程成功地看到它，然后再次出门，那里至少有最后一段流程在等待着它。稍后，零售商或最终用户会收到它。

    无论该产品处于静止状态，运输中还是尚未组装，机器视觉都提供了一种自动处理产品的方法。它提高了每个部门(例如装配)的效率，并保持了更高，更一致的质量水平。

    在现实世界中，公司已经将机器视觉加入到他们的工作流程中。

    一些应用程序很简单，例如在仓库地面上放置一条生产线，以使无人驾驶车辆安全地跟随。其他机器视觉工具甚至更复杂，尽管即使是十分简单的示例也可以改变游戏规则。

    在工业界中，最令人兴奋的机器视觉示例包括曾经被认为很难或不可能外包给机器人的任务。如前所述，从仓库的垃圾箱中拣货是一个过程，当涉及到错误时，它具有固有的风险。履行过程中的错误会使商誉和客户蒙受损失。

    考虑到产品损坏、物品位置和SKU的细微变化是这一领域最大的错误来源，机器学习捡箱是一个自然的选择。

    如今已经有近100%的自动拣选机器人可用，它们可以安全地导航，检查垃圾箱中的零件和产品，使用机械臂进行正确的拣选并将拣选运输到集结或包装区域。

    最终，这意味着公司在运输损坏的货物或看上去与客户订购的(但不完全匹配)错误的SKU时，风险要小得多。

    自动化的质量保证和检查是机器视觉和IoT的另一个方面，它正在迅速普及。

    在一些现代制造环境中，它可以帮助雇主自动化并改进QA流程的结果，甚至不需要牺牲人力。相反，自动化监察站处理这些高优先级的工作，而员工则学习更多需要认知能力的技能。

    到2025年，协助机器人很可能在所有机器人销售中占有34%的份额。这在很大程度上是由于机器视觉的改进和尽可能消除现代工业中的低效率、不精确性和浪费的努力。

机器视觉与第四次工业革命

    预计机器视觉将在未来几年继续发展，并为工业4.0做出进一步贡献，许多人称之为第四次工业革命。 人们已经开始关注具有机器视觉功能的嵌入式和板级图像处理的新型低成本产品。

    机器视觉功能将使物联网和机器视觉得到更广泛采用，并为企业利用数字智能提供新的方式。

（本文转自：https://www.chuandong.com/news/news247518.html）