近幾年，國內(nèi)機(jī)器視覺的普及型呈爆炸式增長，尤其對于國內(nèi)的制造業(yè)，企業(yè)應(yīng)用機(jī)器視覺，可以減少產(chǎn)品故障，提升生產(chǎn)線的整體質(zhì)量，都是機(jī)器視覺不可或缺的因素。機(jī)器來獲取圖像、評估圖像、解釋（情況）然后做出適當(dāng)反應(yīng)的能力被稱為機(jī)器視覺。
智能相機(jī)、圖像處理和軟件都是視覺系統(tǒng)的一部分，因?yàn)槌上窦夹g(shù)、智能傳感器、嵌入式視覺、機(jī)器與監(jiān)督學(xué)習(xí)、機(jī)器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力等各領(lǐng)域的不斷進(jìn)步，機(jī)器視覺技術(shù)可以在很多方面為制造業(yè)提供升級改造。機(jī)器視覺通過減少人為錯誤，確保生產(chǎn)線上的所有貨物能夠準(zhǔn)確的質(zhì)量檢查，提高了產(chǎn)品質(zhì)量。
據(jù)分析，到2028年底，國內(nèi)的機(jī)器視覺市場價(jià)值將達(dá)到533億美元，預(yù)估將以9.9%的速度保持增長，此外，高端的制造企業(yè)對于檢查的需求更明顯，這都會推動人工智能技術(shù)下對工業(yè)機(jī)器視覺的需求，并推動市場向前發(fā)展。
機(jī)器視覺在制造行業(yè)的作用
預(yù)測性維護(hù)
制造企業(yè)需要使用各種大型機(jī)械來生產(chǎn)大量商品。為避免設(shè)備停機(jī)，必須定期監(jiān)控某些設(shè)備。在制造工廠中手工檢查每件設(shè)備不僅耗時(shí)，而且成本高昂且失誤。這個想法是只在設(shè)備出現(xiàn)故障或出現(xiàn)問題時(shí)才修復(fù)設(shè)備。但是，利用這種技術(shù)來恢復(fù)設(shè)備可能會對工人的生產(chǎn)力、制造質(zhì)量和成本產(chǎn)生重大影響。
另一方面，如果制造組織可以預(yù)測其機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)并采取積極措施防止發(fā)生故障，那會怎樣？讓我們來看看一些生產(chǎn)過程在高溫和惡劣環(huán)境中進(jìn)行，材料劣化和腐蝕普遍存在的情況。結(jié)果，設(shè)備變形。如果不及時(shí)解決，可能會導(dǎo)致重大損失和制造過程的停止。機(jī)器視覺系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備，并根據(jù)多個無線傳感器預(yù)測維護(hù)，這些傳感器提供各種參數(shù)的數(shù)據(jù)。如果指標(biāo)的任何變化表明腐蝕/過熱，視覺系統(tǒng)可以通知相應(yīng)的主管，然后他們可以采取先發(fā)制人的維護(hù)措施。
貨物檢驗(yàn)
制造業(yè)公司可以使用機(jī)器視覺系統(tǒng)來檢測物理產(chǎn)品中的故障、裂縫和其他瑕疵。此外，在制造產(chǎn)品時(shí)，這些系統(tǒng)可以輕松檢查準(zhǔn)確可靠的組件或零件尺寸。貨物圖像將由機(jī)器視覺系統(tǒng)捕獲。經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器視覺模型將這些照片與可接受的數(shù)據(jù)限制進(jìn)行比較，然后通過或篩選掉貨物。任何錯誤或缺陷將通過適當(dāng)?shù)耐ㄖ?警報(bào)進(jìn)行溝通。如此制造商就可以通過機(jī)器視覺自動化的來提升產(chǎn)品質(zhì)量。
條形碼掃描
制造商可以通過為機(jī)器視覺系統(tǒng)配備增強(qiáng)功能（如光學(xué)字符識別（OCR）、光學(xué)條形碼識別（OBR）、智能字符識別（ICR）等，實(shí)現(xiàn)整個掃描過程的自動化。與照片標(biāo)簽中包含的OCR文本一樣，可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫檢索和驗(yàn)證包裝或文檔。這樣，信息不準(zhǔn)確的產(chǎn)品可以在出廠前自動識別，從而限制誤差幅度。此過程可用于應(yīng)用有關(guān)藥品包裝、飲料瓶標(biāo)簽和食品包裝信息（如過敏或有效期）的信息。
3D視覺系統(tǒng)
機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)在生產(chǎn)線中用于執(zhí)行人類認(rèn)為困難的任務(wù)。在這里，系統(tǒng)使用高分辨率圖像創(chuàng)建組件和連接器引腳的完整3D模型。當(dāng)組件通過制造工廠時(shí)，視覺系統(tǒng)從各個角度捕獲圖像以生成3D模型。當(dāng)這些圖像被組合并輸入AI算法時(shí)，它們會檢測到任何錯誤的線程或與設(shè)計(jì)的微小偏差。該技術(shù)在汽車、石油和天然氣、電子電路等制造業(yè)中具有很高的可信度。
基于視覺的模切
制造過程中最廣泛使用的模切技術(shù)是旋轉(zhuǎn)和激光模切。旋轉(zhuǎn)使用硬質(zhì)工具和鋼制刀片，而激光使用高速激光。雖然激光模切更準(zhǔn)確，但切割堅(jiān)韌的材料很困難，而旋轉(zhuǎn)切割可以切割任何材料。
為了切割任何類型的設(shè)計(jì)，制造業(yè)可以使用機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行與激光切割一樣精確的旋轉(zhuǎn)模切。將設(shè)計(jì)圖案饋送到視覺系統(tǒng)后，系統(tǒng)將指導(dǎo)模切機(jī)（無論是激光還是旋轉(zhuǎn)）執(zhí)行精確切割。
機(jī)器視覺在人工智能以及深度學(xué)習(xí)算法的輔助之下，能夠有效地提升制造業(yè)的工作效率和高精度要求，在這種模型、控制器和機(jī)器人技術(shù)結(jié)合起來之后，就可以監(jiān)控制造業(yè)生產(chǎn)供應(yīng)鏈內(nèi)發(fā)生的所有情況，從裝配到物流，這期間需要人工來互動的需求極少，這就避免了手動程序造成的失誤，可以讓企業(yè)員工能夠?qū)Ｗ⒂诟邔哟蔚恼J(rèn)知活動，因此，機(jī)器視覺對于制造業(yè)的重要性是不可替代的，他將是一次新的變革。
