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探索机器视觉带来的好处

2020-03-14 13:48:12 0

    机器视觉将机器学习与商业级的硬件融合在一起,为消费者和企业提供前所未有的感知环境的能力。除了这些技术,还有自动化和高速网络,共同构成了一场新的工业革命——工业4.0。它们将为工业带来一种低浪费、高效率工业活动的全新方式。


    各行各业都在探索机器视觉带来的好处


    机器视觉将会影响制造、钻探和采矿等垂直领域。在货运和供应链管理、质量保证、材料处理、安全,以及其他各种过程中,都会有进一步的发展。不久之后,机器视觉将会无处不在,为工业世界构建的物联网(Internet of Things)提供关键的智能技术。下面,让我们来看看它是如何付诸实践的。



    什么是机器视觉?


    机器视觉是一种能让机器更好地感知周围环境的技术。它有助于高阶图像识别和更高级意识的决策。


    为了利用机器视觉,需要使用高保真摄像机来捕捉环境或工件的数字图像。这些图像可以通过自动驾驶车辆(AGV)或机器人进行拍摄。然后机器视觉使用非常复杂的模式识别算法来判断它的位置、身份或条件。


    适当的照明是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。如果条形码或工件的一部分被遮挡,读取可能会产生错误。


    机器视觉结合了先进的硬件和软件,使机器能够以新的有效的方式观察并对外界刺激作出反应。


    机器视觉如何支持企业和工业物联网?


    工业物联网(IIoT)设备的普及标志着技术的进步。IIoT使企业业务自上而下获得前所未有的可见性。基于网络传感器和云资源,为企业与业务合作伙伴之间提供本地和远程资产的双向移动。


    物联网硬件和软件可以产生有价值的操作数据,不仅应用于机械活塞或轴承这样的小部件,也可用于卡车车队这样的大系统。企业应该把目光投向任何有潜力的地方,即使是在资源或劳动力短缺的时候。


    物联网意味着无处不在的计算


    机器视觉在物联网中处于什么位置呢?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。我们共同期待它创造出更多全新的机会。


    增强传感器的作用:机器视觉使整个物联网中的传感器更加强大和有用。传感器不仅提供原始数据,还能提供一定程度的解释和抽象,可用于决策制定或实现更高级别的自动化。


    降低带宽需求:机器视觉有助于降低大规模物联网构建的带宽需求。与原有方式相比——从数据源捕获图像和数据,然后将其发送到服务器进行分析,机器视觉通常从数据源进行研究。现代工业产生了数以百万计的庞大数据,借助于机器视觉和边缘计算,大量数据点可以直接转化为可执行的操作,而不需要传输到中间节点进行二次处理。


    支持物联网自动化解决方案:机器视觉非常好地补充了物联网自动化技术。与QA人员相比,机器人检测的工作速度更快、更准确,而且一旦发现缺陷和异常,它们会立即向决策者提供相关数据。


    提高机器人/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赋予机器人/协作机器人更大的自主性和寻路能力,帮助它们与人类一起更快、更安全地工作。在地下仓库和其他具有高风险的环境中,机器视觉帮助机器人提高响应时间,减少不必要的错误及其损失。


    使资产更加透明化:与传统模式相比,如今公司和产业的运作,在时间、材料和劳动力等资产浪费方面要少得多。机器视觉将继续服务于无人机、材料处理设备、无人驾驶车辆、生产线和检测站,以便更好地与物联网的其他部件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能够更好地协调工作,减少瓶颈、摩擦和其他中断。


    企业如何应用机器视觉?


    当你考虑典型工业过程中的每一个步骤时,不难看出机器视觉可以改进操作的每一个环节。


    例如制造一个汽车部件,人类和协作机器人共同把控原材料的质量,然后运送到工厂进行加工。产品只有顺利完成QA流程,最后才会运送到零售商或最终用户的手上。


    无论产品是在仓库中,或在运输途中,甚至在线上还没有装配,机器视觉提供了一整套的自动化处理流程。它不仅提高了每个部门的作业效率,而且保持了更高和更一致的质量水平。


    在现实应用中,公司已经将机器视觉融入到他们的工作流程中。


    有些应用程序非常简单,比如在仓库地板上划一条线,让无人驾驶车辆安全地跟随。还有一些机器视觉工具更加复杂,无论简单与否,都会带来全新的改变。


    激动人心的是,曾经在工业世界中被认为很难或不可能外包给机器人的任务,现在也能借助于机器视觉完成。如上所述,在仓库中挑选用户订单的箱子是一个存在固有风险的过程,任何筛检错误都会损害商誉和客户利益。其中产品包装损坏、物品位置变动和SKU标识(库存保有单位,Stock keeping Unit )的细微变化是最大的误差来源,采用机器学习捡箱是一个非常好的选择。


    现在投入使用的自主定购机器人已接近100%,它们可以安全地导航,检查货箱中的零部件和产品,使用机械手臂做出正确的选择,并运送到分检区域或包装区域。这意味着公司运送受损货物或不正确的SKU的风险要小得多,尽管如此,这些产品仍与客户订购的并不完全匹配。自动化质量保证和检查是机器视觉和物联网应用的另一个重要方面,并迅速得到了普及。


    在一些现代制造环境中,它不仅帮助雇主自动化质量保证过程并提高质量,而且不需要牺牲人力。同时,自动化检测站处理这些重复性的工作,而员工则学习更多需要认知能力的技能。到2025年,协作机器人在所有机器人市场中可能会占据34%的份额。这在很大程度上是出于机器视觉技术的发展,以及尽可能多的消除现代工业中低效、不准确和浪费的需求所推动的。





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