如何从一个全新的角度对待机器视觉？

为了应对这一挑战，许多公司越来越依赖于企业级计算机视觉和机器视觉解决方案。机器视觉解决方案早期用于电子和汽车行业，其普遍性的提高正在推动该方法扩展到一个新的领域，包括监管、医疗和制药、餐饮和机器人。此外，得益于AD9708AR芯片特性的提高和体积的减小，目前的人工智能系统可以在相对有限的空间内运行。

为了满足客户日益增长的需求和对更高质量的追求，目前的制造业必须在质量上下功夫。当客户基本购买受损产品或过期食品时，他们会毫不犹豫地选择退货。根据斑马技术《2022全球消费者调查》的结果，消费者和零售商之间存在巨大的认可差距。因此，维护客户的认可度非常重要，退货会损害品牌或零售商的声誉。

为了应对这一挑战，许多公司越来越依赖于企业级计算机视觉和机器视觉解决方案。据易观分析预测，随着工业和交通数字化转型的逐步推进和尖端技术应用的逐步推进，中国计算机视觉市场的增长率将持续上升，预计2024年市场规模将达到767亿元。这个数字并不奇怪。毕竟，对于许多企业来说，尽最大努力选择人工智能。（AI）自动化是一个极好的选择，从而提高供应链速度，提高库存和订单的准确性，提高质量控制。随着制造商和物流供应商争相增加货运量，新一代机器视觉系统也提供了一种简单的方法，可以在不改变准确性的情况下加快货物检测，并有望在相对严格和劳动力有限的情况下增强履行能力。

机器的视觉焕发出新的色彩

机器视觉的一个基本功能是根据从智能图像中提取的信息和规则进行比较，决定生产线上的零件或产品是否符合要求，未通过测试的物品可以从生产线上自动清除。

考虑到零部件或产品个人之间可能发生的微小变化，以及制造商和仓储经营者需要注意的小规模缺陷，机器视觉系统成为生产线上验证的首选工具是合理的。他们可以比员工更快地收集和分析图像。而且，随着分辨率的提高，在某些情况下远远超出了人类的视觉范畴，强大的机器视觉相机可以看到太小或者人眼看不见的东西。

此外，他们还有一个更完善的残像系统，这对检测缺点和找到解决方案非常有帮助。关键人员可以看到报告的缺点，确定来源，并立即调查原因，以最大限度地减少进一步的消耗或导致列表延迟。更重要的是，生产线上的员工不需要触摸零件，这是机器视觉的关键优势。它可以防止隐性破坏，节省人力验证的时间密集步骤，让员工完成大量具有战略地位的工作任务。

定制和维护机器视觉程序必须投入大量资金和大师级程序员。这种复杂性“吓跑”了一些工厂经理和工程师。他们认为，虽然质量控制的必要性在不断提高，但机器视觉的成本太高，实施起来也很有趣。在很多情况下，只有大企业才能轻松应用其工业化运营中的机器视觉。

然而，与过去不同，机器视觉已经焕发出新的光芒。在过去的几年里，由于各种因素，机器视觉对不同类型的工作流程和企业来说更加普遍和易用。机器视觉解决方案早期用于电子和汽车行业，其普遍性的提高正在推动该方法扩展到一个新的领域，包括监管、医疗和制药、餐饮和机器人。

深度学习的赋能

得益于深度学习，较小的公司可以在没有专业人员的情况下更容易地设置、部署和运行机器视觉系统。随着深度学习的不断成熟，它被安排得更加频繁，预计基于标准编程的传统制造应用将被取代。

虽然这代表了人工智能技术在普遍性方面的巨大进步，但它仍然会犯错误。然而，随着人工智能技术的成熟，它将变得更加智能。它学得越多，效果就越准确可靠。为了使这些算法发挥作用，提高计算机处理能力是不可或缺的。此外，得益于芯片特性的提高和体积的减小，目前的人工智能系统可以在相对有限的空间内运行。这也是机器视觉更可及的另一个关键因素。

实现未来自动化

业务安排是很多企业的目标，需要和谐的即时智能技术、库存和人力才能获得竞争优势。根据《2022年第三季度全国招聘大于求职“最缺工”的100个职业排行》，100个职业中，有39个属于制造及相关人员，与上季度相比，制造业不断缺工。虽然很多人认为自动化应该以降低公众就业为代价，但实际上可以解决日益严重的劳动力短缺问题，提高工作效率和准确性。在机器视觉开放的新时代，员工不需要接受更高水平的机器教育。

如今，机器视觉几乎可以融入制造过程的每一步，通过物联网加强数据采集，完善跟踪和追溯，加快简单的挑选和包装。（IoT）整合指导员工和机器人。在仓储环境中，提高AI和IoT功能的关键在于高性能扫描器和相机。

虽然机器视觉系统仍然需要先进的相机技术，但相关设备可以通过软件无缝集成到整个工厂，更容易管理。例如，在这种环境下，机器视觉采用了与移动工业扫描仪基本相同的关键成像技术。

为了跟随制造业和物流业的发展，行业必须不断发展。随着技术的进化，机器视觉的应用已经成为应对快速增长的消费者和项目需求的必要条件。将先进技术融入到单一的整体解决方案中是促进工业自动化的重要一步。

机器视觉选择深度学习方法系统解决方案

免责声明：本网信息来自于互联网，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，并请自行核实相关内容。本站不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如若本网有任何内容侵犯您的权益，请及时联系我们，本站将会在24小时内处理完毕。