【.com快言】机器视觉将机器学习与商业级硬件相结合，为消费者和企业提供前所未有的感知环境的能力。除了这些技术之外，还有自动化和高速网络，它们共同构成了一场新的工业革命——工业4.0。它们将为工业界带来一种全新的低浪费、高效率工业活动方法。各行各业都在探索机器视觉的好处机器视觉将影响制造、钻井和采矿等垂直行业。货运和供应链管理、质量保证、材料处理、安全和各种其他流程将得到进一步发展。不久之后，机器视觉将无处不在，为工业世界正在构建的物联网提供关键智能。下面，让我们看看它在实践中是如何工作的。什么是机器视觉？机器视觉是一种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的有意识决策。为了利用机器视觉，需要高保真相机来捕捉环境或工件的数字图像。这些图像可以由自动驾驶车辆(AGV)或机器人捕获。然后机器视觉使用非常复杂的模式识别算法来确定其位置、身份或条件。适当的照明是实现机器视觉的关键因素。机器视觉应用中有几种常见的光源，包括LED、石英卤素灯、金属卤化物灯、氙气灯和传统荧光灯。如果条形码或工件的一部分被遮挡，则读取可能不正确。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方式查看和响应外部刺激。机器视觉如何支持企业和工业物联网？工业物联网(IIoT)设备的激增标志着技术进步。IIoT实现了对企业业务前所未有的自上而下的可见性。基于网络传感器和云端资源，提供企业与商业伙伴之间本地和异地资产的双向流动。IoT硬件和软件可以生成有价值的操作数据，不仅适用于机械活塞或轴承等小型组件，还适用于卡车车队等大型系统。企业应该寻找有潜力的地方，即使资源或劳动力短缺。物联网意味着无处不在的计算机器视觉在物联网中的位置在哪里？机器视觉使现有物联网资产更加强大，能够更好地交付价值和效率。我们期待它创造更多全新的机会。增强传感器的作用：机器视觉使传感器在整个物联网中更加强大和有用。传感器不仅提供原始数据，还提供一定程度的解释和抽象，可用于决策制定或实现更高水平的自动化。降低带宽要求：机器视觉可以帮助降低大规模物联网构建的带宽要求。相比于旧的方式——从数据源抓取图像和数据，然后将其发送到服务器进行分析，机器视觉通常从数据源开始工作。现代工业产生数以百万计的海量数据。借助机器视觉和边缘计算，可以将大量数据点直接转化为可执行的操作，而无需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：机器视觉很好地补充了物联网自动化技术。机器人检测比QA人员工作更快、更准确，一旦发现缺陷和异常，他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：使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权和寻路能力，帮助它们更快、更安全地与人类一起工作。在地下仓库和其他高风险环境中，机器视觉可帮助机器人提高响应时间并减少不必要的错误及其损失。使资产更加透明：与传统模式相比，当今公司和行业的运营资产浪费要少得多，例如时间、材料和劳动力。机器视觉将继续服务于无人机、物料搬运设备、无人驾驶车辆、生产线和检查站，以更好地与物联网的其他组件交换详细且有价值的数据。在工厂环境中，这意味着机器和人可以更好地协同工作，减少瓶颈、摩擦和其他干扰。企业如何应用机器视觉？当您考虑典型工业流程中的每个步骤时，不难看出机器视觉如何改进运营的各个方面。例如，制造一个汽车零部件，由人和协作机器人共同控制原材料的质量，然后运送到工厂进行加工。只有在产品成功完成QA流程后，才会将其运送给零售商或最终用户。无论产品是在仓库、运输途中，还是尚未在线组装，机器视觉都提供了一套完整的自动化流程。它不仅提高了每个部门的运营效率，而且还保持了更高、更一致的质量水平。在实际应用中，公司已经将机器视觉整合到他们的工作流程中。有些应用程序非常简单，就像在仓库地板上画一条线，让无人驾驶车辆安全跟随。还有一些更复杂的机器视觉工具，无论是否简单，都会产生全新的变化。令人兴奋的是，曾经被认为很难或不可能外包给工业界机器人的任务现在可以在机器视觉的帮助下完成。如上所述，在仓库中为用户订单取箱是一个固有风险过程，任何筛选错误都可能损害商誉和客户利益。其中，产品包装破损、物品位置变化、SKU（StockkeepingUnit）标识的细微变化是最大的错误来源。使用机器学习来挑选盒子是一个非常好的选择。自主订购机器人现在接近100%可操作，可以安全导航，检查零件和产品的箱子，使用机械臂做出正确的选择，并将它们运送到分拣或包装区域。这意味着公司运输损坏货物或不正确SKU的风险要小得多，但这些货物与客户订购的产品并不完全匹配。自动化质量保证和检测是机器视觉和物联网应用的另一个重要方面，它正在迅速普及。在一些现代制造环境中，它不仅可以帮助雇主自动化质量保证流程并在不牺牲人力的情况下提高质量。与此同时，自动化检查站处理这些重复性任务，而员工则学习更多认知要求高的技能。到2025年，协作机器人可能占所有机器人市场的34%。这在很大程度上是由机器视觉技术的进步以及现代工业中尽可能多地消除低效率、不准确和浪费的需求推动的。机器视觉和第四次工业革命机器视觉预计将在未来几年继续发展，并进一步推动工业4.0，许多人称之为第四次工业革命。据悉，Eyes产品已经具备嵌入式板级图像处理和机器视觉功能。机器视觉能力的提升，将带来物联网和工业4.0技术的更广泛应用，以及企业数字化、智能化发展的新模式。原标题：机器视觉是工业4.0和物联网的关键，作者：MeganRayNichols
