在制造业世界中，计算机已经落后了。 该行业才刚刚开始利用人工智能提供的巨大潜力. 然而，人工智能和制造业的融合已经开始产生影响。 本文将探讨计算机视觉如何改变行业工厂。 通过为机器提供与之合作的产品的清晰图像，该技术使制造商能够降低成本、提高效率并提高性能。
这也让他们 监控甚至解决出现的问题而不是等待事情出错而不得不订购昂贵的零件或进行费力的维修工作。 实现它的第一步？ 从 IT 角度了解您的工厂的真实情况。 让我们通过几个关键示例来看看机器视觉如何改变世界各地的工厂。
什么是计算机视觉？
机器视觉是计算机感知世界的过程。 它在几个关键方面与人类视觉不同。 首先，机器视觉是数字化的。 计算机视觉算法可以检测形状和颜色，但它们实际上看不到任何东西。 人类可以看到颜色，但我们也可以检测形状。 这就是使计算机视觉如此有价值的原因。 计算机视觉是机器学习的一个子领域。 当你训练机器学习算法时，你实际上是在教它。 他被展示了一些例子并从中学习。 你给他看的例子越多，他就越准确。 这就是你训练计算机视觉算法时发生的事情。 在输入大量视觉数据后，它变得越来越准确。
人工视觉是如何工作的？
人工视觉包括获得清晰的世界图像。 为此，您需要某种方法来检测场景中正在发生的事情。 有很多方法可以做到这一点。 例如，您可以使用相机，或者您可以使用传感器来检测您周围的世界。 无论哪种方式，您都在使用一种称为传感器的东西来检测视觉数据。 接下来，您需要一种方法来解释这些传感器检测到的内容。 计算机视觉算法通过称为特征提取的概念来做到这一点。 来自传感器的视觉数据被转换成算法可以使用的数值。
人工视觉的类型
应用于人工视觉的一些计算机视觉或技术类型包括：
- 深度学习：深度学习系统，也称为神经网络，是机器视觉的核心。 它们旨在通过经验学习和改进，同时具有足够的可扩展性和灵活性以适应新技术的快速发展。 它们通常在大型数据集上进行训练，可用于各种任务，包括计算机视觉、对象识别、语言理解和推理。 深度学习系统，也称为神经网络，是计算机视觉的核心。 它们旨在通过经验学习和改进，同时具有足够的可扩展性和灵活性以适应新技术的快速发展。 它们通常在大型数据集上进行训练，可用于各种任务，包括计算机视觉、对象识别、语言理解和推理。
- 强化学习：强化学习系统使用人工智能根据用户行为修改系统。 这方面的一个例子是一个虚拟代理，它跟随用户的移动并根据位置和时间等参数做出反应。 在 VR 中，这可用于创建交互式体验，其中虚拟世界中的对象响应用户的动作，例如当用户接近时打开的门。 强化学习系统使用人工智能根据用户行为修改系统。 这方面的一个例子是一个虚拟代理，它跟随用户的移动并根据位置和时间等参数做出反应。 在 VR 中，这可用于创建交互式体验，其中虚拟世界中的对象响应用户的动作，例如当用户接近时打开的门。
- 半监督学习：半监督系统仅使用标记数据的一个子集来训练他们的模型。 例如，一种应用是在不标记其形状的情况下识别对象。 一支运动队使用半监督人工智能在不知道他们名字的情况下在镜头中寻找球员。
计算机视觉如何通过监控零件改变工厂
计算机视觉的早期好处之一是改进了检查。 相机不仅擅长发现缺陷，而且机器视觉也擅长查明缺陷。 这使其成为提高质量的关键技术，使制造商能够在问题导致代价高昂的返工之前发现问题。 计算机视觉在自动检查大型复杂零件方面也特别有效。 这为您提供了整个对象的视图，比一小部分的视图更容易分析。 您更有可能发现您可能不会注意到的问题。 计算机视觉算法也可以帮助您解决这些问题。 您可以使用计算机视觉创建零件的数字模型，并使用它来跟踪出现的缺陷，并在修复它们时跟踪它们的进度。
计算机视觉如何通过监控设备改变工厂
使计算机视觉非常适合检查零件的相同好处也使其成为监控设备的理想选择。 虽然相机可能太小而无法看到机器的内部运作，但计算机视觉可以轻松地映射机器的整个内部并映射它包含的组件。 这使您可以准确地看到正在发生的事情并识别潜在的问题。 计算机视觉特别适合检测机械问题。 它可以轻松检测到人类可能错过的动作。 您还可以在机器本身出现问题时检测它们，例如有故障的组件。 在监控生产方面，计算机视觉可以发现人类可能错过的东西。 它还可以检测人类不会注意到的数据异常。 这些点被称为异常，因为它们与其余数据不匹配。 这可以帮助您识别流程中的潜在问题。 它还可以帮助您确定问题的优先级并找到改进生产的解决方案。
机器视觉如何通过监控员工来改变工厂
正如机器视觉适用于检查零件一样，它也适用于监控工人。 这使它成为提高安全性和让人们保持警觉的有用方法。 它也是减少疲劳和疲劳相关问题的有用方法。 计算机视觉可用于跟踪工人在工厂周围的移动。 这可以帮助您映射您的工作环境并发现诸如阻塞或拥挤的路径之类的问题。 您还可以使用计算机视觉来跟踪每个工人的活动。 这使您可以跟踪您的性能，在潜在错误导致代价高昂的返工之前查明它们。 您还可以使用计算机视觉来跟踪设备和机械。 这使您可以发现人眼容易忽略的机械问题。
计算机视觉如何通过缺陷检测改变工厂
计算机视觉也是检测缺陷的好工具。 这很有意义，因为使其成为零件检查的好工具的许多相同好处也意味着它是检测组件缺陷的好工具。 计算机视觉特别适合在早期阶段检测缺陷。 这意味着您不太可能需要订购昂贵的维修或解决方法。 计算机视觉还特别适用于检测表面缺陷，例如划痕或油漆缺陷。 这使其成为质量控制的良好选择。
3D扫描
当您开始使用计算机视觉来了解您的工厂的真实外观时，很自然会想知道您缺少什么。 显而易见的下一步是开始使用相机创建环境的 3D 模型。 这种机器视觉的数据驱动方法通常被称为深度学习。 而且，再一次，这很有意义。 机器视觉算法通常在少量示例上进行训练。 这是一种非常肤浅的机器学习形式。 训练深度学习算法需要大量的视觉数据，但一旦完成，你可以在数据中看到很多。
机器人视觉
然而，3D 扫描带来了一个潜在的问题。 它非常适合现场检查，但是一旦您创建了 3D 模型，您就会陷入困境。 而且，一旦您开始使用计算机视觉进行零件跟踪和识别，您很可能会遇到一些事情。 幸运的是，这个问题也有解决方案。 您可以使用计算机视觉来创建机器人环境的视觉表示。 这使您可以使用计算机视觉来识别潜在的障碍并避开它们。
视频监控
一旦您开始在您的机器中使用计算机视觉，您可能希望对您的设备做同样的事情。 您可以通过创建团队的可视化表示来做到这一点。 这种方法通常称为可视化。 您可以创建可视化来帮助您了解计算机的工作原理，也可以创建可视化来帮助您训练计算机视觉算法。 您可以使用可视化来创建机器的 XNUMXD 模型。
人工智能和传感器
计算机视觉是许多人工智能应用的关键组成部分。 其中包括图像识别、语言翻译和语音合成等。 计算机视觉也是神经网络发展的关键。 这些是深度学习应用的关键部分。 计算机视觉不仅仅是视觉数据的简单检测。 这些系统需要通过许多示例进行训练才能有用。 它们还需要部署在整个生产线中。