機器視覺在制造行業的作用
預測性維護
制造企業需要使用各種大型機械來生產大量商品。為避免設備停機，必須定期監控某些設備。在制造工廠中手工檢查每件設
備不僅耗時，而且成本高昂且失誤。這個想法是只在設備出現故障或出現問題時才修復設備。但是，利用這種技術來恢復設備可
能會對工人的生產力、制造質量和成本產生重大影響。
另一方面，如果制造組織可以預測其機器的運行狀態并采取積極措施防止發生故障，在高溫和惡劣環境中進行，材料劣化和
腐蝕普遍存在的情況。結果，設備變形。如果不及時解決，可能會導致重大損失和制造過程的停止。機器視覺系統可以實時監控
設備，并根據多個無線傳感器預測維護，這些傳感器提供各種參數的數據。如果指標的任何變化表明腐蝕/過熱，視覺系統可以
通知負責人，然后可以采取先發制人的維護措施。
貨物檢驗
使用機器視覺系統來檢測物理產品中的故障、裂縫和其他瑕疵。此外，在制造產品時，這些系統可以輕松檢查準確可靠的組件或零件尺寸。貨物圖像將由機器視覺系統捕獲。經過訓練的機器視覺模型將這些照片與可接受的數據限制進行比較，然后通過或篩選掉貨物。任何錯誤或缺陷將通過適當的通知/警報進行溝通。如此制造商就可以通過機器視覺自動化的來提升產品質量。
條形碼掃描
可以通過為機器視覺系統配備增強功能(如光學字符識別(OCR)、光學條形碼識別(OBR)、智能字符識別(ICR)等，實現整個掃描過程的自動化。與照片標簽中包含的OCR文本一樣，可以根據數據庫檢索和驗證包裝或文檔。這樣，信息不準確的產品可以在出廠前自動識別，從而限制誤差幅度。此過程可用于應用有關藥品包裝、飲料瓶標簽和食品包裝信息(如過敏或有效期)的信息。
3D視覺系統
機器視覺檢測系統在生產線中用于執行人類認為困難的任務。在這里，系統使用高分辨率圖像創建組件和連接器引腳的完整
3D模型。當組件通過制造工廠時，視覺系統從各個角度捕獲圖像以生成3D模型。當這些圖像被組合并輸入AI算法時，它們會檢
到任何錯誤的線程或與設計的微小偏差。該技術在汽車、石油和天然氣、電子電路等制造業中具有很高的可信度。
基于視覺的模切
廣泛使用的模切技術是旋轉和激光模切。旋轉使用硬質工具和鋼制刀片，而激光使用高速激光。雖然激光模切更準確，但切割堅韌的材料很困難，而旋轉切割可以切割任何材料。
為了切割任何類型的設計，制造業可以使用機器視覺系統進行與激光切割一樣精確的旋轉模切。將設計圖案饋送到視覺系統
后，系統將指導模切機(無論是激光還是旋轉)執行精確切割。
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