人工智能最終改變了游戲規(guī)則，幾乎在所有領(lǐng)域都有無數(shù)的應(yīng)用。 人工智能現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入生產(chǎn)和制造領(lǐng)域，可以利用深度學(xué)習(xí)的力量，在這個(gè)過程中提供更快、更便宜、更好的自動(dòng)化。
什么是機(jī)器視覺檢測？
這涉及生產(chǎn)線上產(chǎn)品的質(zhì)量管理分析。 視覺檢測也可用于生產(chǎn)中各種產(chǎn)品的內(nèi)外檢測。
什么時(shí)候需要機(jī)器視覺檢測？
視覺檢查用于生產(chǎn)中的質(zhì)量或缺陷檢查，但可以在非生產(chǎn)環(huán)境中使用，以確定是否存在指示目標(biāo)，并避免潛在的不良影響。
許多需要外觀測試的行業(yè)都認(rèn)為外觀測試非常重要。 企業(yè)應(yīng)該優(yōu)先，因?yàn)橥庥^測試可能導(dǎo)致的錯(cuò)誤的潛在成本非常高。 高端設(shè)備價(jià)格昂貴、報(bào)廢、返工或客戶損失。 視覺測試的優(yōu)先事項(xiàng)包括飛機(jī)維護(hù)、食品工業(yè)、醫(yī)藥、藥品、工業(yè)產(chǎn)品等。
研究表明，人工檢測到的錯(cuò)誤通常在20%到30%之間。 有些缺陷是由人為錯(cuò)誤引起的，有些是由空間限制引起的。 有些錯(cuò)誤可以通過培訓(xùn)和實(shí)踐減少，但不能完全消除。
制造過程中的外觀檢查錯(cuò)誤，采用以下兩種形式之一。 遺漏檢測現(xiàn)有的缺陷，或者將不存在的缺陷誤識別(誤報(bào))。 與誤報(bào)率相比，漏檢率要高得多。 泄漏會導(dǎo)致質(zhì)量下降，錯(cuò)誤預(yù)警會導(dǎo)致不必要的生產(chǎn)成本和整體浪費(fèi)。
人工智能
為什么不能只做手動(dòng)檢查？
1 .檢查員速度慢，效率低。
2 .人工檢測極限。
3 .視力不準(zhǔn)確。 人眼無法準(zhǔn)確測量。 特別是在狹小的范圍內(nèi)。 比較兩個(gè)相似的對象時(shí)，眼睛可能不會注意到一個(gè)對象比另一個(gè)對象小還是大。 這個(gè)概念也適用于表面粗糙度、尺寸等需要測量的要素。
4 .成本很高。 由于任命了(數(shù)名)經(jīng)過培訓(xùn)的人員，勞動(dòng)力成本仍然很高。 從成本的角度來看，手工檢查操作員的年薪可能在5萬人- 8萬人之間。
取代新時(shí)代
自動(dòng)外觀檢查可以通過使整個(gè)外觀檢查過程獨(dú)立于手動(dòng)干預(yù)來克服這些問題。 自動(dòng)化系統(tǒng)的使用通常超過了手動(dòng)檢查的標(biāo)準(zhǔn)。 通過利用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺，可以構(gòu)建智能系統(tǒng)進(jìn)行全面的質(zhì)量檢查，直到最小化細(xì)節(jié)。 不用行走和說話的機(jī)器人，我們就能自動(dòng)進(jìn)行檢查和其他生產(chǎn)。 自動(dòng)化外觀檢查過程需要最低限度的物理設(shè)備。 相反，通過深度學(xué)習(xí)的使用，這個(gè)過程變得更加智能了。 該方法通常涉及圖像采集、預(yù)處理、特征提取和分類等步驟。 這也被分類為廣義圖像識別。
