機器視覺帶來的新變化

　　人工智能是推動制造業轉型的重要技術。近年來，人工智能的概念非常流行，但在實踐中很少使用，尤其是在制造業中，人工智能的應用還處于起步階段。目前，人工智能制造的應用主要集中在機器視覺的應用上。

　　人類75%以上的信息獲取來自視覺，機器視覺是對人類視覺的進一步提升。機器視覺無疑比人眼更強大。在許多環境中，人類的視覺變化已經越來越難以滿足要求。比如電子制造等行業的高速高精度生產線，往往速度快，工件小，非標準件多。如果我們嚴重依賴勞動力，工人疲勞等不可避免的客觀因素會帶來非常高的誤差，導致產品質量不穩定。因此，用機器視覺代替人眼是非常重要的。機器視覺是最基本的單元技術，也是一種非接觸式傳感裝置。在實際制造中，它主要用于自動獲取和解釋真實事物的圖像，并獲取圖像用于機器識別、反饋和控制制造過程。

　　目前，機器視覺的典型實現技術是使用工業相機，通過集成運動控制單元將運動圖像采集到計算機，然后反饋給機器進行運動調整。首先，自動化設備是根據現有的預定指令執行的，但有了視覺反饋，它也可以根據對環境的感知迅速做出實時調整，提高了設備的智能性和執行的效率和準確性。

　　從生產線和智能工廠的角度來看，增加機器視覺可以提高制造水平。目前，許多工廠設備已經實現了基本自動化，這表明它們可以根據人們的編程機械地重復移動。但如果在機器上增加視覺，可以根據不同的環境條件主動調節設備，從而實現基于自動化設備的智能化。用機器視覺技術取代人工工業是非�？尚械�。目前，機器視覺已經在珠三角地區得到廣泛應用。由于長三角、珠三角地區是電子制造業的中心，加工電子元器件、Pcb板、手機組裝等制造業精細且相對較小，有大量強光作為背光，對人體危害很大。這些場景無疑非常適合機器視覺的應用。未來，機器視覺的發展也有望取代大量的勞動力。借助機器識別和信息處理，還有很多場景可以開發。機器視覺還可以提高工件的產品一致性和質量穩定性，機器視覺可以很好地完成檢驗等關鍵制造工序，提高生產線的整體效率。比如在檢測工件的長、寬、厚，以及手機行業的粘屏、劃痕檢測等場景中，機器視覺有更大的發展空間。

　　此外，機器視覺可以實現更精確的定位，使機器人在抓取過程中實現視覺定位和誤差補償。在OCR識別中，機器視覺也大有可為，比如識別板子上的字符，判斷缺失的部分，判斷安裝是否正確。