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。