機器視覺讓傳統質檢模式成為過去

隨著工業物聯網的推廣應用，傳統制造業依賴於廉價的勞動力，通過大批量生產的方式獲取更高的回報。今天的市場變得越來越多樣化，消費者的需求在不斷變化，要求工廠有快速生產出不同型號產品的能力。新一代資訊科技帶來了許多變化，人工智慧逐漸應用到工業製造等多個領域中去，並驅動了巨大的經濟價值。
機器視覺
生產質量是企業品牌和市場競爭力的關鍵，機器視覺可以幫助企業獲得更多的優勢。傳統的生產方式都是等產品生產完成後再去做質檢，這意味著不合格的產品將需要返工或者報廢，工廠浪費的不僅是時間還有風險損失。不過，這種方式可能很快將成為過去。
機器視覺解決方案將給製造檢測系統帶來顛覆，也就是說在理想的情況下，傳統的測試將在未來被完全取代。因為機器學習演算法可以幫助系統在生產過程中進行檢測和控制生產質量。即在每一個生產環節，都能保證能成功生產出合格的部件。
隨著檢測技術和測量精度的不斷提升，使得我們可以在生產過程中檢查鑄件氣孔等複雜部件，軟體已經可以從生產過程中預測產品的質量。更有趣的是，自學習演算法不僅報告預定義錯誤，還能發現一些未知的問題。
自動化和機器換人解決了勞動力不足的問題，但想要滿足今天小批量、多樣化的生產要求還是達不到。實現更高效率的生產需要通過工業物聯網、大資料分析和人工智慧等多項技術整合。
機器視覺在製造業有很多應用場景，通過智慧化的演算法可以提升裝置的功能和效能，進一步發揮工廠生產系統的效率, 從而進一步降低生產成本。在不久的將來，將帶來一場前所未有的鉅變。