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    云E優網站關鍵詞排名:機器視覺是工業4.0和物聯網的關鍵

    2年前 ( 2020-02-08 ) 896 0條評論
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    云E優網站關鍵詞排名:機器視覺是工業4.0和物聯網的關鍵 機器視覺 物聯網 第1張

    機器視覺將機器學習與一系列工具結合在一起,為消費者和商業級硬件提供了前所未有的觀察和解釋其環境的能力。在工業環境中,這些技術以及自動化和高速網絡共同構成了一場新的工業革命-工業4.0。它們還提供了全新的方式進行低浪費,高效率的工業活動。

    現在它已經成為現實,各地的公司都在探索機器視覺帶來的好處。

    機器視覺會影響制造,鉆探和采礦。貨運和供應鏈管理,質量保證,物料搬運,安全性以及各種其他過程和垂直領域中可以找到更多的好處。

    機器視覺不久將無處不在,這為工業界的物聯網構建增加了關鍵的智能層。這是公司如何將其投入使用的一個例子。

    什么是機器視覺?

    機器視覺是使機器更加了解周圍環境的一組技術。它有助于基于該意識的高階圖像識別和決策。

    為了利用機器視覺,一臺工業設備使用高保真攝像機捕獲環境或工件的數字圖像。可以在自動引導車輛(AGV)或機器人檢查站中拍攝圖像。從那里,機器視覺使用極其復雜的模式識別算法來判斷其位置,身份或狀況。

    在手動檢查中,獲得正確的照明是正確獲得機器視覺的關鍵因素。

    機器視覺應用中常見的幾種光源包括LED,石英鹵素燈,金屬鹵化物,氙氣和傳統熒光燈。如果條形碼或工件的一部分被遮蓋,則當沒有條形碼或工件時,讀數可能會產生錯誤,反之亦然。

    機器視覺結合了先進的硬件和軟件,使機器能夠以新穎且有益的方式觀察并響應外部刺激。

    機器視覺如何支持業務和工業物聯網?

    工業物聯網(IIOT)設備的普及標志著技術進步的重要時刻。IIoT為企業從上到下提供了前所未有的運營可視性。網絡傳感器和基于的企業和資源計劃中樞在本地和遠程資產以及業務合作伙伴之間提供雙向數據移動性。

    雙向移動性可以和機械活塞或軸承一樣小。它也可以與卡車車隊一樣大,可以通過正確的IoT硬件和軟件產生有價值的運營數據。即使資源或勞動力緊張,企業也可以無所不在。

    物聯網首先代表了無處不在的計算。

    機器視覺在所有這些方面適合什么?機器視覺使現有的物聯網資產更加強大,并且能夠更好地交付價值和效率。我們可以期待它將創造一些全新的機會。

    • 使傳感器更加有用。

      機器視覺使整個物聯網中的傳感器變得更加強大和有用。傳感器不提供原始數據,而是提供可用于決策或進一步自動化的解釋和抽象級別。

    • 降低帶寬需求。

      機器視覺可能有助于降低大規模物聯網擴展的帶寬需求。與在源處捕獲圖像和數據并將其發送到服務器進行分析相比,機器視覺通常在數據源處進行研究。現代工業產生了數百萬個數據點,但是由于機器視覺和邊緣計算的幫助,它可以在無需傳輸到輔助位置的情況下產生大量可行的見解。

    • 支持物聯網自動化解決方案。

      機器視覺非常出色地補充了物聯網自動化技術。機器人檢查站可以比QA員工更快,更準確地工作,當發現缺陷和異常時,它們可以立即為決策者提供相關數據。

    • 提高機器人和協作機器人的安全性和實用性。

      利用機器視覺構建的制導系統使機器人和協作機器人擁有更大的自主權和尋路能力,并幫助他們與人工一起更快更安全地工作。在存在錯誤風險的倉庫和其他環境中,機器視覺可幫助機械手揀選人員縮短響應時間并限制可能導致業務損失的履約缺陷。

    • 使資產之間更加相互了解。

      當今和未來的經濟要求公司和行業在運營的同時浪費更少的時間,材料和勞動力。機器視覺將繼續使無人機,物料搬運設備,無人駕駛車輛和碼垛車,生產線以及檢查站能夠更好地與網絡的其余部分交換詳細而有價值的數據。

      在工廠環境中,這意味著機器和人員可以更好地協調工作,而不會出現瓶頸,超限和其他故障。

    企業如何應用機器視覺?

    當您考慮到典型工業流程中涉及的每個步驟時,不難發現機器視覺可以改善操作的每個方面。

    為了制造單個汽車零件,人與機器協作來采購原材料,評估其質量,將它們運送到工廠進行加工,并在每個制造階段將這些物品移至整個工廠。最終,他們可以通過質量檢查流程成功看到它,然后再次出門,至少要等待旅程的最后一站。稍后,零售商或最終用戶會收到它。

    無論該產品處于靜止狀態,運輸中還是尚未組裝,機器視覺都提供了一種自動處理產品的方法。它提高了每個部門(例如裝配)的效率,并保持了更高,更一致的質量水平。

    公司已經在現實世界中將機器視覺添加到其工作流程中。

    一些應用程序很簡單,例如在倉庫地面上放置一條生產線,以使無人駕駛車輛安全地跟隨。其他機器視覺工具甚至更復雜,盡管即使最簡單的示例也可以改變游戲規則。

    在工業界中,最令人興奮的機器視覺示例包括曾經被認為很難或不可能外包給機器人的任務。如前所述,從倉庫的垃圾箱中揀貨是一個過程,它在涉及錯誤時具有固有的風險。履行方面的錯誤會使商譽和客戶付出代價。

    鑒于產品損壞,物品位置和SKU的輕微變化是該領域最大的錯誤來源,因此采用機器學習進行垃圾箱揀選是很自然的選擇。

    如今已經有近100%的自動揀選機器人可用,它們可以安全地導航,檢查垃圾箱中的零件和產品,使用機械臂進行正確的揀選并將揀選運輸到集結或包裝區域。

    最終,這意味著公司在運輸損壞的商品或看起來與客戶訂購的商品相似但不完全匹配的錯誤的SKU時,風險要小得多。

    自動化的質量保證和檢查是機器視覺和IoT的另一個方面,它正在迅速普及。

    在某些現代化的制造環境中,即使不犧牲人工,它也可以幫助雇主實現質量檢查流程的自動化并改善結果。取而代之的是,自動化檢查站可以處理這項高優先級的工作,而員工則需要學習更多的認知要求技能。

    到2025年,協作機器人將有可能在所有機器人技術銷售中占據34%的份額。這在很大程度上是由于機器視覺的改善以及為消除現代工業中盡可能低的效率,不準確性和浪費而做出的努力。

    機器視覺與第四次工業革命

    期望機器視覺在未來幾年繼續發展,并進一步推動工業4.0,許多人稱之為第四次工業革命。眼睛已經接受有關具有機器視覺功能的嵌入式和板級圖像處理功能的新型,低成本產品的培訓。

    機器視覺功能將導致物聯網和機器視覺的更廣泛采用,以及企業利用數字智能的新方法。


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    本文作者:yuneu 網址:http://www.bokeen.com/post/166.html發布于 2年前 ( 2020-02-08 )
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