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机器视觉与机器学习融合将加速智能工厂的发

发布时间:2018/02/06 点击量:

进行技术整合将提高机器视觉效率
面向智能制造的全球竞争正在推动使用先进的自动化技术,如机器视觉(MV),因为它具有高效的通信网络和传感器、设备和机器之间的智能信息交换的特性,机器视觉正迅速成为工业4.0启用智能工厂基础设施建设的关键,是智能工厂的一个重要组成部分,机器视觉已成为制造和质量控制的关键技术。事实证明,机器视觉技术能够在制造业中对产品进行检测、测量、扫描进行检查,以提高产品一致性、生产率和总体质量。
机器视觉系统提供了不同程度的精度和鲁棒性的目标识别能力。照明、相机分辨率、视觉算法和工件取向是影响机器视觉解决方案的准确性和鲁棒性的所有因素。然而,一个潜在的限制是应用程序编程,它通常被开发为在执行视觉检查或视觉引导应用时处理有限数量的情况。今天的MV系统不具备在应用程序不预期工件中的变化时进行训练的能力。
机器学习与机器视觉
机器学习现在正被用来增强MV系统以将适应性融入部署系统中。机器学习与MV的集成对于使MV系统能够自适应地适应制造变化变得越来越重要。这提高了MV的价值主张,通过提高运营效率,加速生产过程的部署,并加强生产优化。
机器学习与MV技术的结合已经表明,它可以通过产生大数据来提高工业自动化和检查过程。大数据分析对于改善生产运作是至关重要的,因为制造商向智能连接工厂过渡,并在工厂、工厂和供应链上扩展物联网工业生态网络。基于云和基于边缘的机器学习算法的高级分析可以帮助分析大量的MV生产记录,以识别区分通过检查的组件和失败的组件的模式。机器学习算法通过直接在视觉系统上更新识别算法而无需人为干预来增强程序化的MV系统。这些类型的闭环系统将驱动真实的和可操作的连续过程改进,并且在应用领域如电子、食品和饮料和汽车中是有益的,其中机器学习算法用于识别肉眼和E不可见的微小缺陷。NELE自动移除有缺陷的零件。
机器人驱动MV的采用
随着MV系统变得更加高效和稳健,驱动MV采用的关键增长市场之一是机器人技术。机器人的需求在更广泛的行业范围内多样化。机器人解决方案解决了当今制造业似乎无法满足的需求,以增加灵活性、提高生产率,并仅在人力资源操作员能够增加最有价值的任务中使用人力操作员。MV系统的使用在机器人制导应用中被广泛地寻求。MV系统应用于机器人进行制导和目标识别。单摄像机视觉引导解决方案正在市场上出现,特别是协作机器人。随着3D MV系统在较低入口点成本上的需求增加,将加速在更广泛的应用范围内采用机器人解决方案。预计未来几年机器人解决方案的需求将加速,在预测期间进一步扩大MV系统的销售。


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