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发布时间:2021-11-19 13:40:00 作者:理想动力
所谓机器视觉,就是用机器代替人眼来做测量和判断。是指通过机器视觉检测设备将被摄取目标转换成图像信号,传送给的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作,那么工业自动化为什么需要机器视觉检测技术呢?主要表现如下几个地方。确性和重复性,由于人眼有物理条件的限制,在确性上机器有明显的优点,即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品,机器仍然会更加确,因为它的精度能够达到千分之一英寸。机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反,人眼每次检测产品时都会有细微的不同,即使产品时完全相同的。
当前,随着视觉可视化技术的快速发展,传统依赖于人来完成的产品缺陷检测过程正在逐步被更加***的智能化视觉系统所替代。同时,作为推进工厂智能化的重要手段,视觉检测技术应用的逐步落地,也在引发制造企业对视觉检测技术的关注。制造业传统质检手段面临的挑战在制造业,传统的产品质检过程基本都是依赖于人来完成,依据人员的经验来检测和判断产品是否合格或能进入到下一道工序。但随着业务量的增多,依赖人员的产品质检方式正在面临巨大的挑战。首先,业务量的不断增加需要企业招聘更多的质检人员参与进来才能保证产品的终质量。但这会极大的增加人力成本投入,通常情况下,由于质检岗位价值体现度不高,职位的吸引力比较低,招工异常困难。其次,由于人工质检容易受到个人情绪、态度以及经验的影响,很难保证很高的产品合格率,而且传统质检设备存在准确率低、误报率高和灵活性差等问题。第三,数据价值无法得到充分的发挥。由于传统质检大多依赖于人工来完成,很多有价值的数据无法及时进行采集,数据没有被记录,就无法对检测过程的数据进行有效分析,影响工艺的改进。因为传统的依赖人工的质检进程存在诸多问题,即影响功率也提高了成本,更无法经过对检测进程数据的收集来改善产品设计工艺和质量,严重制约了企业市场竞争力的提高。
在这一进程中,剖析结果都会由人工复判和审阅。IBM认知视觉检测体系的使用优势也十分显着。首先是利用体系替换了人来完结产品质量检测进程,极大的下降了企业对之间人员的需求,并下降了本钱。其次,体系具有智能化的处理才能。可以依据现有的符号和检测进程数据来练习模型,完结碰到新的质量问题能主动符号并反应到产线边的边际剖析体系,进一步提升产品检测的质量。轿车工厂进行智能化的喷漆质量检测改造以某轿车为例,IBM为这家轿车工厂进行智能化的喷漆质量检测改造,让IBM的认知视觉检测体系替代人来完完结对轿车表面喷漆质量的检测。在为施行IBM体系之前,该轿车企业检出率只有88,而误报率却高达27,质量检测结果十分不抱负。但在施行IBM认知视觉检测体系后,经过体系的不断的自主性优化,仅用了一个月时刻就将误报率下降为0,检出率提升到98,而且从本钱投入和功率方面看,即减少了企业对人力的依赖,也提高了产品的合格率。对这家企业而言,这是一个效的改变。除此之外,IBM还能完结对液晶面板、半导体、集成电路、微电子、装备制作、精密仪器等职业产品进行检测,并在服务于这些职业企业的使用实践中取得了良好的商场作用,得到客户的高度认可。IBM认知视觉检测技术为企业带来明显收益目前,IBM已经联合工业设备的秀合作伙伴为企业提供端到端的解决方案,例如在汽车行业,使用机器人实现自动识别车型、车体确位置,并根据3D数据近距离贴合车体拍照、分析和标记。在电子检测领域,IBM联合行业设备厂商实现自动上料,分析和分解。通过这种端到端的方案更快的部署这套认知设备和系统,从而更快的获得检测的能力。
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