什么是機器視覺？
2023-08-24
眾所周知，人的眼睛是感官器官中最重要的一部分，通過視覺我們能夠感知世界、理解事物，甚至與周圍環(huán)境進行互動。然而，隨著科技的飛速發(fā)展，一個新的概念逐漸走入人們的視野——機器視覺。它是一種模仿人類視覺系統(tǒng)的技術(shù)，利用攝像機和計算機等設(shè)備，為機器賦予“看”的能力。
眾所周知，人的眼睛是感官器官中最重要的一部分，通過視覺我們能夠感知世界、理解事物，甚至與周圍環(huán)境進行互動。然而，隨著科技的飛速發(fā)展，一個新的概念逐漸走入人們的視野——機器視覺。它是一種模仿人類視覺系統(tǒng)的技術(shù)，利用攝像機和計算機等設(shè)備，為機器賦予“看”的能力。
隨著科技的進步和需求的增長，傳統(tǒng)的人工目視檢測已經(jīng)無法滿足高質(zhì)量、高效率的生產(chǎn)需求，這種方法不僅在產(chǎn)品檢驗中速度慢、效率低，而且在檢驗過程中容易出現(xiàn)錯誤，導(dǎo)致檢驗結(jié)果不準(zhǔn)確。如今，隨著計算機技術(shù)、人工智能等科學(xué)技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，以及研究的深入，現(xiàn)代工藝生產(chǎn)逐漸引入了表面缺陷檢測技術(shù)。該技術(shù)提高了生產(chǎn)作業(yè)的效率，避免了人工判斷問題的主觀性，實現(xiàn)了更好、更準(zhǔn)確的表面缺陷檢測。
作為人工智能的下一步，機器學(xué)習(xí)被定義為可以在比標(biāo)準(zhǔn)計算機更少的人類交互下運行和處理的系統(tǒng)。那么，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種范式，是指利用模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行推理的系統(tǒng)?？紤]到工業(yè)自動化，機器學(xué)習(xí)減少對人工干預(yù)的需求，而深度學(xué)習(xí)走得更遠，專注完全消除人工干預(yù)。工業(yè)4.0:深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前工業(yè)增長時代的支柱，允許小型成像自動化，從而節(jié)省時間和金錢成本。 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的主要權(quán)衡是，機器學(xué)習(xí)將需要更少的計算能力，而深度學(xué)習(xí)將需要更多的計算能力。
機器視覺憑借其檢測精度高、速度快、有效避免人工檢測帶來的主觀性和個體差異等優(yōu)勢，在機器視覺公司領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。機器視覺檢測技術(shù)大大提高了檢測系統(tǒng)的效率，可以對檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析。在精密制造業(yè)中，機器技術(shù)被廣泛用于檢測生產(chǎn)過程中工件的產(chǎn)品缺陷，是實現(xiàn)高質(zhì)量產(chǎn)品生產(chǎn)和降低成本的理想選擇。
隨著科技高速的發(fā)展，鋰電行業(yè)成為人們生活中不可或缺的能源解決方案。然而，紛繁復(fù)雜的生產(chǎn)過程和快速增長的市場需求給鋰電行業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。其中，表面瑕疵對電池性能和安全性的影響不容忽視。在過去，鋰電行業(yè)瑕疵檢測主要依靠人工目測和經(jīng)驗判斷，效率低下且準(zhǔn)確度有限。然而，隨著自動化和智能化技術(shù)的發(fā)展，表面瑕疵檢測系統(tǒng)應(yīng)運而生。這一先進技術(shù)將為鋰電行業(yè)帶來可觀的機遇和突破。
整個鋰電設(shè)備正在坐擁動力電池產(chǎn)能擴張、制造升級所帶來的產(chǎn)業(yè)紅利。鋰電檢測設(shè)備企業(yè)當(dāng)前應(yīng)警惕行業(yè)高速增長背后潛在的四大挑戰(zhàn)。因為材料、結(jié)構(gòu)和使用的特殊性，鋰電池的生產(chǎn)較一般產(chǎn)品安全要求更高。生產(chǎn)環(huán)節(jié)多達四五十道工序，人工檢測效率低，漏檢率高，難以滿足自動化生產(chǎn)的需求
在機器視覺系統(tǒng)中，鏡頭的主要作用是將成像目標(biāo)在圖像傳感器的光敏面上。鏡頭的質(zhì)量直影響到機器視覺系統(tǒng)的整體性能，合理地選擇和安裝鏡頭，是機器視覺系統(tǒng)設(shè)計的重要環(huán)節(jié)。
鋰電池是新能源增長較快、未來預(yù)期最為樂觀的應(yīng)用領(lǐng)域，對于電池制造商來說，想要搶占更多市場份額就需要穩(wěn)定生產(chǎn)出更安全更高質(zhì)量的鋰電池。鋰電池制造檢測可分為電極、裝配、化成、模組和電池包系統(tǒng)四大階段，每個階段都會遇到許多棘手問題，下面舉例常見的鋰電外觀缺陷檢測難題。
從動力電池到移動電源，鋰電行業(yè)已經(jīng)成為現(xiàn)代科技的重要支柱之一。然而，隨著市場的日漸競爭，品質(zhì)管控已經(jīng)成為鋰電行業(yè)發(fā)展的核心關(guān)注點。如何提高生產(chǎn)質(zhì)量并降低不良率?如何提升工作效率并降低成本支出?鋰電池產(chǎn)業(yè)制造過程中的痛點，由于鋰電池的制造工藝較為復(fù)雜，工序繁多，其每道工序都會影響鋰電池的性能。在成本控制和政策導(dǎo)向的雙重壓力下，降低成本是目前鋰電池廠商的迫切需求，所以，高效率、低能耗、高精度的自動化是鋰電池生產(chǎn)的必然趨勢，也是動力電池得以大規(guī)模制造的條件。
九十年代中后期開始，我國機器視覺進入理論探索階段。到本世紀(jì)初，逐步掌握了簡單的機器視覺軟硬件產(chǎn)品，并搭建了機器視覺初級應(yīng)用系統(tǒng)。約從2010年起，AI算法加速發(fā)展，促進了機器視覺行業(yè)發(fā)展。我國機器視覺行業(yè)大致經(jīng)歷了理論探索、行業(yè)應(yīng)用和深度理解等階段，逐漸走向成熟。在這個過程中，政策起到了催化劑作用，“十四五”期間，全國各地都提出了機器視覺行業(yè)的發(fā)展目標(biāo)。根據(jù)公開數(shù)據(jù)，2020年我國工業(yè)自動化市場規(guī)模突破2000億元，到2021年，我國自動化及工業(yè)控制市場規(guī)模達到2530億元。