制造业中的人工智能提高了其所有运营的安全性和效率。制造业中常用的工具之一是机器视觉。它用于对每天制造的数千件物体进行自动目视检查。随着人工智能的进步，算法开发的过程变得更加优越。基于深度学习的检测模型通常与机器视觉系统相结合。这样的系统更容易训练和实施。工业机器视觉系统也更加可靠、稳健和稳定。它们具有较高的机械稳定性和温度稳定性，成本低但精度高。机器视觉在制造业中有许多不同的应用。以下是一些机器视觉应用 -

1. 物体检测

这是一个机器视觉用例，其中机器视觉辅助系统寻找单个对象而不是整个图像。此练习的目标是识别图像内的不同对象，以便消除与检查不相关的对象，只关注相关对象。使用各种技术来使对象检测尽可能高效。物体检测应用于制造业的许多环节，如装配线、分拣、质量管理、库存管理等。例如，在变速箱装配链中，机器视觉分析特定零件的图像并确认是否存在物体该图像中的这些部分。

2. 零件计数

这是一项缓慢而乏味的任务，但不需要太多的智力来完成。然而，试图实现日常目标的手动操作员可能会在计数时犯错误，这可能会导致组装零件的严重延误。机器视觉可以使用其对象识别算法来检测零件，然后准确、快速地对它们进行计数。例如，在制造链中，机器视觉可以高效地对堆叠的活塞环进行计数。

3. 表面缺陷识别

表面缺陷识别是另一个机器视觉应用，是质量控制的重要步骤。手动识别表面缺陷是一项繁琐的任务，操作员在尝试将供应与需求相匹配时可能会错过缺陷。机器视觉可以通过易于训练的模型提供表面检测的准确性和效率。在制造业中，表面缺陷检测可以检测铸造部件、轴承和不同金属表面的缺陷。例如，包装缺陷识别可以帮助识别可能在运输过程中造成损坏的不良包装。

4. 打印缺陷识别

打印缺陷识别是检测打印中的异常情况（例如颜色、文本或图案不一致）的过程。操作员的手动检查可能会导致疏忽，从而导致产品质量下降。机器视觉可以使用人工智能和深度学习来执行印刷缺陷识别。这可以处理印刷品、标签和包装印刷品。

5. 打印字符读取

打印字符识别是使用OCR（光学字符识别）执行的机器视觉用例之一。机器视觉可以借助打印字符读取来帮助跟踪制造供应链中的各种物体。它可以验证任何对象的名称标签和其他详细信息，并在对象经历生命周期的各个阶段时更新对象的状态。它在物流中非常有用，因为物品丢失的风险很高。

6. 条码扫描

机器视觉可用于读取条形码和数据矩阵码。这将有助于对人工智能识别的产品进行分类，从而防止生产和包装过程出错。机器视觉条形码扫描仪比可能容易出错的手动分类过程更高效。在制造业中，条形码扫描仪可以根据产品的属性或特征来区分产品。

7. 定位

机器视觉可以定位物体并说明其相对于寻找它的操作员的坐标或位置。在任何时间点定位对象的能力有助于物流和供应链管理。如果物品丢失，通过机器视觉进行物体检测可以轻松快速地找到物体的位置。在制造过程中，定位对象至关重要，因为各种零件会从一个部分流入和流出到另一部分。机器视觉可以通过各种方式识别和跟踪所有此类物体。

8. 测量

测量各种物体的表面积、体积、长度和宽度对于估计它们在运输过程中占据的空间是必要的。物理检查只能给出此类测量的估计值。利用机器视觉，人工智能可以识别物体，并根据图像计算其几何尺寸。例如，发动机气缸孔的内径可以通过使用机器视觉的 2D 或 3D 相机拍摄的图像来测量。

9. 机器人引导

这是一种机器视觉应用程序，涉及定位特定零件并确保其正确放置和定位，以便在生产中不会发生错误或停机。机器人引导可以通过机器控制器或机器人执行视觉辅助机器人操作。这些机器人可用于管理高精度和准确度的可重复活动，不间断地工作以确保非常大效率，并且可以轻松地在对手动操作员不安全的环境中使用。例如，自动拾取和放置将非常快速地组装任何物体的组件。

因此，机器视觉是一种可以通过人工智能和深度学习算法彻底改变制造业效率和准确性的工具。与控制器和机器人相结合，此类模型可以监控制造供应链中发生的一切，从组装到物流，以非常少的人为干预。它消除了手动操作带来的错误，并允许参与此类操作的人员从事更多认知任务。机器视觉的用途广泛且多样。因此，机器视觉可以改变制造公司执行任务的方式。