机器视觉是制造业的流行工具。与人工智能相结合，它具有广泛的用例。例如，它可以对每天制造的数千件物体进行自动目视检查。机器视觉使用基于深度学习的训练算法来识别和理解分配给它的任何特定任务的要求。这些系统易于培训和实施。它们还可靠、坚固且稳定。机器视觉系统是低成本、高精度的设备，可以承受行业的机械应力和热应力。因此，机器视觉系统的部署和维护非常简单。如果定期进行，这是一个简短而快速的过程。

机器视觉系统的部署

不同模块的安装– 安装光学系统、馈送系统、处理器和输出系统以完成通信周期。有时根据要求添加高级数据存储和图像分析工具。灯光设置也适当进行，以获得非常好的性能。

算法定制——系统中安装的软件根据制造商的需求进行定制，以满足业务需求。数据输入系统进行训练。数据分析为系统在工业环境中的执行做好准备。

设备检查– 机器视觉模型根据配置执行任务。需要执行多种任务，例如形状识别、物体检测、模式匹配、测量和校准。

性能改进——机器视觉可以随着接触到越来越多的数据而得到改进。它有一个连续反馈机制，是算法的一部分。这使得模型能够边工作边学习。这种能力非常大限度地减少了人类的干预。

为了获得高性能需要保持哪些关键条件？

选择正确的光线——正确的光线、正确的颜色和正确的照明技术是影响机器视觉系统图像捕获条件的三个因素。根据您的要求，您可以增加或减少对比度。如果照明条件不正确，您的整个项目可能会表现不佳。

检查软件兼容性– 根据要执行的任务的要求，新软件不断添加到机器视觉系统中。您必须检查新软件程序与原始算法的兼容性，以便顺利运行。

规划未来- 在开始对机器视觉模型进行重大修改之前，为将来可能需要的轻松重新编程和建模铺平道路。

使用多功能设备——每当您开始对机器视觉系统进行建模或对其进行修改时，请考虑多功能且可以以不同方式使用的硬件。对部件进行编程的能力将值得购买这些部件的额外成本。

与环境相匹配——硬件、软件与环境必须相辅相成。例如，光学器件应与所需的视野相匹配。必须安装强大的照明装置。必须安装和测试可靠的软件库，以降低复杂性。

为升级做好准备– 机器视觉系统的维护意味着随着新的、更好的技术进入市场，系统做好持续升级和修改的准备。升级可以提高系统的效率和准确性，而不会降低系统速度。

机器视觉维护需求

维护作为培训工具——

维护有两种类型，预防性维护和维修维护。这种类型的维护只限于硬件。机器视觉系统中的硬件故障很少见。这些问题来自物料搬运系统，有时需要重新编程。机器视觉中使用的大多数设备都是固态的。这意味着活动部件非常少，因此故障点也很少。相机制造后可以使用八到十年。任何通过制造考验的硬件设备都可以轻松使用很长时间。用户错误可能会导致设备故障，但敏感电子设备通常位于用户接触不到的地方。

重新利用和重新编程——

系统的使用寿命比产品的使用寿命更长，这意味着设计、包装和产品本身的变化需要重新编程到算法中。基于采样的质量控制技术可以帮助管理此类维护。置信度分数从所谓的“黄金集”中分配给机器学习算法。它包括各种缺陷及其处理。根据该集合，制定了基线置信度计。每当机器视觉系统验证产品时，它都会给自己分配一个置信度分数。使用该置信度得分，操作人员可以证明算法是否正确执行了任务。当机器视觉系统开始出错时，就需要对其进行重新编程。

文档更新 ——

作为对客户维护服务的一部分，文档和用户手册需要不断更新以服务客户。这些手册可作为用户配置和设置机器视觉模型的指南。软件或硬件的任何更改都应立即更新，以便让用户了解有关机器视觉系统的任何重要信息。

因此，机器视觉系统的维护并不是一项繁琐的工作，但必须定期进行，以防止系统和用户因更新而不知所措。性能良好的机器视觉模型的特点是频繁升级、持续的置信度检查和最新的用户指南。在对机器视觉系统进行任何更改时，您应该记住未来可能发生的任何更改，这些更改可以通过当前添加额外的修改来更好地处理。这有助于实现更平滑的过渡、最短的停机时间和偶尔的更改，而不会影响机器视觉系统的效率和有效性。