与其他新兴数字技术一样，计算机视觉是工业 4.0 的重要组成部分。然而，图像处理和机器学习的新进展使计算机视觉在制造业有了新的应用案例。由于现代基于热成像的计算机视觉系统由高分辨率摄像头和人工智能组成，它们可以为制造商提供很多帮助。

制造业和工业市场可以利用计算机视觉来提高安全性、提高盈利能力和生产力。这篇博文将带您了解计算机视觉在制造业中的实际应用。

计算机视觉在制造业的优势

计算机视觉正在成为各行各业不可或缺的一部分。多年来，制造业已采用了多种形式的计算机视觉。不过，图像处理和机器学习的新趋势已迎来了创新的制造业用例。

这些就是计算机视觉在制造业中的好处。

1. 提高效率：实时分析大量数据以识别效率低下之处并优化流程以提高生产力。

2.降低劳动力成本：自动化许多重复和手动任务，以减少人工干预的需要并降低劳动力成本。

3. 提高安全性：监控工人并实时识别潜在的安全隐患，以降低事故风险并提高工作场所的安全性。

4.提高生产力：优化制造流程，减少浪费并提高整体生产力。

5.增强客户满意度：提高质量控制，降低生产缺陷产品的风险，以提高客户满意度。

计算机视觉如何改变制造业

计算机视觉的发展在制造业中越来越受到关注。人工智能在计算机视觉中的作用引起了许多企业的关注。

让我们来看看计算机视觉在制造业的9大用例。

1. 泄漏检测

检测工厂部件的油、蒸汽或液体泄漏的传统方法不安全、容易出错且劳动密集。借助计算机视觉，工业公司可以更准确、更安全地监控和发现泄漏。人工智能摄像头可以实时监控和自动检测泄漏。此外，一旦检测到泄漏，就会立即向有关部门发送电子邮件通知。

让我们考虑这样一个场景：一家拥有多条管道的化学加工厂输送有毒气体或液体。任何此类管道的泄漏都可能对使用传统状态监测的操作员构成严重威胁。因此，基于计算机视觉的泄漏检测机制可以使制造公司免于事故。借助这项技术，化工厂能够更快、更安全、更准确地远程监测和定位泄漏。 

2.腐蚀检测

在重工业中，腐蚀（生锈）对工人的操作安全构成了重大威胁。此外，传统的通过人工解释检测和识别腐蚀的过程容易出错。计算机视觉可以持续监控和自动检测腐蚀。它强制使用深度学习方法实现腐蚀检测过程的自动化。因此，它可以帮助制造商降低人为风险和相关成本。

例如，一家拥有大型钢结构的采矿公司需要经常检查结构是否腐蚀。根据工厂的规模，手动检测锈蚀可能需要几周/几个月的时间。通过使用基于机器学习的计算机视觉技术，该采矿公司有效地识别了腐蚀。此外，一旦检测到锈蚀，系统就会立即向管理人员发送警报，以进行维护活动。

3.产品组装

手动产品组装过程耗时长，成本也相当高。然而，自动化在制造领域的作用日益增强，正在用全自动系统取代这些传统方法。特斯拉已经实现了 70% 的制造流程自动化。人工智能计算机视觉技术可以帮助制造商实现产品和零部件组装流程的自动化。

此外，它使他们能够保持包装标准，同时保持准确性并节省时间。例如，软饮料灌装厂必须验证瓶盖关闭或瓶子包装是否正确。计算机视觉使整个过程自动化，并确保瓶子被精确包装。

4.缺陷检测

让我们通过一个例子来理解这一点。在生产过程中，一家葵花籽油生产公司面临着瓶子损坏的问题。手动检测缺陷的过程花费了他们一大笔钱，并在运输过程中造成了麻烦。因此，他们采用了基于计算机视觉技术的视觉检查。这使他们能够立即检测到缺陷并实时收到通知。

5.库存管理

手动库存管理流程需要大量人力资源。一般来说，制造公司会面临库存错放、缺货、员工失误、库存过剩等问题。使用计算机视觉驱动的人工智能无人机，制造商可以实现库存监控和管理流程自动化。它可以避免缺货、准确跟踪库存变动并自动计算库存。

举例来说，我们来考虑一个制造库存，如果手动管理、放置和跟踪库存货物会很困难。然而，基于人工智能的计算机视觉方法帮助他们超越了人类同行，使他们的库存管理团队能够：

• 立即找到放错位置的物品

• 确保及时、系统的行动

• 实时接收警报通知

• 做出明智且及时的决策

6. 库存盘点

对于任何采用传统库存盘点方法的制造公司来说，大的威胁就是无法追踪库存。借助计算机视觉，制造商可以实时统计产品数量，并实现库存盘点周期自动化。它消除了工人进行手动盘点的需要，从而降低了错误率和耗时。

例如，在工厂车间，工人要计算传送带上的产品数量，这项工作既费力又繁琐。因此，为了节省时间和能源，建议采用能够即时识别产品的热像仪进行库存管理。可以使用计算机视觉自动计算产品数量。

7. 条形码分析

在当今世界，条形码扫描已成为识别产品的基石。条形码使识别变得容易。在制造业中，公司必须确保在发布产品（例如机械类型）之前获得准确的条形码。这是制造业中安全的计算机视觉用例之一。

8.包装标准

计算机视觉可用于验证产品是否正确包装和贴标，从而降低出错风险并确保符合监管要求。这是通过训练计算机视觉系统来识别正确包装产品的具体属性来实现的。这些属性包括标签的位置和方向、安全密封的存在以及正确的包装材料。然后，系统可以将每件产品在生产线上移动时的属性与预期标准进行比较，并在检测到任何偏差时提醒操作员。

9.预测性维护

计算机视觉可用于实时监控机器和设备，在它们导致故障之前检测出磨损迹象。这有助于避免代价高昂的停机和维修。该系统可以经过训练识别正常机器行为的具体属性，例如声音和振动模式、温度读数和功耗。

如果系统检测到任何与预期行为的偏差，它可以提醒操作员注意潜在问题，并在设备发生故障之前安排维护或维修。此外，计算机视觉还可用于监测皮带和轴承等关键部件的状况，并检测可能需要更换的磨损迹象。这有助于延长设备的使用寿命并降低维护成本。这使得预测性维护成为制造业计算机视觉的主要属性。

利用计算机视觉解锁新智能！

随着智能产品和创新技术的出现，计算机视觉已成为焦点。全球制造企业都在采用现代计算机视觉技术，以提高运营效率、安全性和生产率。如果您想将计算机视觉融入制造流程，可以联系我们的机器学习专家。