人工智能最終改變了游戲規(guī)則，幾乎在所有領域都有無數(shù)的應用。 人工智能現(xiàn)在已經(jīng)進入生產(chǎn)和制造領域，可以利用深度學習的力量，在這個過程中提供更快、更便宜、更好的自動化。
什么是機器視覺檢測？
這涉及生產(chǎn)線上產(chǎn)品的質(zhì)量管理分析。 視覺檢測也可用于生產(chǎn)中各種產(chǎn)品的內(nèi)外檢測。
什么時候需要機器視覺檢測？
視覺檢查用于生產(chǎn)中的質(zhì)量或缺陷檢查，但可以在非生產(chǎn)環(huán)境中使用，以確定是否存在指示目標，并避免潛在的不良影響。
許多需要外觀測試的行業(yè)都認為外觀測試非常重要。 企業(yè)應該優(yōu)先，因為外觀測試可能導致的錯誤的潛在成本非常高。 高端設備價格昂貴、報廢、返工或客戶損失。 視覺測試的優(yōu)先事項包括飛機維護、食品工業(yè)、醫(yī)藥、藥品、工業(yè)產(chǎn)品等。
研究表明，人工檢測到的錯誤通常在20%到30%之間。 有些缺陷是由人為錯誤引起的，有些是由空間限制引起的。 有些錯誤可以通過培訓和實踐減少，但不能完全消除。
制造過程中的外觀檢查錯誤，采用以下兩種形式之一。 遺漏檢測現(xiàn)有的缺陷，或者將不存在的缺陷誤識別(誤報)。 與誤報率相比，漏檢率要高得多。 泄漏會導致質(zhì)量下降，錯誤預警會導致不必要的生產(chǎn)成本和整體浪費。
人工智能
為什么不能只做手動檢查？
1 .檢查員速度慢，效率低。
2 .人工檢測極限。
3 .視力不準確。 人眼無法準確測量。 特別是在狹小的范圍內(nèi)。 比較兩個相似的對象時，眼睛可能不會注意到一個對象比另一個對象小還是大。 這個概念也適用于表面粗糙度、尺寸等需要測量的要素。
4 .成本很高。 由于任命了(數(shù)名)經(jīng)過培訓的人員，勞動力成本仍然很高。 從成本的角度來看，手工檢查操作員的年薪可能在5萬人- 8萬人之間。
取代新時代
自動外觀檢查可以通過使整個外觀檢查過程獨立于手動干預來克服這些問題。 自動化系統(tǒng)的使用通常超過了手動檢查的標準。 通過利用深度學習和機器視覺，可以構(gòu)建智能系統(tǒng)進行全面的質(zhì)量檢查，直到最小化細節(jié)。 不用行走和說話的機器人，我們就能自動進行檢查和其他生產(chǎn)。 自動化外觀檢查過程需要最低限度的物理設備。 相反，通過深度學習的使用，這個過程變得更加智能了。 該方法通常涉及圖像采集、預處理、特征提取和分類等步驟。 這也被分類為廣義圖像識別。
