什么是機(jī)器視覺?
什么是機(jī)器視覺?
1.什么是機(jī)器視覺?
簡而言之,機(jī)器視覺技術(shù)使工業(yè)設(shè)備能夠“看到”它正在進(jìn)行的操作,并根據(jù)它所看到的情況做出快速的決策。機(jī)器視覺最常見的用途是目視檢查和缺陷檢測、定位和測量零件,以及對產(chǎn)品進(jìn)行識別、分類和追蹤。
機(jī)器視覺是工業(yè)自動化的基礎(chǔ)技術(shù)之一。幾十年來,其幫助提高了產(chǎn)品質(zhì)量、加快了生產(chǎn)速度并優(yōu)化了制造和物流過程。現(xiàn)在,這項成熟的技術(shù)正在與人工智能融合,并引領(lǐng)著向工業(yè) 4.0 的過渡。
2.機(jī)器視覺的起點是什么?
在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)興起之前,機(jī)器就已經(jīng)可以進(jìn)行“觀察”了。1970 年代初期,計算機(jī)開始使用特定算法來處理圖像和識別基本特征。這種經(jīng)典的機(jī)器視覺技術(shù)可以檢測物體邊緣以定位某個零件,發(fā)現(xiàn)表示缺陷的顏色差異,并識別表示孔洞的連續(xù)像素斑點。
經(jīng)典機(jī)器視覺不需要人工智能,操作相對簡單。文字必須簡單清晰,就像條形碼一樣。形狀必須是可預(yù)測的并符合某種精確的圖案。經(jīng)典的機(jī)器視覺系統(tǒng)無法讀取手寫筆跡、解讀皺巴巴的標(biāo)簽或區(qū)分蘋果和橙子。
盡管如此,經(jīng)典的機(jī)器視覺也已經(jīng)對制造業(yè)產(chǎn)生了巨大的影響。機(jī)器不會感到疲倦,因此它們可以比肉眼更快且更可靠地發(fā)現(xiàn)缺陷。此外,機(jī)器不受人類視覺能力極限的約束。專用的機(jī)器視覺攝像頭可以使用熱成像來檢測熱異常,以及使用 X 射線來發(fā)現(xiàn)微觀缺陷和金屬疲勞。
3.人工智能與機(jī)器視覺有什么關(guān)系?
邊緣計算越來越強(qiáng)大——涵蓋網(wǎng)絡(luò)邊緣及其他地方的嵌入式和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備——此外越來越多的人工智能 (AI) 深度學(xué)習(xí)模型正在從根本上擴(kuò)展機(jī)器視覺的功能。這種能力的快速增長正引領(lǐng)著向智能工廠和工業(yè) 4.0 的轉(zhuǎn)型。
人工智能使用被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型增強(qiáng)了經(jīng)典的計算機(jī)視覺算法。當(dāng)計算機(jī)接收到圖像或由圖像組成的視頻流時,機(jī)器視覺軟件會將圖像數(shù)據(jù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行比較。這個過程被稱為深度學(xué)習(xí)推理,它使計算機(jī)能夠識別非常細(xì)微的差異,例如織物中微小的圖案不匹配和電路板上的微觀缺陷。
為了提高準(zhǔn)確性和速度,數(shù)據(jù)科學(xué)家為特定應(yīng)用創(chuàng)建了特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在這個被稱為監(jiān)督訓(xùn)練的過程中,計算機(jī)會審查數(shù)以萬計的樣本并識別有意義的模式,包括人類可能無法檢測到的模式。
有一些模型可以檢測顯示器中的像素死點和偏色像素,檢查焊縫中的孔隙,以及精確定位織物中的勾絲。當(dāng)然,還有更多的模型正在不斷的開發(fā)和完善之中。
4.智能機(jī)器視覺在自主系統(tǒng)如何運(yùn)用?
人工智能正在擴(kuò)大機(jī)器視覺的功能,其效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了目視檢查和質(zhì)量控制。借助智能機(jī)器視覺,機(jī)器人可以進(jìn)行三維感知、幫助對方夾持零件并檢查彼此的操作。它們甚至可以與人類同事互動,確保他們共同安全地開展工作。
具有智能視覺的機(jī)器可以使用自然語言處理來讀取標(biāo)簽和解讀標(biāo)志。具有智能視覺的機(jī)器人可以理解形狀、計算體積,并完美地給箱子、卡車甚至集裝箱進(jìn)行填裝,盡可能地減少空間浪費。
從能夠自動執(zhí)行簡單任務(wù)的自動化機(jī)器,轉(zhuǎn)型為視覺能力超越肉眼極限、自主思考,從而能夠長期對各種元素進(jìn)行優(yōu)化的自主型機(jī)器,這一轉(zhuǎn)變將推動工業(yè)創(chuàng)新達(dá)到全新的水平。
這聽起來像是科幻小說,但智能機(jī)器視覺如今已在工廠、倉庫和運(yùn)輸中心發(fā)揮作用,通過處理日常任務(wù)來幫助和協(xié)助人類工人,以便工人可以利用他們的專業(yè)知識專注于最重要的環(huán)節(jié)。
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