機器視覺（Machine Vision）是機器處理和分析視覺信息的能力。雖然機器視覺最常用于制造業(yè)，但許多行業(yè)都可以從更智能的機器中獲益。

機器視覺

機器視覺，有時也稱為計算機視覺，是計算機系統(tǒng)分析和處理視覺信息的能力。一旦處理了視覺信息，任何機器或軟件系統(tǒng)都可以對其進行操作。硬件和軟件組件都驅(qū)動這個過程。

機器視覺依靠人工智能(AI) 來分析視覺信息。通過給我們的機器“眼睛”，機器視覺可以完成令人難以置信的任務(wù)，例如提醒我們系統(tǒng)故障或踩剎車以避免事故。

雖然“機器視覺”一詞聽起來很超前，但它比我們想象的要普遍得多。

機器視覺：工業(yè)設(shè)備的 "眼睛

在研究機器視覺時，我們發(fā)現(xiàn)其最常見的使用情況是在工業(yè)環(huán)境中。例如，機器視覺通常用于視覺檢查等過程。在許多情況下，機器將對自己執(zhí)行常規(guī)檢查任務(wù)。如果機器的部件內(nèi)存在問題，它將發(fā)出警報或執(zhí)行其他行動。

機器視覺在工業(yè)環(huán)境中的使用正在迅速增長。根據(jù)市場數(shù)據(jù)，2021年全球機器視覺市場的價值為132.3億美元。從現(xiàn)在到2030年，該市場預(yù)計將以7.7%的年復(fù)合增長率增長。

根據(jù)上述市場報告，工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)對質(zhì)量檢測和自動化的需求將推動機器視覺的增長和采用。

機器視覺的工作原理

機器視覺需要同時使用硬件和軟件組件。硬件的一些示例包括燈、相機、專用鏡頭和傳感器。硬件負責(zé)圖像捕獲。

軟件組件可能包括處理軟件和算法。這些 AI 和 ML 組件負責(zé)將圖像處理成機器可以理解的格式。

機器視覺過程將根據(jù)機器類型及其功能等因素而有所不同。為了說明該過程是如何工作的，讓我們考慮一個簡單的制造示例。

機器視覺過程示例

假設(shè)一家制造廠想要使用機器視覺進行例行檢查。首先，相機將捕捉機器或其組件的圖像。

然后該圖像將被轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式。然后隨附的軟件將使用算法和預(yù)定義規(guī)則分析圖像。在這個例子中，軟件會尋找機器缺陷或潛在故障的跡象。

分析完成后，機器會采取特定的行動。例如，如果發(fā)現(xiàn)問題，機器可能會關(guān)閉以避免進一步的缺陷?；蛘撸绻ㄟ^檢查，機器將繼續(xù)工作。

機器視覺用例

具體到制造業(yè)，機器視覺的用例數(shù)不勝數(shù)。例如，機器視覺可用于預(yù)測性維護等流程，其中機器使用視覺信息來預(yù)測未來的維護需求。因此，機器可以在故障發(fā)生之前得到所需的維護。

制造業(yè)中的另一個例子是產(chǎn)品檢驗。機器視覺可用于在產(chǎn)品在線時捕獲有關(guān)產(chǎn)品的視覺信息。如果在產(chǎn)品中發(fā)現(xiàn)缺陷，可以將其從生產(chǎn)線上移除，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量并節(jié)省資源。

機器視覺的用例并不止于工業(yè)制造。事實上，每個行業(yè)都可以從機器視覺中受益，機器視覺在工業(yè)部門以外使用時通常被稱為計算機視覺（下文有更多介紹）。

例如，計算機視覺是自動駕駛汽車的關(guān)鍵組成部分。硬件和軟件使汽車能夠“看到”其外部環(huán)境，例如停車標志和其他車輛。對視覺效果進行分析后，汽車將自主行動。

計算機視覺在醫(yī)療保健領(lǐng)域也變得普遍。例如，計算機視覺已被測試為一種很有前途的 COVID-19 診斷工具。醫(yī)療保健領(lǐng)域的其他發(fā)展包括用于發(fā)現(xiàn)癌癥和智能健康監(jiān)測的計算機視覺過程。

機器視覺的各種好處

讓我們的機器看到，我們可以體驗到許多重要的好處。例如，機器視覺可以提高制造業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量并降低各行業(yè)的成本。由于機器視覺仍在獲得主流采用，因此我們還有其他優(yōu)勢尚未發(fā)現(xiàn)。

防止停機

制造業(yè)面臨許多挑戰(zhàn)。最昂貴的成本之一是計劃外停機。根據(jù)最近的數(shù)據(jù)，計劃外停機每年給工業(yè)制造商造成的損失估計達 500 億美元。同樣的數(shù)據(jù)表明，設(shè)備故障導(dǎo)致的計劃外停機時間高達 42%。

許多制造商都向技術(shù)尋求幫助。機器視覺可以讓機器在設(shè)備故障發(fā)生之前預(yù)見到它，從而防止停機。因此，可以計劃停機時間并進行維修，而對企業(yè)幾乎沒有影響。

識別安全風(fēng)險

根據(jù)CDC的說法，工傷的主要原因之一是接觸物體和設(shè)備。一些傷害是直接由機器部件故障引起的。

為防止工傷，企業(yè)必須盡一切努力確保設(shè)備安全使用。機器視覺可以幫助識別可能被人工檢查忽視的安全風(fēng)險。通過預(yù)防性分析等流程，通常可以在造成傷害之前識別并減輕這些安全風(fēng)險。

識別安全風(fēng)險不僅僅適用于制造業(yè)。例如，通過計算機視覺，自動駕駛汽車可以實時識別安全風(fēng)險，在發(fā)生事故前停車或遵守路標。

提高產(chǎn)品質(zhì)量

眾所周知，我們購買的大多數(shù)產(chǎn)品都是批量生產(chǎn)的，從我們駕駛的車輛到我們消費的一些食品。談到消費者的安全和福祉，產(chǎn)品質(zhì)量是所有制造商的重中之重。

不幸的是，手動檢查過程會占用大量時間和資源。機器視覺可以通過自動化支持人工檢查過程。使用相機和計算機算法，產(chǎn)品可以在離開生產(chǎn)之前進行缺陷檢查。

降低成本

如上所述，制造商可以減少計劃外停機時間，每年可能節(jié)省數(shù)千或數(shù)百萬美元。然而，使用機器視覺時成本的降低并不止于此。

例如，機器視覺可以降低設(shè)備成本。通過機器視覺改進日常維護流程，制造商可以提高設(shè)備性能并確保昂貴的組件經(jīng)得起時間的考驗。

機器視覺與計算機視覺

機器視覺和計算機視覺是兩個經(jīng)?；Q使用的術(shù)語。盡管它們非常相似和相關(guān)，但有一個關(guān)鍵的區(qū)別。

計算機視覺最常被用作捕獲和分析視覺信息的基本過程的總稱。另一方面，機器視覺通常用于描述使用重型機械的特定工業(yè)用例。換句話說，機器視覺可以被視為計算機視覺的一個子集。

機器視覺的未來

技術(shù)進步將繼續(xù)改善機器視覺并為更多機會打開大門。例如，邊緣計算將很快允許機器視覺過程在數(shù)據(jù)源發(fā)生，從而產(chǎn)生實時行動。我們還可以期待機器和計算機視覺在零售和農(nóng)業(yè)等其他行業(yè)中變得普遍。