生产多面手 — 广泛高效的机器视觉解决方案
近年来，随着数字工具、机器学习系统和智能软件应用越来越普遍，并且在生产过程中发挥着越来越大的作用，了解如何使用它们并获取最大收益至关重要。
如今，生产控制不断向数字化、自主化方向发展。机器视觉系统作为生产过程的重要组成部分，如果没有这些智能传感器，控制生产的数据采集工作几乎是不可能的。
因此，下文将介绍机器视觉系统对工业企业的四个关键影响因素。
- 有近乎无限的应用领域
- 提高生产效率和企业盈利能力
- 智能解决方案替代人工决策
- 在设计阶段规划是更好的选择
近乎无限的应用领域
随着机器视觉技术的迅速发展，其应用领域也越来越广泛。例如，显微尺度下精确的机器视觉能够获取相关工艺信息以及产品的形状、颜色和表面结构的实时信息。基于机器视觉的成像技术可以产生用于测量、生产控制和分析、质量控制和优化的有效数字信息。
应用领域
提高生产效率和企业盈利能力
对生产型企业来说，如何高效地管理不同专业的资产设备和人员等多维生产要素，并根据实时情况进行综合管控和优化是非常有挑战性的。借助机器视觉，可以同时解决多项挑战，同时提高运营的盈利能力、质量和效率，实现10%的产量增长，并减少25%-50%的原材料损失。
产量的增加主要是得益于生产率的提高和效率的提升。与人眼的速度和精度相比，机器视觉可以以更高的速度和精度检查生产状况，从而提高生产效率。机器视觉可以及时解决质量缺陷并尽可能有效地使用原材料，从而减少原材料损失。另外，从质量控制工作中解放的人力资源可用于其他地方，从而节约人力成本。
智能解决方案代替人工决策
机器视觉系统的结构既可以非常简单，可能只包括一个采集数据的相机，然后将数据发送到计算机进行分析，也可以是一个与生产控制、自动化和机器人技术相连接的复杂的解决方案，并可以几乎独立运行以优化整个生产过程。
此外，针对在操作系统中无法通过传统编程解决的问题，可以通过机器视觉和人工智能的结合来解决。
随着技术的发展，人工智能和机器学习越来越多地集成到机器视觉系统中。利用人工智能算法从海量数据集中挖掘的关键数据，使得自动化和生产控制系统能够以比以前更有效的方式利用机器视觉收集的信息，以优化和预测生产活动。
在设计阶段规划是更好的选择
尽管机器视觉系统硬件本身只包含一个紧凑型智能相机，但通过综合解决方案将数据应用于不同领域，可以最大限度地发挥机器视觉的优势。
由于机器视觉系统和相关应用领域的数量几乎不受限制，因此机器视觉项目通常从预分析和设计步骤开始，在此期间，与客户一起定义系统中使用的测量方法。除了客户的需求外，系统的范围和技术的选择也取决于测量条件。比如说，照明条件是规划机器视觉系统时要考虑的关键的因素之一。另外，通过测试选择用于实际生产线的测量方法和设备，以及为软件开发收集原始数据，也可以进一步地提升机器视觉的部署效率。
除了机器视觉技术方案的选择和应用的要求之外，机器视觉系统开发中最重要的部分是设计阶段，设计阶段将确定最具成本效益和最高效的实施方案。
