機器視覺(jué)是工業(yè)4.0和物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)
機器視覺(jué)將機器學(xué)習與商業(yè)級的硬件融合在一起,為消費者和企業(yè)提供前所未有的感知環(huán)境的能力。除了這些技術(shù),還有自動(dòng)化和高速網(wǎng)絡(luò ),共同構成了一場(chǎng)新的工業(yè)革命——工業(yè)4.0。它們將為工業(yè)帶來(lái)一種低浪費、高效率工業(yè)活動(dòng)的全新方式。
機器視覺(jué)將會(huì )影響制造、鉆探和采礦等垂直領(lǐng)域。在貨運和供應鏈管理、質(zhì)量保證、材料處理、安全,以及其他各種過(guò)程中,都會(huì )有進(jìn)一步的發(fā)展。
不久之后,機器視覺(jué)將會(huì )無(wú)處不在,為工業(yè)世界構建的物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)提供關(guān)鍵的智能技術(shù)。下面,讓我們來(lái)看看它是如何付諸實(shí)踐的。
什么是機器視覺(jué)?
機器視覺(jué)是一種能讓機器更好地感知周?chē)h(huán)境的技術(shù)。它有助于高階圖像識別和更高級意識的決策。
為了利用機器視覺(jué),需要使用高保真攝像機來(lái)捕捉環(huán)境或工件的數字圖像。這些圖像可以通過(guò)自動(dòng)駕駛車(chē)輛(AGV)或機器人進(jìn)行拍攝。然后機器視覺(jué)使用非常復雜的模式識別算法來(lái)判斷它的位置、身份或條件。
適當的照明是實(shí)現機器視覺(jué)的關(guān)鍵因素
在機器視覺(jué)應用中有幾種常見(jiàn)的光源,包括led、石英鹵素、金屬鹵化物、氙氣和傳統的熒光燈。如果條形碼或工件的一部分被遮擋,讀取可能會(huì )產(chǎn)生錯誤。
機器視覺(jué)結合了先進(jìn)的硬件和軟件,使機器能夠以新的有效的方式觀(guān)察并對外界刺激作出反應。
機器視覺(jué)如何支持企業(yè)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)?
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)設備的普及標志著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步。IIoT使企業(yè)業(yè)務(wù)自上而下獲得前所未有的可見(jiàn)性?;诰W(wǎng)絡(luò )傳感器和云資源,為企業(yè)與業(yè)務(wù)合作伙伴之間提供本地和遠程資產(chǎn)的雙向移動(dòng)。
物聯(lián)網(wǎng)硬件和軟件可以產(chǎn)生有價(jià)值的操作數據,不僅應用于機械活塞或軸承這樣的小部件,也可用于卡車(chē)車(chē)隊這樣的大系統。企業(yè)應該把目光投向任何有潛力的地方,即使是在資源或勞動(dòng)力短缺的時(shí)候。
物聯(lián)網(wǎng)意味著(zhù)無(wú)處不在的計算
機器視覺(jué)在物聯(lián)網(wǎng)中處于什么位置呢?機器視覺(jué)使現有的物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)更加強大,能夠更好地傳遞價(jià)值和效率。我們共同期待它創(chuàng )造出更多全新的機會(huì )。
增強傳感器的作用:機器視覺(jué)使整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器更加強大和有用。傳感器不僅提供原始數據,還能提供一定程度的解釋和抽象,可用于決策制定或實(shí)現更高級別的自動(dòng)化。降低帶寬需求:機器視覺(jué)有助于降低大規模物聯(lián)網(wǎng)構建的帶寬需求。與原有方式相比——從數據源捕獲圖像和數據,然后將其發(fā)送到服務(wù)器進(jìn)行分析,機器視覺(jué)通常從數據源進(jìn)行研究?,F代工業(yè)產(chǎn)生了數以百萬(wàn)計的龐大數據,借助于機器視覺(jué)和邊緣計算,大量數據點(diǎn)可以直接轉化為可執行的操作,而不需要傳輸到中間節點(diǎn)進(jìn)行二次處理。支持物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)化解決方案:機器視覺(jué)非常好地補充了物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)。與QA人員相比,機器人檢測的工作速度更快、更準確,而且一旦發(fā)現缺陷和異常,它們會(huì )立即向決策者提供相關(guān)數據。提高機器人/協(xié)作機器人的安全性和實(shí)用性:利用機器視覺(jué)構建的導航系統賦予機器人/協(xié)作機器人更大的自主性和尋路能力,幫助它們與人類(lèi)一起更快、更安全地工作。在地下倉庫和其他具有高風(fēng)險的環(huán)境中,機器視覺(jué)幫助機器人提高響應時(shí)間,減少不必要的錯誤及其損失。使資產(chǎn)更加透明化:與傳統模式相比,如今公司和產(chǎn)業(yè)的運作,在時(shí)間、材料和勞動(dòng)力等資產(chǎn)浪費方面要少得多。機器視覺(jué)將繼續服務(wù)于無(wú)人機、材料處理設備、無(wú)人駕駛車(chē)輛、生產(chǎn)線(xiàn)和檢測站,以便更好地與物聯(lián)網(wǎng)的其他部件交換詳細和有價(jià)值的數據。在工廠(chǎng)環(huán)境中,這意味著(zhù)機器和人員能夠更好地協(xié)調工作,減少瓶頸、摩擦和其他中斷。
企業(yè)如何應用機器視覺(jué)?
當你考慮典型工業(yè)過(guò)程中的每一個(gè)步驟時(shí),不難看出機器視覺(jué)可以改進(jìn)操作的每一個(gè)環(huán)節。
例如制造一個(gè)汽車(chē)部件,人類(lèi)和協(xié)作機器人共同把控原材料的質(zhì)量,然后運送到工廠(chǎng)進(jìn)行加工。產(chǎn)品只有順利完成QA流程,最后才會(huì )運送到零售商或最終用戶(hù)的手上。
無(wú)論產(chǎn)品是在倉庫中,或在運輸途中,甚至在線(xiàn)上還沒(méi)有裝配,機器視覺(jué)提供了一整套的自動(dòng)化處理流程。它不僅提高了每個(gè)部門(mén)的作業(yè)效率,而且保持了更高和更一致的質(zhì)量水平。
在現實(shí)應用中,公司已經(jīng)將機器視覺(jué)融入到他們的工作流程中。
有些應用程序非常簡(jiǎn)單,比如在倉庫地板上劃一條線(xiàn),讓無(wú)人駕駛車(chē)輛安全地跟隨。還有一些機器視覺(jué)工具更加復雜,無(wú)論簡(jiǎn)單與否,都會(huì )帶來(lái)全新的改變。
激動(dòng)人心的是,曾經(jīng)在工業(yè)世界中被認為很難或不可能外包給機器人的任務(wù),現在也能借助于機器視覺(jué)完成。如上所述,在倉庫中挑選用戶(hù)訂單的箱子是一個(gè)存在固有風(fēng)險的過(guò)程,任何篩檢錯誤都會(huì )損害商譽(yù)和客戶(hù)利益。
其中產(chǎn)品包裝損壞、物品位置變動(dòng)和SKU標識(庫存保有單位,Stock keeping Unit )的細微變化是最大的誤差來(lái)源,采用機器學(xué)習撿箱是一個(gè)非常好的選擇。
現在投入使用的自主定購機器人已接近100%,它們可以安全地導航,檢查貨箱中的零部件和產(chǎn)品,使用機械手臂做出正確的選擇,并運送到分檢區域或包裝區域。
這意味著(zhù)公司運送受損貨物或不正確的SKU的風(fēng)險要小得多,盡管如此,這些產(chǎn)品仍與客戶(hù)訂購的并不完全匹配。
自動(dòng)化質(zhì)量保證和檢查是機器視覺(jué)和物聯(lián)網(wǎng)應用的另一個(gè)重要方面,并迅速得到了普及。
在一些現代制造環(huán)境中,它不僅幫助雇主自動(dòng)化質(zhì)量保證過(guò)程并提高質(zhì)量,而且不需要犧牲人力。同時(shí),自動(dòng)化檢測站處理這些重復性的工作,而員工則學(xué)習更多需要認知能力的技能。
到2025年,協(xié)作機器人在所有機器人市場(chǎng)中可能會(huì )占據34%的份額。這在很大程度上是出于機器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展,以及盡可能多的消除現代工業(yè)中低效、不準確和浪費的需求所推動(dòng)的。
機器視覺(jué)與第四次工業(yè)革命
預計機器視覺(jué)在未來(lái)幾年還將繼續發(fā)展,并進(jìn)一步推動(dòng)工業(yè)4.0,許多人稱(chēng)之為第四次工業(yè)革命。據悉, Eyes產(chǎn)品已經(jīng)具有嵌入式板級圖像處理和機器視覺(jué)功能。
機器視覺(jué)能力的提升將帶來(lái)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0技術(shù)的更廣泛應用,以及企業(yè)數字化智能化發(fā)展的新模式。