越來越多的前沿制造者正在把人工智能(AI),尤其是名為深度學習的機器學習領(lǐng)域,引入到他們的機器視覺技術(shù)中。雖然機器視覺技術(shù)已經(jīng)存在了一段時日,但其優(yōu)勢在于汽車、食品與飲料、藥物制造和電子產(chǎn)品制造等高要求的行業(yè)中顯得尤為重要。
這些視覺技術(shù)可以在質(zhì)檢、供應(yīng)鏈部件追蹤、測量、存在性檢測、計量和孔隙探測中發(fā)揮作用。但傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)在實施時仍有其困難。
這其中的難點涵蓋了硬軟件的兼容性、資金投入、購買周期、維護、操作互通、培訓以及處理復(fù)雜案例。對于德國制造者,找到合適的熟練員工也是一個緊迫的問題。自動化技術(shù)正在越來越多地補足勞動力短缺并協(xié)助現(xiàn)有員工。
采用深度學習優(yōu)化機器視覺
例如,在工廠內(nèi),建立和管理工業(yè)自動化過程常常是緩慢且困難的,因為需要依靠多種配有不同軟件的設(shè)備及其陳舊的用戶界面。大量的供應(yīng)商還要求客戶為專用的工業(yè)掃描和視覺相機使用不同的軟件,增加了復(fù)雜性和成本。這與我們在產(chǎn)品線上,尤其是在移動、掃描和自動化平臺上所追求的核心原則——可擴展、持久和兼容性,是相違背的。
制造領(lǐng)域在不斷進化,要求提高產(chǎn)量和速度、滿足新的安全規(guī)定、處理日益增加的數(shù)據(jù)并從中提煉有價值的信息。制造商需要的是能夠應(yīng)對這些問題的現(xiàn)代化機器視覺方案。
但仍有許多人對新型的深度學習機器視覺方案知之甚少,或?qū)@些方案如何助益他們的檢測和測量流程一無所知。
有81%的汽車業(yè)決策者認為,若能在技術(shù)上增加投資,將更容易實現(xiàn)其業(yè)務(wù)目標,而78%的人則認為他們的團隊需要更多創(chuàng)新思維以保持競爭力。但也有78%的人表示,他們的團隊難以跟上技術(shù)進步的步伐。
加強自動化,例如通過機器視覺來自動化視覺檢測,不僅可以提高準確度、速度、規(guī)范性和安全性,也使得工程師能夠?qū)z測工作交給機器,從而專注于其他更重要的任務(wù)。
更加高效、靈活并且用戶友好
以深度學習為基礎(chǔ)的機器視覺軟件已成為表面探測、自然原料變化探測、紡織品檢驗、分類、形態(tài)涂層檢測、分離以及特征和異常檢測的絕佳選擇。
正確利用深度學習的硬件和軟件組合可以提升機器視覺的能力,包括處理更為復(fù)雜的情境,并提高工程師的效率,使他們更多地像數(shù)據(jù)與AI專家。帶有深度學習特性的新相機、傳感器和視覺平臺能夠解決傳統(tǒng)機器視覺技術(shù)難以應(yīng)對的問題。
現(xiàn)在,基于人工智能的機器視覺工具提供了友好的“拖放”界面、即用即得的工具庫、解決方案創(chuàng)建流程,并得到了經(jīng)驗豐富的技術(shù)合作伙伴的支持。這些合作伙伴能為用戶提供必要的建議、數(shù)據(jù)品質(zhì)和標記指導(dǎo)。
用戶還可以獲得靈活的升級選項:僅需一個簡單的許可,就可以將常規(guī)工業(yè)掃描器升級為機器視覺相機,或?qū)呙柢浖墳橐曈X軟件平臺,這無疑為用戶節(jié)約了大量成本和時間。
工程師、開發(fā)者和數(shù)據(jù)專家現(xiàn)在可以在圖形化環(huán)境中合作,該環(huán)境提供了大量已驗證、隨時可用的濾鏡來創(chuàng)建復(fù)雜的視覺應(yīng)用程序;開發(fā)者庫則通過C++代碼生成器和眾多的圖像分析函數(shù)來為集成和定制代碼提供支持。
這種靈活性和易用性為工廠中的工程師帶來了極大的便利。例如,很多上述應(yīng)用,如生產(chǎn)線檢測、部件追蹤、存在性檢測等,可能都需要進行光學字符識別,所以圖像獲取和分析的能力顯得尤為關(guān)鍵。
維持領(lǐng)先地位
面對行業(yè)和消費者的要求,領(lǐng)先的制造商已經(jīng)開始利用深度學習來獲取競爭優(yōu)勢。關(guān)于可能出現(xiàn)的熟練勞動力短缺的擔憂,也加速了AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的采納。
然而,要完全實現(xiàn)AI和機器視覺的潛力,制造業(yè)仍需突破與創(chuàng)新、財務(wù)和技術(shù)方面有關(guān)的難題。
智能視覺工具的出現(xiàn)將促使制造商加快自動化的步伐,并為所有人提供了走向現(xiàn)代化工廠和更高效制造未來的機會。在追求生產(chǎn)效率和質(zhì)量的過程中,AI和深度學習將繼續(xù)發(fā)揮越來越重要的作用。
2024-09-29 10:07
2024-09-29 09:59
2024-09-25 09:38
2024-09-23 08:27
2024-09-23 08:23
2024-09-23 08:17
2024-09-18 09:16
2024-09-15 09:32
2024-09-15 09:29
2024-09-14 08:54