機器視覺通向自動化工廠

機器視覺是在包括工廠自動化在內的工業應用中使用相機作為輔助工具的概念。“援助”對不同的人可能有不同的含義。例如，如果您負責裝配線上的產品質量，您可以使用機器視覺在每個產品下線時對其進行檢查，以確保其制造符合要求的規格并且沒有缺陷。

如果您負責安全，您可以使用機器視覺來監控給定區域中的人員，以確保只有適當的人員在房間或設施中。在同一設施中，您可能正在使用攝像頭來監控您的設備。如果出現問題，例如機器振動超出正常范圍、燈熄滅、打印機打印空白等等，您不僅知道自己有問題，而且很有可能找到解決方案準備好。

Aid指應用于應用程序以提高生產力和/或效率的人工智能 (AI)。同時，機器視覺可以應用于自動化移動機器人 (AMR)，以顯著提高工廠產量，尤其是在與5G連接配對時。

機器視覺和工業 4.0

回到工業 4.0 發揮作用的工廠自動化示例，機器視覺起著關鍵作用。這種自動化涉及將廣泛的技術結合起來，在提高生產力的同時減少人為干預。理論上，應該從人類手中拿走的是需要在瞬間做出的決定和相關行動。

雖然需要高質量的相機才能以所需的分辨率生成圖像，但擁有能夠處理如此高數據吞吐量的后端至關重要?？紤]讓多個攝像機同時流式傳輸，然后必須對所有數據進行分類和處理。

除了傳統的相機外，機器視覺系統還依賴數字傳感器，然后必須對所有輸入之間的數據進行標準化。結果是大量的數據。此外，這些系統必須保證穩健性、可靠性和溫度穩定性，同時保持最高級別的安全性。

將人工智能應用于工業 4.0 可以通過增加自動化、預測性維護、計算機視覺或機器人技術為智能工廠帶來新的機會，尤其是在引入 5G 時。除了機器視覺功能，Edge AI 還帶來了諸如物體檢測、檢查跟蹤、識別和分類等關鍵功能。這些功能對于通過邊緣視頻分析在嵌入式計算機上做出更快、更好的決策至關重要。這種基于人工智能的機器視覺系統可能會幫助不太傳統行業的組織，包括建筑、制造、醫療保健和零售。

推動網絡

通常能夠處理高吞吐量的引擎將在云中，其中需要處理和分析信息，并根據各種特征進行測量以做出正確的決策。不幸的是，從云端獲取信息可能并不現實。因此，解決方案是在物聯網或工業物聯網 (IIoT) 的邊緣處理設施內的數據。由于針對 AI 應用程序的算法大量涌入，現在可以找到很大一部分難題。

將此操作移至 IIoT 邊緣的另一個原因是出于控制目的。擁有數據并對其進行處理和分析固然很棒，但是如果您不能實時對決策采取行動，那么這種能力的價值就會大大降低。同樣，這可以在基于云的架構中完成，但不能實時完成。

由于客戶加強了質量控制，并且供應商的成本控制水平可能更高，自動化工廠生產線下線的最終產品的質量可能會更高，因為產品僅在必要時訂購且更精確可以訂購數量，從而消除供應過剩（或更糟糕的是，供應不足）。此外，產品缺陷可以快速發現并糾正。