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云E优网站关键词排名:机器视觉是工业4.0和物联网的关键

7个月前 ( 02-08 ) 160 0条评论

云E优网站关键词排名:机器视觉是工业4.0和物联网的关键 机器视觉 物联网 第1张

机器视觉机器学习与一系列工具结合在一起,为消费者和商业级硬件提供了前所未有的观察和解释其环境的能力。在工业环境中,这些技术以及自动化和高速网络共同构成了一场新的工业革命-工业4.0。它们还提供了全新的方式进行低浪费,高效率的工业活动。

现在它已经成为现实,各地的公司都在探索机器视觉带来的好处。

机器视觉会影响制造,钻探和采矿。货运和供应链管理,质量保证,物料搬运,安全性以及各种其他过程和垂直领域中可以找到更多的好处

机器视觉不久将无处不在,这为工业界的物联网构建增加了关键的智能层。这是公司如何将其投入使用的一个例子。

什么是机器视觉?

机器视觉是使机器更加了解周围环境的一组技术。它有助于基于该意识的高阶图像识别和决策。

为了利用机器视觉,一台工业设备使用高保真摄像机捕获环境或工件的数字图像。可以在自动引导车辆(AGV)或机器人检查站中拍摄图像从那里,机器视觉使用极其复杂的模式识别算法来判断其位置,身份或状况。

在手动检查中,获得正确的照明是正确获得机器视觉的关键因素。

机器视觉应用中常见的几种光源包括LED,石英卤素灯,金属卤化物,氙气和传统荧光灯。如果条形码或工件的一部分被遮盖,则当没有条形码或工件时,读数可能会产生错误,反之亦然。

机器视觉结合了先进的硬件和软件,使机器能够以新颖且有益的方式观察并响应外部刺激。

机器视觉如何支持业务和工业物联网?

工业物联网(IIOT)设备的普及标志着技术进步的重要时刻。IIoT为企业从上到下提供了前所未有的运营可视性。网络传感器和基于的企业和资源计划中枢在本地和远程资产以及业务合作伙伴之间提供双向数据移动性。

双向移动性可以和机械活塞或轴承一样小。它也可以与卡车车队一样大,可以通过正确的IoT硬件和软件产生有价值的运营数据。即使资源或劳动力紧张,企业也可以无所不在。

物联网首先代表了无处不在的计算。

机器视觉在所有这些方面适合什么?机器视觉使现有的物联网资产更加强大,并且能够更好地交付价值和效率。我们可以期待它将创造一些全新的机会。

  • 使传感器更加有用。

    机器视觉使整个物联网中的传感器变得更加强大和有用。传感器不提供原始数据,而是提供可用于决策或进一步自动化的解释和抽象级别。

  • 降低带宽需求。

    机器视觉可能有助于降低大规模物联网扩展的带宽需求。与在源处捕获图像和数据并将其发送到服务器进行分析相比,机器视觉通常在数据源处进行研究。现代工业产生了数百万个数据点,但是由于机器视觉和边缘计算的帮助,它可以在无需传输到辅助位置的情况下产生大量可行的见解。

  • 支持物联网自动化解决方案。

    机器视觉非常出色地补充了物联网自动化技术。机器人检查站可以比QA员工更快,更准确地工作,当发现缺陷和异常时,它们可以立即为决策者提供相关数据。

  • 提高机器人和协作机器人的安全性和实用性。

    利用机器视觉构建的制导系统使机器人和协作机器人拥有更大的自主权和寻路能力,并帮助他们与人工一起更快更安全地工作。在存在错误风险的仓库和其他环境中,机器视觉可帮助机械手拣选人员缩短响应时间并限制可能导致业务损失的履约缺陷。

  • 使资产之间更加相互了解。

    当今和未来的经济要求公司和行业在运营的同时浪费更少的时间,材料和劳动力。机器视觉将继续使无人机,物料搬运设备,无人驾驶车辆和码垛车,生产线以及检查站能够更好地与网络的其余部分交换详细而有价值的数据。

    在工厂环境中,这意味着机器和人员可以更好地协调工作,而不会出现瓶颈,超限和其他故障。

企业如何应用机器视觉?

当您考虑到典型工业流程中涉及的每个步骤时,不难发现机器视觉可以改善操作的每个方面

为了制造单个汽车零件,人与机器协作来采购原材料,评估其质量,将它们运送到工厂进行加工,并在每个制造阶段将这些物品移至整个工厂。最终,他们可以通过质量检查流程成功看到它,然后再次出门,至少要等待旅程的最后一站。稍后,零售商或最终用户会收到它。

无论该产品处于静止状态,运输中还是尚未组装,机器视觉都提供了一种自动处理产品的方法。它提高了每个部门(例如装配)的效率,并保持了更高,更一致的质量水平。

公司已经在现实世界中将机器视觉添加到其工作流程中。

一些应用程序很简单,例如在仓库地面上放置一条生产线,以使无人驾驶车辆安全地跟随。其他机器视觉工具甚至更复杂,尽管即使最简单的示例也可以改变游戏规则。

在工业界中,最令人兴奋的机器视觉示例包括曾经被认为很难或不可能外包给机器人的任务。如前所述,从仓库的垃圾箱中拣货是一个过程,它在涉及错误时具有固有的风险。履行方面的错误会使商誉和客户付出代价。

鉴于产品损坏,物品位置和SKU的轻微变化是该领域最大的错误来源,因此采用机器学习进行垃圾箱拣选是很自然的选择。

如今已经有近100%的自动拣选机器人可用,它们可以安全地导航,检查垃圾箱中的零件和产品,使用机械臂进行正确的拣选并将拣选运输到集结或包装区域。

最终,这意味着公司在运输损坏的商品或看起来与客户订购的商品相似但不完全匹配的错误的SKU时,风险要小得多。

自动化的质量保证和检查是机器视觉和IoT的另一个方面,它正在迅速普及。

在某些现代化的制造环境中,即使不牺牲人工,它也可以帮助雇主实现质量检查流程的自动化并改善结果。取而代之的是,自动化检查站可以处理这项高优先级的工作,而员工则需要学习更多的认知要求技能。

到2025年,协作机器人将有可能在所有机器人技术销售中占据34%的份额。这在很大程度上是由于机器视觉的改善以及为消除现代工业中尽可能低的效率,不准确性和浪费而做出的努力。

机器视觉与第四次工业革命

期望机器视觉在未来几年继续发展,并进一步推动工业4.0,许多人称之为第四次工业革命。眼睛已经接受有关具有机器视觉功能的嵌入式和板级图像处理功能的新型,低成本产品的培训。

机器视觉功能将导致物联网和机器视觉的更广泛采用,以及企业利用数字智能的新方法。


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本文作者:yuneu 网址:http://www.yuneu.com/post/166.html发布于 7个月前 ( 02-08 )
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