機器視覺—完善自動化行業的新動力
2023-01-06
隨著人員管理的日益復雜化和管理成本的不斷攀升，很多企業在產品檢測時開始有意識地嘗試用機器取代人工。而機器視覺恰恰是滿足這種需求的理想選擇。
隨著人員管理的日益復雜化和管理成本的不斷攀升，很多企業在產品檢測時開始有意識地嘗試用機器取代人工。而機器視覺恰恰是滿足這種需求的理想選擇。
由于機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現代自動化生產過程中，人們將機器視覺系統廣泛地用于工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基
軟包鋰離子電池生產工藝中，電池封裝是非常重要的環節，使用高阻隔性的軟包裝材料將電芯內部與外部完全隔絕，使內部處于真空、無氧、無水的環境。機器視覺在封裝技術中發揮著不可或缺的重要作用，機器視覺的導入提高了產品的封裝質量、提高了產能和效率。
深度學習視覺系統，通過大量圖像訓練可進行系統的自我升級，在處理產品新的缺陷類型時，通過系統自動提取缺陷特征后再進行檢測。而傳統的視覺系統，依賴于成熟且透明的編程，在處理一致且批量化的產品時能夠可靠地運行。兩者之間存在明顯的差異性。
隨著深度學習技術在機器視覺領域的不斷發展和普及，許多企業開始對其在各個場景的落地應用進行探索，大規模投入深度學習視覺系統的研發。作為國家高新技術企業之一，精質視覺憑借著豐富的技術儲備和強大的產品研發能力，在眾多企業中脫穎而出。
傳統機器視覺技術與深度學習方法之間存在明確的權衡。傳統機器視覺系統的性能和能效通過不斷地優化已近成熟，已經可以適用于眾多工業生產環境。但隨著缺陷類型增多、缺陷種類復雜化，傳統的機器視覺系統的應用程序變得難以編程。
深度學習作為人工智能領域的關鍵核心技術，近幾年來，成為機器視覺行業研究的熱點。深度學習技術憑借著其強大的卷積神經網絡算法優勢以及對視覺行業和AI領域的巨大影響，大幅度提升機器視覺系統在工業自動化領域的生產效率。
在工業制造領域中，一些產品元件或組件在出廠前都會進行一系列的測量和識別工作，檢驗合格后才能出廠。比如在測量方面，就有長度測量、圓測量、角度測量、弧線測量等等。但是關于工業產品的尺寸測量，一直是測量中的一個難題。
“機器視覺”就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。精質視覺綜合了光、機、電、算、軟等方面技術，涉及到人工智能、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域。設備以照明成像系統為基礎，通過獲取產品圖像，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布，顏色等信息轉變成數字化信號，對圖像進行分析處理，提取目標的特征，根據判別的結果來控制設備動作。
機器視覺為鋰電制造裝上“慧眼”軟包鋰離子電池生產工藝中，電池封裝是非常重要的環節，使用高阻隔性的軟包裝材料將電芯內部與外部完全隔絕，使內部處于真空、無氧、無水的環境。機器視覺在封裝技術中發揮著不可或缺的重要作用，機器視覺的導入提高了產品的封裝質量、提高了產能和效率。