关于工业视觉检测的特性都有哪些?
发布时间：
2021/09/15 00:00
工业自动化的发展使得在现代生产环节中采用越来越多的自动化设备，其中，检测作为保证产品品质最重要的生产流程之一，由于人工检测的局限性，现今正向机器视觉检测的方向发展。简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，以达到降低检测错误率、提升产品品质把控的目标，与传统人工检测相比，机器视觉检测的精确度、效率更高。
但面对竞争激烈的市场环境与爆发性的产能爬升，企业对于视觉检测的要求不再是简单的”0-1“构建，而是开始思考能否通过标准化、模块化的视觉检测方案进一步帮助新增产能快速落地，在整个动力电池全工序生产过程中实现更敏捷，更的数智升级。
工业3D视觉主要集中在尺寸与缺陷检测、智能制造、自主导航三大类应用，可落地于机械手臂/机器人、扫描仪、移动机器人等。并且，近两年已实现了从单场景（如质检）发展到为全产线生产的赋能。
是率先拥抱华为计算生态的合作伙伴之一，已经形成与华为双引擎战略合作。视觉AI工业解决方案基于昇腾AI，赋能工业质检和巡检场景，内置器件错漏反、OCR识别、异物检测、胶体检测五大业务场景。质检场景的智能化，不仅能提升生产线生产效率、降低人工成本，更是工业智能化升级的重要一步。
工业视觉智能在钢铁、食品饮料、纺织化工与电子制造四个行业均有应用，支持多种瑕疵检测，提升缺陷检出率，降低误捡率，大幅降低人力成本和反工损失。
从传统工业视觉向基于深度学习的AI工业视觉过渡。传统视觉算法依赖的是预先明确的固定特征，逻辑简单但局限性明显，无法用于随机性强、特征复杂的任务。而这正是AI工业视觉的强项，它依赖深度学习技术和算法，能够更地检测随机出现的复杂外观缺陷等。
在工业质检中，AI机器视觉主要包括四大功能：识别、定位、测量与检测。识别功能主要是指通过光学显微镜、线扫相机等一套视觉检测系统对样品进行采集，并利用算法对采集到的数据进行识别与分析。定位是指在识别出物体的基础上，经过测量精确地给出目标物体的坐标信息，是后续测量与检测的重要辅助工具。测量是指以单个图像像素大小为最小单位，精确地算出目标物体的尺寸。检测是指在前期完成之后，通过机器视觉技术对目标物体进行缺陷检测。
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