机器视觉完美把控产品质量

长期以来，机器人流水线替代人工是最主要的功能，其机械力量超越了人类的局限性。但是公司发现，不仅可以利用机器人来克服人类的身体限制。质量控制是机器人技术克服人为限制的能力的一个典型例子。传统上，人类需要肉眼判断产品质量控制的任务。这个瓶子是否装满水了？是否过度填充到可能影响封顶过程的程度？即使瓶子在履带中快速移动，工人也可以轻松地做出决定。但是，当人们观看的不是一个瓶子而是数百个瓶子时，加上还是高速瓶装生产线流过数千个瓶子。反复看到图像后，该图像就会印在大脑上。因此，当检查员看到适当填充水平的多个瓶子，然后看到一个半空的瓶子时，检查员的眼睛会将该信号发送给大脑，但量数量太多就不能完全覆盖。

机器视觉可用于确定瓶子是否装满或装满

机器视觉克服了这种人为限制。人根本不像机器那样理想地适合重复性任务，制造商已经注意到了这一点。机器视觉还可用于检查从管道螺纹到产品表面缺陷再到组件对齐的所有事物。 

机器视觉的工作原理

机器视觉由工业相机，照明和光学器件以及处理图像的软件组成。系统会评估图像，然后根据分析数据采取措施。在硬件方面，相机，光学和照明系统也已能够捕获精确的图像信息。例如，在某些情况下，如果图像在白光下没有很好的对比度，则LED组可以通过红色，绿色和蓝色的光进行选通，以找到可使用的波长。

一旦捕获到可行的图像，便为其像素分配一个数值。在灰度成像中，亮像素为255；水平像素为255。将全黑像素的灰度值指定为零。一旦软件系统为所有像素分配了数值，它就会寻找图案和边缘，并结合边缘数据以识别形状。这是使视觉系统能够检测和识别螺栓孔，它们在零件上的精确位置以及它们是否通过检验的正确尺寸的基础软件。

智能机器未来趋势

在过去的十年中，我们已经看到人工智能（AI）超越了传统的机器软件，在传统的机器软件中，程序员必须确定哪些功能应注册为检查的关键特征。视觉软件能够轻松识别，因为它具有确定的形状且变化很小。外观变化很大的物体呢？有了足够大的数据集，人工智能系统就可以学习细微差别，而无需进行显式编程。人工智能使机器视觉能够以非常规的方式应用。机器视觉系统可能需要成千上万行代码来考虑一个生豆的多种尺寸和形状，但是可以训练AI算法来辨别生豆与长草或叶子之间的区别，以及草书的变化形式，使机器能够识别手写的数字和字母。