機(jī)器視覺和人工智能正在進(jìn)入生產(chǎn)和制造。深度學(xué)習(xí)為檢查實(shí)踐提供了更快，更便宜，更出色的自動化。大多數(shù)檢查過程都是定期進(jìn)行的，自動化適合哪些行業(yè)。

以下是應(yīng)用的領(lǐng)域：

• 汽車零件

• 電子元器件

• 建筑材料

• 原料

• 餐飲

• 醫(yī)療用品

自動檢查與手動檢查

自動檢查克服了手動檢查系統(tǒng)的許多限制。在制造中，目視檢查錯誤采用以下兩種形式之一。首先是缺少現(xiàn)有缺陷。第二個是對缺陷的錯誤識別。丟失會導(dǎo)致質(zhì)量下降，而錯誤的標(biāo)識會導(dǎo)致不必要的生產(chǎn)成本和整體浪費(fèi)。這些錯誤通?？勺匪莸饺祟愐曈X的獨(dú)立性，視力的不準(zhǔn)確性以及勞動成本。

自動化檢查系統(tǒng)通常會超過手動檢查的標(biāo)準(zhǔn)。由于機(jī)器視覺的速度，準(zhǔn)確性和可重復(fù)性，它在質(zhì)量和數(shù)量測量方面超過了人類視覺。機(jī)器視覺系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)物體細(xì)節(jié)太小而無法被人類檢測到，并以更高的可靠性對其進(jìn)行檢查。

機(jī)器視覺系統(tǒng)也可以超越人類的視力。機(jī)器視覺可以查看光譜的紫外線，X射線和紅外線區(qū)域。在生產(chǎn)線上，機(jī)器視覺系統(tǒng)可以每分鐘檢查數(shù)百或數(shù)千個組件。

自動化檢查和深度學(xué)習(xí)

通過深度學(xué)習(xí)，機(jī)器可以通過實(shí)例進(jìn)行學(xué)習(xí)。自動化的檢查系統(tǒng)可以識別圖像，區(qū)分趨勢并做出明智的決定。深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺使系統(tǒng)能夠進(jìn)行詳細(xì)的質(zhì)量檢查。檢查是通過圖像采集，預(yù)處理和分類來完成的。

深度學(xué)習(xí)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)千個層來區(qū)分異常，零件和特征，同時容忍自然變化。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接觸新圖像，語音和文本時會有所改善。

計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以設(shè)置一些公差。但是，沒有深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)是有限的。正是人工智能可以幫助分析復(fù)雜的表面和外觀缺陷，例如被轉(zhuǎn)動，刷過或發(fā)亮的零件上的劃痕或凹痕。

自動化檢查系統(tǒng)實(shí)施

AI不需要很多物理設(shè)備。硬件只需要一個進(jìn)紙系統(tǒng)，一個光學(xué)系統(tǒng)和一個分離系統(tǒng)。但是，該軟件功能強(qiáng)大。它需要先進(jìn)的圖像分析算法和繁重的編程。該系統(tǒng)通常在數(shù)千張圖像上進(jìn)行訓(xùn)練，以檢測與“標(biāo)準(zhǔn)”外觀的有意義的偏差。

人工智能和機(jī)器視覺正在接管諸如檢查之類的平凡而復(fù)雜的任務(wù)。這使人類可以專注于更復(fù)雜的任務(wù)。隨著效率的提高，人工智能的成本預(yù)計(jì)將下降。機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)也將成為工業(yè)4.0不可或缺的一部分，因?yàn)橹圃焐滔Ｍ麑⑿屎蜕a(chǎn)率提高到新的水平。

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