質(zhì)量控制對于所有行業(yè)都是必不可少的。從制造到醫(yī)學研究再到農(nóng)業(yè),在整個過程中進行檢查有助于確保更高質(zhì)量的產(chǎn)品。過去,都是通過人工來完成的,需要發(fā)費很多時間進行檢查。但是由于強大的
視覺機器,人類已經(jīng)擺脫了這些令人疲勞的任務這些單調(diào)重復性的工作。
視覺機器應用在過去十年中急劇增長,幾乎可以在各行各業(yè)中看到,從藥品檢查到選擇用于制造酒桶的合適木材。自動化工作幾乎都會有視覺機器。它提供更快、更可靠的結果。最終生產(chǎn)出更高效、質(zhì)量更好、成本更低的產(chǎn)品。
視覺機器包括相機、圖像處理器和分析圖像的軟件。分析圖像后,自動化系統(tǒng)通常會做出決定。許多檢測應用使用2D灰度圖像。具有高幀速率和大分辨率的最先進傳感器可實現(xiàn)比以往更多的用例。借助能夠更快、更準確地吞吐量的相機和處理器,在更廣泛的視野中檢測更小的不一致性更容易獲得且成本更低。
隨著相機的不斷進步和更多功能的出現(xiàn),檢查的數(shù)量和檢查的類型也在增加。標準相機架構增加了更大的現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA),允許更高水平的計算。這些組件非常適合成本較低的可擴展檢測應用。
視覺機器的一項最新進展是與人工智能和機器學習技術的集成。隨著該領域的不斷發(fā)展,視覺機器將不再局限于一組預編程變量。憑借基于海量數(shù)據(jù)集做出決策的能力,有朝一日可以消除檢查錯誤,從而提高消費者的產(chǎn)品安全性和質(zhì)量。