什么是機器視覺？
2023-08-24
眾所周知，人的眼睛是感官器官中最重要的一部分，通過視覺我們能夠感知世界、理解事物，甚至與周圍環境進行互動。然而，隨著科技的飛速發展，一個新的概念逐漸走入人們的視野——機器視覺。它是一種模仿人類視覺系統的技術，利用攝像機和計算機等設備，為機器賦予“看”的能力。
眾所周知，人的眼睛是感官器官中最重要的一部分，通過視覺我們能夠感知世界、理解事物，甚至與周圍環境進行互動。然而，隨著科技的飛速發展，一個新的概念逐漸走入人們的視野——機器視覺。它是一種模仿人類視覺系統的技術，利用攝像機和計算機等設備，為機器賦予“看”的能力。
隨著科技的進步和需求的增長，傳統的人工目視檢測已經無法滿足高質量、高效率的生產需求，這種方法不僅在產品檢驗中速度慢、效率低，而且在檢驗過程中容易出現錯誤，導致檢驗結果不準確。如今，隨著計算機技術、人工智能等科學技術的產生和發展，以及研究的深入，現代工藝生產逐漸引入了表面缺陷檢測技術。該技術提高了生產作業的效率，避免了人工判斷問題的主觀性，實現了更好、更準確的表面缺陷檢測。
作為人工智能的下一步，機器學習被定義為可以在比標準計算機更少的人類交互下運行和處理的系統。那么，深度學習是機器學習的一種范式，是指利用模擬人腦的神經網絡進行推理的系統?？紤]到工業自動化，機器學習減少對人工干預的需求，而深度學習走得更遠，專注完全消除人工干預。工業4.0:深度學習是當前工業增長時代的支柱，允許小型成像自動化，從而節省時間和金錢成本。 機器學習和深度學習之間的主要權衡是，機器學習將需要更少的計算能力，而深度學習將需要更多的計算能力。
機器視覺憑借其檢測精度高、速度快、有效避免人工檢測帶來的主觀性和個體差異等優勢，在機器視覺公司領域發揮著越來越重要的作用。機器視覺檢測技術大大提高了檢測系統的效率，可以對檢測系統的數據進行統計和分析。在精密制造業中，機器技術被廣泛用于檢測生產過程中工件的產品缺陷，是實現高質量產品生產和降低成本的理想選擇。
隨著科技高速的發展，鋰電行業成為人們生活中不可或缺的能源解決方案。然而，紛繁復雜的生產過程和快速增長的市場需求給鋰電行業帶來了巨大的挑戰。其中，表面瑕疵對電池性能和安全性的影響不容忽視。在過去，鋰電行業瑕疵檢測主要依靠人工目測和經驗判斷，效率低下且準確度有限。然而，隨著自動化和智能化技術的發展，表面瑕疵檢測系統應運而生。這一先進技術將為鋰電行業帶來可觀的機遇和突破。
整個鋰電設備正在坐擁動力電池產能擴張、制造升級所帶來的產業紅利。鋰電檢測設備企業當前應警惕行業高速增長背后潛在的四大挑戰。因為材料、結構和使用的特殊性，鋰電池的生產較一般產品安全要求更高。生產環節多達四五十道工序，人工檢測效率低，漏檢率高，難以滿足自動化生產的需求
在機器視覺系統中，鏡頭的主要作用是將成像目標在圖像傳感器的光敏面上。鏡頭的質量直影響到機器視覺系統的整體性能，合理地選擇和安裝鏡頭，是機器視覺系統設計的重要環節。
鋰電池是新能源增長較快、未來預期最為樂觀的應用領域，對于電池制造商來說，想要搶占更多市場份額就需要穩定生產出更安全更高質量的鋰電池。鋰電池制造檢測可分為電極、裝配、化成、模組和電池包系統四大階段，每個階段都會遇到許多棘手問題，下面舉例常見的鋰電外觀缺陷檢測難題。
從動力電池到移動電源，鋰電行業已經成為現代科技的重要支柱之一。然而，隨著市場的日漸競爭，品質管控已經成為鋰電行業發展的核心關注點。如何提高生產質量并降低不良率?如何提升工作效率并降低成本支出?鋰電池產業制造過程中的痛點，由于鋰電池的制造工藝較為復雜，工序繁多，其每道工序都會影響鋰電池的性能。在成本控制和政策導向的雙重壓力下，降低成本是目前鋰電池廠商的迫切需求，所以，高效率、低能耗、高精度的自動化是鋰電池生產的必然趨勢，也是動力電池得以大規模制造的條件。
九十年代中后期開始，我國機器視覺進入理論探索階段。到本世紀初，逐步掌握了簡單的機器視覺軟硬件產品，并搭建了機器視覺初級應用系統。約從2010年起，AI算法加速發展，促進了機器視覺行業發展。我國機器視覺行業大致經歷了理論探索、行業應用和深度理解等階段，逐漸走向成熟。在這個過程中，政策起到了催化劑作用，“十四五”期間，全國各地都提出了機器視覺行業的發展目標。根據公開數據，2020年我國工業自動化市場規模突破2000億元，到2021年，我國自動化及工業控制市場規模達到2530億元。