成本上升、供應(yīng)鏈斷裂以及因大流行病而變得復(fù)雜的人力資源狀況，使制造商在當(dāng)今不斷變化的世界中保持競爭力成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)。為了限制風(fēng)險和提高利潤率，一些人正在轉(zhuǎn)向機(jī)器視覺自動化來應(yīng)對，以及為明天的商業(yè)景觀做準(zhǔn)備。

斑馬技術(shù)公司（Zebra Technologies ）副總裁兼機(jī)器視覺總經(jīng)理Donato Montanari說："保持競爭力！實(shí)際上是關(guān)于產(chǎn)品的成本和勞動力的獲取?！?/p>

Montanari解釋說：”機(jī)器視覺可以幫助制造商應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，將制造過程中的一些勞動密集型環(huán)節(jié)自動化。他舉例說，一個零件制造商要處理成本上升的問題，由于某些零件的短缺而加劇，不得不處理不完美或錯誤，導(dǎo)致有缺陷的最終產(chǎn)品需要被丟棄，因?yàn)樗荒茉黉N售?！?/p>

Montanari說："這就是檢驗(yàn)和質(zhì)量控制變得越來越重要的地方。用舊的方法，質(zhì)量控制是由生產(chǎn)線末端的一個人完成的。今天，問題是你不再有機(jī)會接觸這些人。這些人沒有規(guī)模，而這些勞動力是你公司中最專業(yè)和最昂貴的，因?yàn)槟鞘莾r值所在。"

解決方案可能是機(jī)器視覺，它是可擴(kuò)展的，可以根據(jù)需要進(jìn)行專門化，而且一旦經(jīng)過訓(xùn)練就可以全天候工作，永遠(yuǎn)不會休息一天。

質(zhì)量控制的重要性，以及跟蹤和追溯的重要性，這是機(jī)器視覺的兩個主要應(yīng)用，如今已變得越來越重要。Montanari解釋說："而這正是機(jī)器視覺可以幫助離散制造業(yè)的方式，使他們能夠?qū)崿F(xiàn)自動化。"

西門子Advanta Solutions的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Abhishek Sarkar同意，并補(bǔ)充說：機(jī)器視覺可以做人眼有時無法做到的事情。"你需要非常訓(xùn)練有素的勞動力來檢查制造業(yè)和離散行業(yè)的零件，如果你有一雙未經(jīng)訓(xùn)練的眼睛，你可能會錯過很多有缺陷的零件，所以這就是人工智能[Artificial Intelligence]可以發(fā)揮作用的地方。"

Sarkar指出了機(jī)器相對于人類的另一個優(yōu)勢。他解釋說:"說到人工檢查，它們不可能全天候進(jìn)行。人類只會每隔幾分鐘或幾小時取一次樣，而且他們很有可能會錯過很多有缺陷的部件。因此，這就是機(jī)器視覺進(jìn)入畫面的地方。你可以有24/7的監(jiān)控，這樣就可以最大限度地減少漏掉一個有缺陷的零件的機(jī)會，并在該零件已經(jīng)經(jīng)過下游工序而為時已晚時才發(fā)現(xiàn)它。"

計(jì)算成本

盡管機(jī)器視覺可能很實(shí)用，但從歷史上看，它的實(shí)施成本很高，而且很費(fèi)時間。大部分成本與機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的需要有關(guān)，他們與主題專家合作，對系統(tǒng)進(jìn)行編程以識別缺陷，從而使系統(tǒng)了解它正在尋找的東西。

Sarkar解釋說："你需要大量我們在機(jī)器學(xué)習(xí)語言中所說的標(biāo)簽數(shù)據(jù)。所以，你必須給算法提供大量的圖像。"

該系統(tǒng)必須理解缺陷的樣子，但與人不同的是，它需要大量的例子來完全理解它被要求尋找和識別的東西。

Sarkar補(bǔ)充說："因此，假設(shè)我們想讓它尋找一個零件上的裂縫，你必須給它數(shù)以千計(jì)的圖像，不僅是有裂紋的部件，而且你還必須在這些圖像上標(biāo)注或注釋有裂紋。不幸的是，這是一項(xiàng)非常勞動密集型的任務(wù)。"

為了使這一過程不那么費(fèi)時，各公司正在研究將學(xué)習(xí)過程自動化的解決方案，減少對人工干預(yù)的需求，并因此削減與將機(jī)器視覺納入制造設(shè)施相關(guān)的成本。

例如，西門子的新SynthAI是一項(xiàng)技術(shù)，它可以生成成千上萬的有注釋的計(jì)算機(jī)生成的合成圖像，然后采用這些圖像來訓(xùn)練系統(tǒng)需要尋找的東西。

西門子加拿大數(shù)字工業(yè)軟件公司的銷售副總裁Dave Wilson解釋說："SynthAI的基礎(chǔ)是通過向它提供這些圖像來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。因此，實(shí)際上，我們正試圖賦予客戶權(quán)力。無論他們是否有數(shù)據(jù)科學(xué)人員，這些技能組合仍然可以被承包進(jìn)來。但是，當(dāng)涉及到模型的實(shí)際教學(xué)，以及向它提供所有這些數(shù)據(jù)時，這個解決方案有助于消除一些復(fù)雜性和人工任務(wù)。”

斑馬技術(shù)公司最近宣布收購Matrox Imaging公司，Donato Montanari說，由于Matrox Imaging公司專注于易用性和人工智能，這將使斑馬公司使機(jī)器視覺對制造商來說更容易獲得，更實(shí)惠。

Montanari解釋了人工智能是如何使機(jī)器視覺的實(shí)施更加經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的。"所有的機(jī)器視覺軟件都被稱為'基于規(guī)則'，這意味著程序員必須編寫你要尋找的缺陷的規(guī)則，"他解釋說。"這就是為什么它如此昂貴。你需要一個程序員在你的生產(chǎn)線上花上幾個小時，甚至幾天的時間，來設(shè)置這個系統(tǒng)。“

"隨著人工智能的引入，這將會非常不同。攝像機(jī)將被顯示有缺陷的部件，它將學(xué)習(xí)什么是缺陷。沒有人需要編寫任何代碼。這將使離散制造商能夠幾乎自行部署該解決方案，這將大大降低總擁有成本。它還將允許他們真正利用這項(xiàng)技術(shù)，不僅在生產(chǎn)線的末端使用，而且在不同的點(diǎn)使用。如果我們使它足夠便宜，你可以用它來觀察正在進(jìn)行的工作。"

智能機(jī)器需要大量示例才能完全理解要求它查找和識別的內(nèi)容。（照片：斑馬技術(shù)）

任務(wù)和應(yīng)用

機(jī)器視覺的潛在應(yīng)用似乎幾乎是無限的。“有大量的用例示例。”西門子的 Sarkar 說：“想想人類以及他們正在觀看或關(guān)注的事物。在所有這些情況下，眼睛只是被相機(jī)取代了?！?/p>

應(yīng)用程序包括查找零件缺陷、跟蹤批號、分類 SKU、分類零件、監(jiān)控員工以確保他們佩戴適當(dāng)?shù)姆雷o(hù)裝備，甚至員工是否正在操作他們未經(jīng)培訓(xùn)的設(shè)備等。如果人眼可以看到、監(jiān)控、跟蹤或記錄它，然后機(jī)器視覺可能會更快、更準(zhǔn)確地全天候完成這項(xiàng)工作，而無需休息。

Sarkar 補(bǔ)充說，還可以使用紅外攝像頭，這意味著可以教會系統(tǒng)尋找可能意味著零件或組件在發(fā)貨前出現(xiàn)問題的熱點(diǎn)。

仔細(xì)看看

機(jī)器視覺自動化是否適合組織是每個制造商必須自己回答的問題。然而，鑒于這項(xiàng)技術(shù)可以提供的好處，它當(dāng)然值得仔細(xì)研究，尤其是在成本下降的情況下。

“在當(dāng)今的成本壓力下，自動化代表了最大的機(jī)會，可以最大限度地減少勞動力投入并控制這些可變成本?！蔽鏖T子的 Dave Wilson 總結(jié)道：“機(jī)器視覺技術(shù)是眾多先進(jìn)技術(shù)之一，制造商應(yīng)將其作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型努力的一部分進(jìn)行探索，以確定是否存在可以為他們帶來價值的用例。”

隨著成本的下降，部分歸功于人工智能的進(jìn)步，我們很可能會看到機(jī)器視覺在越來越多的應(yīng)用中得到應(yīng)用?！斑@不是一項(xiàng)新技術(shù)?！盳ebra 的 Montanari 強(qiáng)調(diào)說：“質(zhì)量控制和制造企業(yè)的人們了解機(jī)器視覺的價值。但有時這對他們來說并不可行，因?yàn)樗珡?fù)雜了，而復(fù)雜性會轉(zhuǎn)化為成本和時間。因此，機(jī)器視覺變得越容易，我們就越有可能期待它成為一項(xiàng)主導(dǎo)技術(shù)?！?/p>