机器日趋智能。但是，我们并不是在谈论像这样的悲喜剧 本田的楼梯机器人 要么 奇异山谷 “索菲亚”打电话回家。我们感兴趣的机器是 超过750亿 连接的设备和资产将在2025年实现在线。一旦5G，机器学习和机器视觉全部融合起来，这种物联网将改变世界。
5G网络将在整个工业化世界中提供前所未有的数据传输速度。机器学习，以及最终的人工智能，为我们提供了分析海量数据和优化人力资源的手段，远比我们无法协助的更好。
机器视觉呢？在机械车间和其他制造环境中，它’与其他工业4.0技术一样重要。如果机器学习是对传感器，机器人，工具和其他硬件的下一级别的认知，那么机器视觉就是下一级别的环境意识。
机器视觉需要一个或多个高清摄像头才能运行。这些摄像机扫描机器的操作区域或已经放置在其中的工件，并判断其类型，尺寸，位置，方向和状况。
例如，在汽车零件装配线上，使用机器视觉可能需要安装固定摄像头，以在每个零件在装配阶段中移动时自动照亮并捕获每个零件的图像。然后，车载分析会接收这些图像并将其与已知参数快速比较，从而有效地自动化质量保证过程。
这项技术的重要功能不是相机，而是底层的逻辑和算法在捕获图像时对图像进行解释。这是机器学习和机器视觉融合的地方。随着机器更好地“理解”所要查找的内容，处理的图像越多，图像的质量越高，结果就越精确。
机器视觉系统中常见几种类型的照明，可以选择哪种 取决于过程的性质 以及工作环境的质量。必须考虑正确的照明量和强度。然后，机器视觉 使用像素计数的组合，边缘检测，图案识别，字符识别，颜色分析和度量衡，以对物体或位置的物理属性做出准确的高阶判断。
这是机器视觉已经被使用的其他一些方式。
无论规模大小，都会定期要求机加工车间提供快速周转，严格的公差和优于行业标准的质量。如果您正在阅读本书，您已经可以想象到机器视觉对交付估算，质量保证和成本效益的影响。
以下是机器车间以及小型和大型批量生产设施中机器视觉的当前应用：
许多公司在自动化质量保证流程后报告了积极的业务成果。与人工检查员相比，由机器视觉驱动的检查站增加了另一层信心，人工检查员在进行此类重复工作仅几个小时后就容易倦怠。
更好的是，很多公司都有 找到了在该区域自动化的方法 不失去员工。
未来的工作场所，尤其是在重工业中，将由血肉丰富的员工以及新型的机器人和协作机器人组成。机器视觉对于确保这些机械资产安全地在工作环境中导航并执行工作而不会打扰附近的员工至关重要。
使用机器视觉进行寻路可以像在地板上画一条线以供自动车辆使用一样简单，也可以像自动定单选择器一样自信地导航仓库货架。
说到仓库货架，机械车间和许多其他工业环境，都需要对原材料，半成品和成品进行持续的计数，分类和运输。机器视觉是物料搬运过程的重要补充。
如前所述，它可以使协作机器人从仓库中挑选物品，以更高的准确性完成订单。对于任何依赖及时性的行业来说，这都是很有价值的， 准确性和低错误率.
库存管理和盘点任务中的机会也很多。机器视觉系统可以一目了然地判断是否计算了正确数量的物品以及它们是否处于预期状态。
机器视觉的主要优势在于，配备有该技术的资产可以对从源头捕获的图像进行逻辑和分析。与此相比，将图片发送到外部服务器进行查看可能会非常昂贵，并且会浪费数字资源。
机器学习和视觉将我们的分析潜力进一步推向了工业网络的边缘。云和物联网提供了分布式计算。使用高阶逻辑，大量数据可以保持静止状态，而不是被传输或存储。
在机械车间和其他制造环境中，保持产品吞吐量和部门之间的协同作用是一项挑战。随着摄像头和模式识别在工业物联网系统中变得越来越普遍，它们将在帮助协调设施活动和资产方面发挥更大的作用。视野越大，可扩展的潜力越大。
工业环境中的无人驾驶飞机和其他无人机可以对整个工作环境的基础设施和交通状况进行持续分析。它们还可以帮助工程师和管理人员更好地针对解决维护工单和过程瓶颈的工作。我们的经济要求在各个层面上都拥有更高的效率，而机器视觉使我们为实现它而需要耳目一新。
制造业和其他行业中机器视觉的其他用途包括测试和校准，数据收集，实时机器监视，过程控制，安全性等等。如 板级图像识别 而且高阶逻辑变得可以负担得起并且可以大规模部署，在自我感知和自我纠正的机器方面有很大的创新空间。
至于机加工车间，他们对回答困难的工作规格和设计简介并不陌生。使用传统的动手方法可以确保在中小型机加工车间的质量始终如一。但是，如今，如果任何操作希望扩大规模，则可能需要自动化的某些元素。
任何想要削减成本并提高处理速度的机修车间都应该考虑机器视觉。自动化最好首先应用于重复性，高风险的活动，例如质量保证和此处介绍的其他活动。
文章作者 —
梅根·雷·尼科尔斯（Megan Ray Nichols） 自由科学作家 [email protected] www.schooledbyscience.com/about 阅读更多文章
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