机器视觉在制造业的应用

制造业作为国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基，国务院自2015年5月起，就已相继出台了一系列规划：《中国制造2025》、《新一代人工智能发展规划》、《高端智能再制造行动计划（2018－2020）》等，正不断触发着制造业中模式、方法、生态的改变。随着人工智能技术的蓬勃发展，智能制造正逢其时，以浓郁的AI特色深入产业的未来畅想，“机器视觉+制造业”便是其中的一个缩影。

一、机器视觉为制造业带来的改变

制造领域可以说是智能化发展的排头兵，机器视觉的引入，一方面将人工作业转变为自动化作业，相较于人工检测易受自身及外界因素干扰，造成不可避免的漏检、错检、标准不统一等问题，拥有机器视觉赋能的外观缺陷检测系统则少了主观因素的制约，在保护工作人员身体健康的基础上提高了检测结果的准确度，极大降低了残次品出厂的可能，带来低成本、高效率与高品控的协同发展；另一方面，随着国内对机器视觉研究的深入，也为众多制造企业提供了国产替代的可能，进口设备价格高昂，且国际形势瞬息万变，技术难以得到持续保障，企业无法获得长期稳定的质量保证服务，国内机器视觉的发展则满足了从进口设备到国产设备的转变需求。

二、机器视觉在制造业的应用

1. 机器视觉+五金工业

五金配件与我们的生活紧密相关，其质量管控便是生产过程中重中之重的一环，依靠机器视觉，通过高清相机对产品外观进行取像，并基于AI模型分析实现对产品外观是否存在缺陷进行快速、准确判定，得到缺陷特征、位置、大小和形状等，确保不良品不会流入市场，可以检测的缺陷类型包括污点、划痕、变形、凹坑、毛刺、logo印刷不良等。

2. 机器视觉+仪器仪表

水表盘，汽车仪表盘等的字符识别、颜色识别、图案识别等都可以引入机器视觉检测从而满足生产工位对节拍的高要求以及对误检率、漏检率的严标准。例如在字符检测中，包括日期、产品批号等，视觉检测系统可以读取指定位置的字符，并将字串输出与标准字串对比，从而判定日期、批次等是否合格。

3. 机器视觉+3C制造

以手机盖板为例，它的生产有着严格的流程，包括CNC、钢化、抛光、丝印、镀膜、清洁等，每一个生产环节都涉及玻璃质量的检测，工序多达10余道，使用外观缺陷检测系统，则能更好地帮助制造商进行瑕疵检测，诸如手机崩边、坏点、气泡、水渍、划痕、脏污、牙边等都可有效检测，并将不合格产品标记、剔除，提高成品合格率。

三、机器视觉的新未来

如今，一个崭新而精彩的智能时代已经初见端倪，这是一个让我们振奋的时代，也是一个带给我们空前挑战的时代。在移动互联网、大数据的叠加作用下，机器视觉的发展将会获得更大量的数据支撑，填补多项行业空白，未来相关检测会进一步向垂直化、精益化发展。

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