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【机器视觉|机器视觉能否完全取代人工质检?】
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随着技术的进步以及应用成本的下降 , 机器视觉在工业中的渗透率日益提升 。 得益于新基建投资增加、数据中心检测加速、制造业自动化推进等因素 , 机器视觉市场发展快速 , 根据机器视觉产业联盟(CMVU)的预测 , 2021年至2023年 , 国内机器视觉行业的销售额将以27.15%的复合增长率增长 。 而根据大观研究(Grand View) 预测 , 2025 年全球机器视觉市场空间将超过 180 亿美元 , 年复合增长率达 7.7% 。 如今机器视觉已广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品、包装、制药、印刷等领域 , 其中电子汽车和电子是当前机器视觉最重要的应用领域 。
那么 , 机器视觉能否完全取代人工质检?我将从三个方面分析:
一、产品的生产效率 。 传统人工质检 , 从工作效率上看 , 由于质检员在长期工作中非常容易麻木、疲劳 , 人力质检效率不高、精度不高 , 但机器视觉不疲劳 , 可以24小时全天候工作 。 当然 , 现在的人工智能机器视觉还没能到达100%的质检 , 所以人工质检可以作为机器视觉质检的辅助 。
二、人工支出费用
就企业成本管理的角度而言 , 一个达标的质检人员的学习培训需要企业耗费很多财力和物力才能 , 而且单纯的学习培训是不够 , 还需要在事后花费时间积累打怪升级成为熟练工 , 这世间可以长达半年至一年 。 对于使用机器视觉检测的机器设备 , 如果设计方案、调节和实际操作得当 , 2个月就可以出结果了 , 可以长时间不间断地被使用 , 同时保证生产制造的实际效果 , 一个人实际管理几台机器设备 , 人工成本并不高 。
三、适用范围广泛
机器视觉可以在自然空间中执行质检活动 , 利用视觉系统的非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点 , 排除人工工业危险环境质检的可能性 , 如木材加工检测、金属表面视觉检测、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等 。 当然、机器视觉也不单单应用在工业环境上 , 机器视觉在医学领域用于医学辅助诊断、交通监控领域的智能交通等 , 其适用范围之广泛 , 在短短几年的时间里机器视觉行业涌入了成千上百家企业 。
机器视觉能完全取代人工质检?并非不可能 , 随着时间的推移和机器视觉的发展 , 机器眼成为工业最重要的一颗眼睛 。 DLIA工业深度学习开发平台视觉识别系统在在线缺陷检测、缺陷检测、识别符检测、规格测量等方面已经遍地开发 , 超百家制造企业使用DLIA工业深度学习开发平台 , 精密五金、永磁材料、硫化橡胶硅橡胶、电器零部件等领域的机器视觉检测 。 DLIA工业深度学习开发平台视觉识别系统不是一个孤立的系统 , 而是整个自动化系统或设备的有机组成部分 。 为了打开视觉与各种信息系统之间的通道 , 实现系统间的互联 , 制定数据接口、通信协议等基本通用标准 , 机器视觉的推动将会是全产业链发展的必然趋势 。
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