智能工厂中的机器视觉的应用

随着科学技a术的发展，机器视觉应用已经深入到了各个行业之中。机器视觉是自动化中的关键元素并将成为创建工业4.0智能工厂的关键，机器视觉为工业自动化打开了“新窗口”，智能制造时代，机器视觉发展潜力巨大。

要实现工业4.0智能工厂，完成从制造大国向制造强国的转变，智能制造是主攻方向。在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。随着智能化的快速发展，市场对于机器视觉的需求也将逐渐增多。

机器视觉的应用主要表现在四个方面：

①引导和定位：上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。

②外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。

③高精度检测：有些产品的精密度较高，甚至到u级，必须使用机器完成。

④识别：数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。

在评估产品和寻找缺陷，以及收集数据以指导运营并优化机器人和其他设备生产力方面，生产线上没有任何比机器视觉能收集更多信息或更有价值的地方。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于信息集成，因此，自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

智能工厂的机器视觉应用：

自学设备

自动生产线设备将提高越来越高水平的自学、自控制和自优化能力，从而以最少的干预快速而准确地完成复杂任务。这种能力现在在某些创新的设备中可在操作员的引导下实现，但在工业 4.0 出现后将变得更加自主。

生产线优化

机器人、机器视觉系统、原始材料输入和生产线的其他方面将可以直接进行通信交互，制造商可获得更高的灵活性。优势包括在一条生产线上生产更广泛的组件类型，或者以更节省成本的方式制造较少量的特定产品—甚至定制产品。

大数据

工业 4.0 能够把原始数据转换为可操作的信息和见解，从而推进真正的、可测量的性能改善。它实现这一点的方式是分析制造流程中采集的“大数据”并通过云计算和深度学习方法发现工艺改进的趋势。在未来，这些数据将被主动共享和使用，而带动这些的则是机器视觉等富数据技术。

生产数据的通信

制造系统的通信网络将扫描来自市场的信息输入并使用这些信息微调生产参数。例如，一家制药公司的系统—收到特定地区高出预期的过敏病例报告—可能触发生产线提高产量并订购更多的原材料。

云计算

通过云和移动设备的即时访问数据，让工人了解到关键的信息，使员工可以监控趋势、分析数据并从任意位置进行调整。制造商也可以通过云将其最成功的生产线相关信息导出到其他运营中，从而将所有生产线平衡在“最佳实践”的水平上。