制造业正在经历重大的数字化转型。传统模型正在演变为工业4.0。随着包括成像技术在内的不同领域的快速发展；CMOS传感器嵌入式视觉机器和深度学习；机器人接口；由于具有数据传输标准和图像处理能力，计算机视觉技术可以在不同层次上使制造业受益。新的成像技术提供了新的应用机会。计算机视觉技术的发展导致制造业的性能，集成度和自动化程度的提高。让我们深入了解不同制造阶段的计算机视觉的各种用例，但是在此之前，让我们了解什么是计算机视觉？
计算机视觉
它是人工智能和计算机科学的一个领域，旨在为计算机提供对世界的直观了解。ComputerVision的目标是通过三个主要处理组件使用数字图像来模拟人类视觉：
1.图像采集
2.图像处理
3.图像分析
现在，让我们了解其在制造业中排名前5位的应用。
预测性维护
预测性维护是一种预防昂贵的制造设备故障的方法，它可以通过分析整个生产过程中的数据来提前查明异常行为，以确保可以采取适当的措施来避免长时间的生产停机。
使用IoT更好地进行预测性维护可以将设备停机时间减少多达50％，并将设备资本投资减少3-5％...在制造业中，这些节省在年每年可能产生将近亿美元的经济影响。
曾经想过，如果您能在即将发生的故障之前从移动应用程序获得警报。听起来很有趣吧？由于具有预测性的维护，它可以告诉我们何时更换零件，从而减少计划内的停机时间，并使产品保持最佳的运行时间。这有助于消除不必要的维修费用。
预测性维护技术
可以使用各种监视设备和技术来有效地预测故障，以及为即将发生的维护提供高级警告。让我们了解类型：
振动分析-它允许使用手持分析仪或设备中内置的实时传感器来监视机器的振动，其预测潜在故障的能力使其成为计划维护，提高资产性能的有用工具，从而有助于防止计划外停机。红外热像仪—使用红外热像仪有助于检测高温（热点）。通过识别热点，红外可以帮助避免昂贵的维修和停机时间。联邦能源管理计划（FEMP）表示，仅通过被动维护计划维修的设备可以节省30％至40％。超声分析—此技术使用声音来识别故障资产。它可用于泄漏检测，机械检查，电气检查，电弧闪光检测，疏水阀维护和阀门测试。声学监控-这项技术有助于以声音或超声波水平检测设备中的气体，液体或真空泄漏。这些都比超声波便宜。读取条形码：条形码是应用于产品，包装或零件的机器可读模式。它们在整个生命周期内用于提供信息和跟踪产品。识别和处理数千个条形码是人类要完成的一项繁琐的工作，它需要将扫描仪操作员放在条形码附近才能获得正确的结果。但是，通过计算机视觉扫描，传送带上传送的产品不一定需要对齐以用于基于相机的扫描仪以正确检测条形码。明智的行业正在整合OCR（光学字符识别）技术，以使图像中的信息机器可读并可用。条形码识别（OBR），智能字符识别（ICR）和光学标记识别（OMR）等多种技术可扩展现有功能。
OCR用于识别扫描文档或屏幕截图中的文本。ICR用于读取手写形式的文本，例如问卷OMR用于识别调查或表格中的复选框OBR用于识别传统的一维和二维条形码，以自动通过生产线传送零件缺陷识别：对于任何制造公司而言，要物理地计算大量的商品和产品都是一项繁琐的任务。计算机视觉可以实时分析从捕获的图像中获取的信息，以执行复杂的检查任务。它具有一个计数机制系统，该系统可以帮助验证每个容器中是否包含正确数量的物品。如果项目总数不正确，或者单个容器被标记为有缺陷，并且该容器到达生产线的末端，则任何包含有缺陷的容器将被拒绝。这有助于消除包装和运输任何有缺陷的产品的风险。
组装产品和组件：计算机视觉可确保组装产品和组件的产品严格遵守标准。严格的评估标准减少了产品召回的情况，并提高了生产率。敌人：生产乳制品数吨的乳制品制造公司可以利用计算机视觉技术来确保正确的包装。它还有助于检查包装瓶的其他关键特征，例如瓶盖密封，位置，标签等。
机器和深度学习：令人难以置信的大量感官数据包含多种格式，结构和语义。深度学习技术使人们能够自动从这些数据中学习，检测模式并做出相应的决策。它可以区分不同级别的数据分析，包括预测分析，说明性分析，诊断分析和描述性。这是它们在制造业中的使用方式-
预测分析使用统计模型对未来生产和设备退化的可能性进行预测。规范分析提供了多种方案来执行任何操作。诊断分析旨在报告设备故障的原因。描述性分析有助于分析产品的运行参数，环境和条件。迈向工业4.0
显然，计算机视觉必将席卷制造业。制造和分销领域不断变化的面貌导致了智能产品和创新制造模型的出现。设置图像和语音识别形式的自动化可以提高生产率和准确性。智能工厂正在大幅减少意外停机时间，更好的产品设计，更高的效率，过渡时间，整体产品质量和工人安全。
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