從制表師的單片眼鏡，到用于促進(jìn)繪畫的所謂“露西達(dá)相機(jī)”，工匠們對(duì)借助光學(xué)技術(shù)提高感官技能、制作商品或藝術(shù)品并不陌生。然而，隨著工業(yè)革命和從手工工藝到機(jī)器驅(qū)動(dòng)的大規(guī)模生產(chǎn)的必然轉(zhuǎn)變，我們創(chuàng)造事物的方式完全改變了。結(jié)果，所有以前那些旨在增強(qiáng)人類視覺的光學(xué)設(shè)備都被新的高科技工具所取代，這些工具可以提供某種視覺感知。而這就是計(jì)算機(jī)視覺發(fā)揮作用的地方。

什么是制造業(yè)中的計(jì)算機(jī)視覺？

制造業(yè)中的計(jì)算機(jī)視覺專注于創(chuàng)建可以捕獲、處理并因此理解來自物理世界（主要是工廠和其他工業(yè)場(chǎng)所）視覺輸入的人工系統(tǒng)，以引發(fā)適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)并協(xié)助人類完成各種與生產(chǎn)相關(guān)的任務(wù)。

無論是在制造業(yè)還是在其他領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺最原始的化身都可以識(shí)別特定對(duì)象，并根據(jù)基于規(guī)則的原則觸發(fā)警報(bào)提醒，即通過識(shí)別捕獲到的圖像中的某些特征，并驗(yàn)證它們是否與給定參數(shù)相匹配。然而，這種方法容易產(chǎn)生大量誤報(bào)，并且在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源（如圖片或視頻）時(shí)通常效率不高（出現(xiàn)細(xì)微差別和變化時(shí)）。

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新進(jìn)展有助于解決這些問題，使制造企業(yè)能夠通過自我改進(jìn)的算法增強(qiáng)其計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，這些算法可以識(shí)別重復(fù)出現(xiàn)的視覺模式，并將其與某些項(xiàng)目聯(lián)系起來。實(shí)際上，機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)視覺解決方案可以通過數(shù)百萬張圖像進(jìn)行訓(xùn)練，以自主發(fā)現(xiàn)每個(gè)對(duì)象的典型特征，學(xué)會(huì)識(shí)別它們，甚至隨著時(shí)間推移對(duì)其性能進(jìn)行微調(diào)。

這導(dǎo)致了更高的精度、更好的上下文理解、更好的靈活性以及對(duì)新視覺元素的響應(yīng)能力，而無需事先編程。

如今，制造業(yè)中的計(jì)算機(jī)視覺通常用于：

用于自動(dòng)化產(chǎn)品裝配上的引導(dǎo)機(jī)器人

執(zhí)行質(zhì)量控制和檢驗(yàn)任務(wù)

優(yōu)化倉(cāng)庫管理和供應(yīng)鏈

檢測(cè)工業(yè)機(jī)械運(yùn)行中的異常情況

監(jiān)督工作流程以確保員工安全

在深入探討這些用例之前，讓我們了解一下投資計(jì)算機(jī)視覺服務(wù)的好處，以及一些潛在的采用障礙和克服這些障礙的最佳實(shí)踐。

計(jì)算機(jī)視覺在制造業(yè)中的好處

在過去兩年里，新冠肺炎疫情導(dǎo)致的運(yùn)營(yíng)和物流中斷，給制造業(yè)帶來了巨大的壓力。

尋求獲得新發(fā)展動(dòng)力，并使該行業(yè)在高度不穩(wěn)定情況下更具彈性的需求一直是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的巨大催化劑，即實(shí)施新的尖端技術(shù)，并由此向工業(yè)4.0過渡。計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)流程中的日益普及無疑代表了這一轉(zhuǎn)變的主要方面之一，因?yàn)樗谝韵路矫鏄O大地促進(jìn)了制造業(yè)的發(fā)展：

提高生產(chǎn)力：根據(jù)德勤和MAPI的2019年智能工廠報(bào)告，部署以計(jì)算機(jī)視覺為動(dòng)力的機(jī)器人和其他 24/7 運(yùn)行的自動(dòng)化系統(tǒng)加快了制造周期，使勞動(dòng)生產(chǎn)力提高了 12%，總產(chǎn)量提高了 10%。

成本優(yōu)化：生產(chǎn)力的提高，再加上通過自動(dòng)化和基于計(jì)算機(jī)視覺的維護(hù)，減少了機(jī)器停機(jī)時(shí)間（根據(jù)麥肯錫的估計(jì)高達(dá) 50%），也轉(zhuǎn)化為運(yùn)營(yíng)成本的總體降低。

提高質(zhì)量：正如麥肯錫所指出的那樣，計(jì)算機(jī)視覺驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人以外科手術(shù)般的精度運(yùn)行，確保了更好的產(chǎn)品質(zhì)量，并總體降低了10-20%的QA運(yùn)營(yíng)成本。

勞動(dòng)力安全：制造業(yè)中的計(jì)算機(jī)視覺還可以用來識(shí)別可能危及工廠人員安全的故障，并監(jiān)測(cè)工人的狀況，檢測(cè)疲勞或不適跡象。

計(jì)算機(jī)視覺市場(chǎng)洞察

大多數(shù)行業(yè)的分析報(bào)告似乎都證實(shí)了計(jì)算機(jī)視覺對(duì)制造業(yè)的積極影響。根據(jù) Grand View Research 的 2021 年計(jì)算機(jī)視覺市場(chǎng)規(guī)模、份額和趨勢(shì)分析報(bào)告，由于該技術(shù)在裝配線自動(dòng)化和預(yù)測(cè)性維護(hù)方面的廣泛應(yīng)用，制造部門在2020年引領(lǐng)了全球計(jì)算機(jī)視覺市場(chǎng)。

此外，根據(jù)IBM的2021年數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)估報(bào)告，計(jì)算機(jī)視覺是幫助制造商實(shí)現(xiàn)其業(yè)務(wù)目標(biāo)的主要技術(shù)之一(77%的受訪公司)。另一方面，IBM 的研究還揭示了在制造領(lǐng)域采用新技術(shù)的一些最常見的障礙。

采用障礙和最佳實(shí)踐

讓我們更好地界定上述問題并定義一些可能有助于解決制造場(chǎng)景中計(jì)算機(jī)視覺部署挑戰(zhàn)的通用指南：

技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)：人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)視覺需要數(shù)據(jù)和底層技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施來收集數(shù)據(jù)，因?yàn)橥ǔ闃?biāo)準(zhǔn)流程監(jiān)測(cè)而收集的數(shù)據(jù)集可能不適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，最終會(huì)適得其反。升級(jí)制造廠的網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)需要適當(dāng)?shù)耐顿Y和專業(yè)知識(shí)。

投資支持：談到投資，高層管理人員和利益相關(guān)方可能不愿意將大部分預(yù)算用于計(jì)算機(jī)視覺和相關(guān)技術(shù)。一個(gè)可行的解決方案是制定一個(gè)漸進(jìn)的實(shí)施計(jì)劃，以確保小的、短期的成果。這些成就應(yīng)該有助于讓投資者和管理層相信數(shù)字化的潛在優(yōu)勢(shì)。

員工培訓(xùn)：其他要說服的人是員工，因?yàn)槿魏未龠M(jìn)自動(dòng)化的技術(shù)都會(huì)對(duì)他們的職業(yè)生涯產(chǎn)生重要影響。在這方面，考慮通過有針對(duì)性的培訓(xùn)計(jì)劃來提高員工的技能，以更好地與計(jì)算機(jī)視覺工具進(jìn)行交互，并聘請(qǐng)具有扎實(shí)技術(shù)專長(zhǎng)的新專業(yè)人士與他們并肩工作。

流程協(xié)調(diào)：新技術(shù)可能無法與現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程完美匹配。我們的建議是，再次逐步實(shí)施計(jì)算機(jī)視覺，以適當(dāng)調(diào)整制造工作流程，讓員工熟悉這些技術(shù)。另一個(gè)主要內(nèi)容是建立卓越中心，監(jiān)督這些解決方案的采用。

用例確定：許多組織甚至沒有克服第一個(gè)障礙，即選擇一個(gè)合適的用例。這里的規(guī)則是遵循金錢至上原則，即選擇可以從計(jì)算機(jī)視覺中受益最多的應(yīng)用領(lǐng)域，例如，選擇那些充滿瓶頸的流程，無論是質(zhì)量檢查還是產(chǎn)品跟蹤。 

制造業(yè)中的 4 個(gè)計(jì)算機(jī)視覺用例

下面簡(jiǎn)要介紹這項(xiàng)技術(shù)在制造領(lǐng)域的關(guān)鍵應(yīng)用和成功實(shí)例。

1、視覺引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)

對(duì)于21世紀(jì)的人類來說，工業(yè)機(jī)器人是理所當(dāng)然的。如今，計(jì)算機(jī)視覺引導(dǎo)機(jī)器人是任何裝配線的基石。事實(shí)上，它們可以輕松地用機(jī)械臂識(shí)別和拾起物體，或者繪制周圍環(huán)境的地圖，以便在制造工廠中活動(dòng)，這使它們成為提高產(chǎn)量和簡(jiǎn)化倉(cāng)庫管理和物流的寶貴工具。

以下是由計(jì)算機(jī)視覺驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人執(zhí)行的一些典型任務(wù)：

產(chǎn)品加工和組裝

碼垛、包裝和分揀

清洗重型設(shè)備

標(biāo)記產(chǎn)品和跟蹤

用于補(bǔ)貨的倉(cāng)庫監(jiān)控

這種技術(shù)在車間的例子數(shù)不勝數(shù)。其中，Sawyer Robot，這是一個(gè)由田納西州塑料注射成型公司Tennplasco部署的多用途機(jī)械臂，但也包括BluePrint Automation的機(jī)器人紙箱裝載系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)視覺抓取箱子。另一方面，奧地利汽車制造商麥格納斯太爾(Magna Steyr)采用智能無人機(jī)掃描標(biāo)簽，方便庫存操作。

2、質(zhì)量保證

計(jì)算機(jī)視覺驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人非常精確，但生產(chǎn)鏈中的某些東西總是可能出錯(cuò)。幸運(yùn)的是，還可以部署計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)來雙重檢查產(chǎn)品的質(zhì)量。這種先進(jìn)的自動(dòng)化視覺檢查涉及使用高分辨率攝像頭掃描成品，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理數(shù)據(jù)以識(shí)別異常，從而確保每件商品(包括其包裝)都符合所有必要的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

在這方面，看看沃爾沃汽車的解決方案。其名為 Atlas 的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以使用 20 多個(gè)攝像頭掃描每輛車，以發(fā)現(xiàn)表面缺陷，與手動(dòng)檢查相比，它可以發(fā)現(xiàn)多達(dá) 40% 的異常情況。

3、資產(chǎn)維護(hù)

無論是在識(shí)別制造缺陷還是工業(yè)資產(chǎn)異常時(shí)，細(xì)節(jié)都是問題的癥結(jié)所在。好消息是計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)異常檢測(cè)，可以很好地處理細(xì)節(jié)。事實(shí)上，這些工具可以通過攝像頭、紅外熱成像和其他類型的傳感器探測(cè)工業(yè)機(jī)械，以發(fā)現(xiàn)任何可能是故障跡象的偏差(如異常溫度和振動(dòng))，并在故障實(shí)際發(fā)生之前預(yù)測(cè)即將到來的故障。

例如，通用汽車公司采用了一種計(jì)算機(jī)視覺解決方案，旨在分析裝配機(jī)器人上安裝的攝像頭的圖像，并檢測(cè)影響其組件的故障。

4、人員安全

計(jì)算機(jī)視覺可以成為機(jī)器的守護(hù)天使，更重要的是，可以成為人類的守護(hù)天使，因?yàn)轭A(yù)測(cè)性維護(hù)允許制造公司提前修復(fù)機(jī)器，從而避免危險(xiǎn)情況。此外，它還可用于持續(xù)監(jiān)測(cè)各種工業(yè)環(huán)境中的復(fù)雜制造操作。

英國(guó)建筑設(shè)備制造商 Komatsu Ltd 也采取了類似的方法，該公司與 NVIDIA 合作，采用基于人工智能和視頻分析的計(jì)算機(jī)視覺解決方案。該平臺(tái)可以監(jiān)測(cè)甚至預(yù)測(cè)工人和設(shè)備的移動(dòng)，以發(fā)出潛在碰撞或其他危險(xiǎn)情況的警報(bào)提醒。

總結(jié)

事實(shí)證明，計(jì)算機(jī)視覺與工業(yè)流程數(shù)字化所涉及的許多其他技術(shù)一樣，是制造企業(yè)的寶貴盟友，可顯著降低成本、提高產(chǎn)量和質(zhì)量、提高精度并提高員工安全性。顯然，組織不應(yīng)該對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的采用掉以輕心，因?yàn)樗膶?shí)際部署可能會(huì)比預(yù)期的更棘手。

然而，通過適當(dāng)?shù)耐顿Y、再培訓(xùn)計(jì)劃、工作流程協(xié)調(diào)計(jì)劃和用例識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺驅(qū)動(dòng)的機(jī)器將推動(dòng)工業(yè)制造，就像過去幾個(gè)世紀(jì)對(duì)美的熱愛鼓勵(lì)工匠們創(chuàng)造他們的手工制品一樣。不同之處在于，與熱愛不同，機(jī)器不是盲目的。