随着中国的用工成本缓慢增长,在中国的手机产业链上,越来越多的环节开始主动或被动的引入自动化生产模式,为人工智能在工业化环节落地上,提供了较好的行业土壤,吸引着越来越多的装备制造业企业重金投入到人工智能自动化升级浪潮中来。工业化环节的人工智能应用,绝大多数都与机器视觉技术有关,投资方都急切的希望能通过神经网络软件,对自动化生产线上的视觉处理环节进行教育训练,得到准备的动作与品质数据,越来越多的替代人工操作部分。目前在操作动作的人工智能应用部分,由于处理起来相对简单,可以采用较为成熟的视觉处理软件对设备进行教育训练,短期内就能获得较好的效果,快速取代操作员人的工作。因此行业里基本上由装备制造业企业拿到生产企业的产品、以及工艺流程和动作分解信息后,就能完成,行业企业只要被动的接受自动化装备带来的好处就行了。
在视觉检测中,处理的过程一般包括图像输入、图像定位、检测工具、输出结果。在本次案例中,图像定位的工具是轮廓匹配与位置补正,检测工具是螺纹检测,结果是显示螺纹的圈数。所以,基于机器视觉的螺丝螺母外观检测设备具有效率高,检测速度快,并且自动上下料,无需人工操作。随着计算机技术的发展;出现了基于机器视觉技术的表面缺点检测技术。这种技术的出现, 提高了生产作业的效率,避免了因作业条件,主观判断等影响检测结果的准确性,实现能更好更精确地进行表面缺点检测,更加快速的识别产品表面瑕疵缺点。机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率,降低人力成本。
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