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返回深度學(xué)習(xí)有很多運用，不論是解決社交網(wǎng)絡(luò)總流量還是試著依據(jù)以往的選購狀況展現(xiàn)可實際操作的洞悉或顧客精準(zhǔn)定位。文中對于這些對人工智能技術(shù)相關(guān)內(nèi)容很感興趣閱讀者，人們例舉了機器視覺技術(shù)在加工制造業(yè)中運用的10個實例：
預(yù)測性維護
取決于物理學(xué)部件來生產(chǎn)制造商品或協(xié)助出示服務(wù)項目的公司一般 必須對設(shè)備或機器設(shè)備開展維護保養(yǎng)，或是在最壞的狀況下，設(shè)備將會會毀壞或部件將會會出現(xiàn)常見故障，造成停工或商品止步不前。
預(yù)測性維護就是指應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)控器設(shè)備和部件（一般 應(yīng)用控制器）搜集數(shù)據(jù)信息點并鑒別數(shù)據(jù)信號或在財產(chǎn)或部件產(chǎn)生常見故障以前采用糾正措施的全過程。
設(shè)想一下，一家汽車廠僅一分鐘的停產(chǎn)時間，就能讓高盈利小車努力達(dá)到兩萬美金的付出代價。運用機器視覺技術(shù)技術(shù)性能夠 協(xié)助公司維持領(lǐng)先水平，比如，由FANUC開發(fā)設(shè)計的名叫ZDT（零關(guān)機時間）的軟件系統(tǒng)，從安裝在智能機器人上的照相機搜集圖象，隨后將這種圖象和隨著的數(shù)據(jù)信息發(fā)送至云開展解決并開展鑒別，及時處理將會出現(xiàn)的潛在性難題。
在歷時18個月的示范點期內(nèi)，該解決方法被布署到38個汽車工廠的7,000個智能機器人中，共六個一部分，檢驗并避免了72個部件常見故障！
包裝檢測
針對制藥廠而言，在將藥丸或膠襄放進器皿以前對其開展記數(shù)是尤為重要。以便處理這個問題，總公司坐落于美國的PharmaPackagingSystems企業(yè)開發(fā)設(shè)計了一種解決方法，能夠 布署到目前的生產(chǎn)流水線，乃至能夠 做為單獨模塊運作。
該解決方法的一個重要特點是應(yīng)用人工智能算法來查驗粉碎或一部分產(chǎn)生的藥物。當(dāng)藥物根據(jù)生產(chǎn)流水線時，根據(jù)照相機拍攝圖象并將其傳送到專用型PC，應(yīng)用手機軟件解決圖象運作進一步剖析以查驗藥物的色調(diào)、長短、總寬和總體是不是恰當(dāng)。
根據(jù)PC的視覺檢測系統(tǒng)軟件還可以用于實行記數(shù)作用，假如藥物被覺得是有缺陷的，則紀(jì)錄該信息內(nèi)容，隨后向記數(shù)作用推送數(shù)據(jù)信號，而且當(dāng)器皿瓶抵達(dá)在生產(chǎn)流水線尾端時，具備缺點糖衣片的器皿將被去除，進而清除了有缺陷的藥丸概率。
閱讀文章條碼
每天閱讀、鑒別和解決不計其數(shù)個條碼并非易事，人工服務(wù)沒辦法規(guī)模性進行。
比如，手機上和移動終端必須愈來愈小的印刷線路板（或PCB）。因為生產(chǎn)商迫不得已為持續(xù)提高的技術(shù)性銷售市場生產(chǎn)制造大量的PCB，她們已經(jīng)尋找一種稱之為“拼板方式”的加工工藝。在這個全過程中，很多同樣的線路板被包裝印刷到一個大的控制面板上，隨后每一個電源電路被設(shè)備分離開展最后檢測，便于查驗這種線路板，因為條碼是PCN板上存有的每一個電源電路的唯一標(biāo)志符，以便有利于查驗這種板，開發(fā)設(shè)計了一個根據(jù)機器視覺技術(shù)的解決方法，稱之為PanelScan，用以載入PCN板上的條碼。
在之前，能夠 根據(jù)應(yīng)用手執(zhí)條形碼掃描器來進行此項每日任務(wù)，殊不知十分用時，并且非常容易出現(xiàn)人為因素不正確。根據(jù)執(zhí)行根據(jù)機器視覺技術(shù)的解決方法，PCB生產(chǎn)商能夠 節(jié)約很多的業(yè)務(wù)流程成本費。
商品和部件裝配線
性能卓越的生產(chǎn)制造加工廠必須保證從生產(chǎn)流水線退出的商品和部件合乎品質(zhì)、安全性和生產(chǎn)制造規(guī)則。更是充分考慮這一點，AcquireAutomation開發(fā)設(shè)計了一套解決方法，協(xié)助公司保證其商品和部件裝配線規(guī)范獲得實行。
比如，她們運用機器視覺技術(shù)技術(shù)性解決方法，容許生產(chǎn)商在全方位全主視圖中查驗玻璃瓶，以保證商品置放在恰當(dāng)?shù)陌b中，而且還可以查驗包裝商品的別的重要特性，比如：
籃板/密封性
部位
標(biāo)識
打印效果這些！
全部這種都有利于提升生產(chǎn)流水線的生產(chǎn)量，另外降低產(chǎn)品追溯的總數(shù)，提升生產(chǎn)效率，并最后使顧客令人滿意!！
降低缺點
能夠 了解的是，假如您運營生產(chǎn)流水線，您必須生產(chǎn)制造無缺點的部件或商品！機器視覺技術(shù)是一種能夠 協(xié)助公司完成這一總體目標(biāo)的技術(shù)性。
換句話說，機器視覺技術(shù)監(jiān)測系統(tǒng)能夠 完成徹底的線上表層缺點查驗，傳統(tǒng)式商品缺點查驗必須人工服務(wù)實際操作進行，而根據(jù)視覺效果的解決方法則不用實際操作工作人員。
一家名叫SeeTooVision的企業(yè)有著一個名叫WebSeeToo的表層監(jiān)測系統(tǒng)，可鑒別缺點并儲存與缺點有關(guān)圖象和主要參數(shù)。當(dāng)物件進到生產(chǎn)流水線時，缺點會依據(jù)其種類開展歸類，并對缺點開展級別劃分。
那樣做容許生產(chǎn)商區(qū)別不一樣種類的缺點，還可以明確出現(xiàn)哪些的缺點必須關(guān)機。
三d視覺效果查驗
機器視覺技術(shù)能夠 在汽車制造業(yè)充分發(fā)揮關(guān)鍵功效。一份匯報顯示信息，到2023年總體機器視覺技術(shù)價值達(dá)到144.2億美金！
機器視覺技術(shù)監(jiān)測系統(tǒng)已經(jīng)生產(chǎn)流水線用以進行人們有時候?qū)芾щy的每日任務(wù)。在這里用例中，系統(tǒng)軟件應(yīng)用高像素圖象來創(chuàng)建部件以及射頻連接器腳位的詳細(xì)三維模型。
當(dāng)部件根據(jù)生產(chǎn)制造加工廠時，機器視覺技術(shù)對系統(tǒng)來源于不一樣視角的圖象開展數(shù)次掃描儀以造成3d模型，當(dāng)這種圖象組成在一起時，系統(tǒng)軟件能夠 鑒別電源電路上的射頻連接器插腳是不是不太好，而這種難題將會會在接著的生產(chǎn)流水線導(dǎo)致勒索軟件的危害。
3d視覺檢驗有很多運用，可是該技術(shù)性的最普遍用例之一是在小車生產(chǎn)制造中。
現(xiàn)如今，許多汽車故障全是由電氣設(shè)備常見故障導(dǎo)致的，因而，可以對射頻連接器插腳開展3d掃描，能夠 協(xié)助汽車企業(yè)降低成本，減少出現(xiàn)電氣設(shè)備構(gòu)件常見故障的概率，并有利于提升駕駛員的安全性。
改進安全性
機器視覺技術(shù)的運用不僅限于生產(chǎn)流水線。比如，總公司坐落于美國的開采和建筑工程設(shè)備領(lǐng)跑生產(chǎn)商斗山企業(yè)(KomatsuLtd)近期公布，方案與英偉達(dá)顯卡(NVIDIA)協(xié)作，融合英偉達(dá)顯卡的“云到邊沿”(cloudtoedge)技術(shù)性。而這一關(guān)鍵目地是以便提升精益管理服務(wù)項目、安全性和高效率。
該合作方將英偉達(dá)顯卡JetsonAI服務(wù)平臺集成化到常常用以鉆井隊、發(fā)掘和開采的機械設(shè)備中。實時攝像頭和視頻分析的融合促使機器設(shè)備運作高效率高些，安全系數(shù)高些。
這一念頭還將運用根據(jù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能技術(shù)來追蹤人與預(yù)測分析機器設(shè)備的健身運動，進而協(xié)助防止風(fēng)險的互動，進而提升安全系數(shù)。
在國外，與小車和機械設(shè)備有關(guān)的建筑施工每一年常有高達(dá)一萬人負(fù)傷，那樣的解決方法將遭受公司的熱烈歡迎。
追蹤和跟蹤
制藥廠當(dāng)然遵循嚴(yán)苛的標(biāo)準(zhǔn)和政策法規(guī)，以保證她們的商品能夠 從生產(chǎn)流水線追蹤和上溯最后病人。
以便完成這一點，紙箱子能夠 復(fù)印關(guān)鍵點，包含但不限于系列號、保存期、出廠日期。一個全世界唯一標(biāo)志符，有時候稱之為GTIN(全世界貿(mào)易新項目號)，一般 用以容許在全世界范疇內(nèi)追蹤包。
生產(chǎn)制造系統(tǒng)軟件能夠 在主數(shù)據(jù)庫查詢中自動生成這種標(biāo)志符，隨后在加工過程中應(yīng)用他們并噴涌到器皿上，根據(jù)機器視覺技術(shù)能夠 對噴漆到紙箱子上的信息內(nèi)容開展認(rèn)證。
法國企業(yè)ISW開發(fā)設(shè)計的一種解決方法案，在其中包含能夠 從標(biāo)識獲取數(shù)據(jù)的新科技照相機，及其實行電子光學(xué)字符識別（OCR）以載入復(fù)印文字。
載入復(fù)印文字后，系統(tǒng)軟件能夠 查驗主數(shù)據(jù)庫查詢并認(rèn)證系統(tǒng)軟件復(fù)印標(biāo)識是不是與主數(shù)據(jù)庫查詢中儲存的數(shù)據(jù)匹配。假如一切復(fù)印的編碼不能讀或與master數(shù)據(jù)庫查詢中的目前編碼不配對，則能夠 回絕包裝或裝車。
文本閱讀和筆寫剖析
電子光學(xué)字符識別并不是什么新生事物，它在預(yù)估行業(yè)早已存有了較長一段時間。換句話說，讓電子計算機從包括圖象的手記、英文字母等中檢驗和獲取筆寫文字是徹底不一樣的事兒。
你是不是以前報名參加過一個大會，用智能機拍下了演講人的ppt嗎?或是大家所有人都會白版上繪制了生產(chǎn)制造步驟?
微軟公司在其認(rèn)知能力服務(wù)項目棧中公布了一種技術(shù)性，稱之為人工智能算法API，擁有它，您能夠 向線段出示圖象，API將檢驗到可寫文字的存有，并將其變換為文字流!你能在下面的截屏中見到一個事例:
可以將設(shè)備偏向包括文字的圖象，而不是手工制作鍵入，能夠 極大地提高生產(chǎn)效率。
LANDING.AI
LANDING.AI是一家總公司坐落于曼哈頓的企業(yè)，由人工智能技術(shù)高手AndrewNg博士研究生開創(chuàng)。
吳博士在landing.ai的部分工作涉及開發(fā)機器視覺工具，以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品中無法用人類視覺識別的微觀缺陷。他研究一種機器學(xué)習(xí)算法可以在相對較少的圖像上進行訓(xùn)練，并產(chǎn)生非常好的效果。
該技術(shù)有許多不同的用例，但主要針對制造業(yè)的解決挑戰(zhàn)，包括但不限于:
檢查
控制和自動化
校準(zhǔn)和調(diào)優(yōu)
自動識別問題
這家初創(chuàng)公司不僅滿足于解決這些制造挑戰(zhàn)，還意識到人工智能技術(shù)有可能顛覆制造業(yè)，有鑒于此，這家初創(chuàng)公司還在研究如何對離職員工進行再培訓(xùn)。
總結(jié)
在這篇文章中，我們列舉10個機器視覺在制造中的應(yīng)用案例，涵蓋了從紡織品到制藥的所有領(lǐng)域，并觸及了人工智能和深度學(xué)習(xí)是如何以圖像識別的形式對機器視覺空間產(chǎn)生影響的。我們希望通過閱讀本文，您對機器視覺如何應(yīng)用于制造業(yè)有了更多的見解。
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