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隨著(zhù)深度學(xué)習和人工智能的發(fā)展，如今的機器視覺(jué)系統更為高效、可及 斑馬技術(shù)大中華區技術(shù)總監 程寧 一年一度的“雙十一”購物節已于上月落下帷幕。據招商證券數據顯示，今年“雙十一”全網(wǎng)電商交易額達11507億元，同比增長(cháng)13.43%，呈現出較強的消費韌性。而相比往年，消費者在購物上則更為理性。有業(yè)內人士指出，如今品質(zhì)消費、綠色消費、理性消費漸成主流，“雙11”折射出國人消費理念的變化。 為跟上消費者日益增長(cháng)的需求，以及對更高品質(zhì)的追求，如今的制造領(lǐng)域需要在質(zhì)量方面發(fā)力。消費者普遍在購買(mǎi)到破損產(chǎn)品或過(guò)期食物時(shí)，都會(huì )毫不猶豫地選擇退貨。據斑馬技術(shù)《2022全球消費者調查》結果表明，消費者和零售商之間存在巨大的信任鴻溝。因此，維護消費者的信任尤為重要，而退貨情況的發(fā)生就會(huì )損害品牌方或零售商的商譽(yù)。 許多公司日益依賴(lài)企業(yè)級計算機視覺(jué)和機器視覺(jué)解決方案，以應對這一挑戰。據易觀(guān)分析預測，隨著(zhù)工業(yè)與交通數字化轉型的不斷深入，以及前沿技術(shù)應用逐漸落地，中國計算機視覺(jué)市場(chǎng)規模增速將逐漸上升，預計2024年市場(chǎng)規模將達767億元。這一數字并不意外，因為對于許多企業(yè)而言，大力采用人工智能（AI）和自動(dòng)化是上佳之選，從而提升供應鏈速度，提高庫存和訂單的準確性，并完善品控。隨著(zhù)制造商和物流供應商競相提高吞吐量，新一代機器視覺(jué)系統也在提供一種能在不影響準確性的情況下加快貨物檢驗的簡(jiǎn)便方法，有望在相對嚴苛且勞動(dòng)力有限的情況下加強履單能力。 機器視覺(jué)煥發(fā)新彩 機器視覺(jué)的一項基本功能是，通過(guò)使用從數字化圖像中提取的信息與規則進(jìn)行比較，來(lái)確定生產(chǎn)線(xiàn)上的零件或產(chǎn)品是否符合標準，并能夠從生產(chǎn)線(xiàn)上自動(dòng)移除未通過(guò)測試的物品。 
考慮到零件或產(chǎn)品個(gè)體之間可能存在的細微變化，以及制造商和倉儲經(jīng)營(yíng)者需加以注意的小規模缺陷，機器視覺(jué)系統成為在生產(chǎn)線(xiàn)上執行檢驗的優(yōu)選工具也是有理可循的。它們能夠比員工更快速地采集并分析圖像。而且，隨著(zhù)分辨率的提高，在某些情況下遠超人類(lèi)的視覺(jué)范圍，強大的機器視覺(jué)相機能夠看到對于人眼來(lái)說(shuō)太小或不可見(jiàn)的東西。 與此同時(shí)，它們還具備更完善的殘像機制，這在監測缺陷模式和尋求解決方案時(shí)很有助益。關(guān)鍵人員能夠看到上報的缺陷，確定來(lái)源，并迅速調查原因，以盡量減少進(jìn)一步的浪費或導致履單延誤。更重要的是，生產(chǎn)線(xiàn)上無(wú)需員工接觸零件，這是機器視覺(jué)的一項關(guān)鍵優(yōu)勢，它能夠防止潛在的損壞，省去人工檢驗的時(shí)間密集型流程，使員工能夠完成更多具有戰略意義的工作任務(wù)。 定制和維護機器視覺(jué)程序曾需要高昂的投入和專(zhuān)家級的程序員。這種復雜性“勸退”了一些工廠(chǎng)經(jīng)理和工程師，他們認為盡管品控的重要性不斷上升，但機器視覺(jué)的成本太高，而且實(shí)施起來(lái)也很具挑戰性。許多情況下，只有大型企業(yè)才能在其工業(yè)化運營(yíng)中輕松應用機器視覺(jué)。 但今時(shí)不同往日，機器視覺(jué)已煥發(fā)新彩。過(guò)去幾年里，在各種因素的使然下，機器視覺(jué)對于不同類(lèi)型的工作流程和企業(yè)都更具可及性和可用性。機器視覺(jué)解決方案初期用于電子和汽車(chē)行業(yè)，其可及性的提高正在推動(dòng)該技術(shù)擴展到包括監控、醫療和制藥、餐飲以及機器人等在內的新領(lǐng)域。 深度學(xué)習的賦能 得益于深度學(xué)習，較小規模的企業(yè)也可在沒(méi)有專(zhuān)業(yè)人員的情況下，更輕松地設置、部署和運行機器視覺(jué)系統。隨著(zhù)深度學(xué)習的不斷成熟，它得以更頻繁地部署，并預計將取代更多采用基于規則編程的傳統制造應用。 盡管這代表著(zhù)在可及性方面的巨大進(jìn)步，但AI技術(shù)仍會(huì )犯錯。不過(guò)，隨著(zhù)AI技術(shù)的不斷成熟，它也將變得更加智能。它學(xué)習得越多，成效上也就越準確、越可靠。為使這些算法發(fā)揮作用，增強計算機處理能力必不可少。此外，得益于芯片性能增強，且體積減小，如今的AI系統小到，能夠在相對有限的空間內運行。這也是機器視覺(jué)愈發(fā)可及的另一項關(guān)鍵因素。 實(shí)現自動(dòng)化的未來(lái) 運營(yíng)編排是許多企業(yè)的目標，這需要協(xié)調實(shí)時(shí)智能技術(shù)、庫存和人力來(lái)取得競爭優(yōu)勢。據《2022年第三季度全國招聘大于求職“最缺工”的100個(gè)職業(yè)排行》顯示，100個(gè)職業(yè)中，有39個(gè)屬于生產(chǎn)制造及有關(guān)人員，與上季度相比，制造業(yè)缺工狀況持續。雖然許多人認為自動(dòng)化是以減少人們的就業(yè)機會(huì )為代價(jià)，但它實(shí)際上可解決日益嚴峻的勞動(dòng)力短缺問(wèn)題，同時(shí)提升工作效率和準確性。在機器視覺(jué)所開(kāi)啟的新時(shí)代中，員工無(wú)需接受更高水平的計算機科學(xué)教育，就能更輕松地監督和操作自動(dòng)化系統。 機器視覺(jué)如今幾乎能夠融入制造流程的每一步，強化數據收集以完善追蹤與追溯，加快履單揀選和包裝，并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的整合來(lái)指導員工和機器人。高性能掃描器和相機是在倉儲環(huán)境中提升AI和IoT功能的關(guān)鍵所在。 雖然機器視覺(jué)系統仍需先進(jìn)的相機技術(shù)，但借助能夠無(wú)縫集成到整體工廠(chǎng)運營(yíng)的軟件，就能更輕松地管理相關(guān)設備。例如，在此類(lèi)環(huán)境中，機器視覺(jué)利用的是與固定式工業(yè)掃描器所采用的大致相同的核心成像技術(shù)。 為緊跟制造業(yè)和物流業(yè)的發(fā)展步伐，業(yè)界需要不斷進(jìn)步，而隨著(zhù)技術(shù)的演進(jìn)，面對快速增長(cháng)的消費者和業(yè)務(wù)需求，想要立于前沿，機器視覺(jué)的應用已成為必要條件。將先進(jìn)的技術(shù)融合到單一整體解決方案中，是實(shí)現工業(yè)自動(dòng)化進(jìn)程中的重要一步。 |
