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    淺析機器視覺檢測系統能否全面取代人工目視檢測?


    機器視覺檢測系統

    在應用中,往往是給定一些具體的缺陷模式,使用機器視覺來識別它們到底有沒有發生。但經常遇到的情況是,許多明顯的缺陷,因為之前沒有發生過,或者發生的模式過分多樣,而被漏檢。


    隨著科技日新月異的發展,機器視覺慢慢的被人所熟悉,那么用工業相機和分析軟件作為主體組成的機器視覺檢測系統,到底能否全面取代人工目視檢測?如果能,可應用的范圍有哪些?如果不能,是缺少什么條件,難度在哪里?


    觀點一:


    替代?準確來說只能是可以替代一部份。目前中小型企業生存空間有限,自動化升級需要資金、人才,由于各種局限性,不愿意投入大量資金,所以機器視覺檢測還是在實力雄厚的大型企業里才會出現。 目前人工成本最大,企業也在高成本運營,資金壓力大,除非是必須要買,不然都將就著過著。


    觀點二:

    在各種缺陷檢測的應用中,打光是個難點。如果獲得的圖片讓人看還要仔細斟酌才能給出結果,那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打光,突出所要檢測的特征,算法并不是困難的東西。


    但是,問題也有,并不是說算法已經夠好了,機器視覺和人類的差距還是非常巨大的!這里面最大的差距就是智能。沒錯,智能相機距離智能兩個字還很遠,主要體現在:對于非預期的缺陷的識別。


    在應用中,往往是給定一些具體的缺陷模式,使用機器視覺來識別它們到底有沒有發生。但經常遇到的情況是,許多明顯的缺陷,因為之前沒有發生過,或者發生的模式過分多樣,而被漏檢。如果換做是人,雖然在操作流程文件中沒讓他去檢測這個缺陷,但是他會注意到,從而有較大幾率抓住它。


    當前有許多智能相機供應商,也有許多分析軟件供應商,雖然各自發布的軟件算法各有特點,其實用起來大同小異,功能非常雷同。但都是按照固定的模式和步驟去處理相機獲得的圖片,從圖片上去分析某個預期中的特征,從而給出判別結果,沒有一家有革命性的智能算法。


    綜合來說,短時間(10年)內,我們可能見不到有如人類般智慧的圖像分析算法,因為相關的理論都還沒有準備好。


    但是機器視覺檢測仍然很有市場,因為它解決了人類的一個非常嚴重的問題:不穩定。人工目檢的作業員,無論你設計怎樣的獎懲制度,都會發生比較高的漏檢率。但是機器視覺檢測設備沒問題,只要是你在算法中寫好的東西,每一次都會認真執行。對于工廠的質量控制來說,我們更愿意舍棄人工目檢所帶來的智慧的好處,而選擇雖然比較傻但是一絲不茍工作的機器視覺。因為對于工廠而言,最重要的是“受控”,我們可以接受有個別特殊的未發生過的缺陷被漏出,但必須知道有一些經常發生的不可接受的缺陷一定能夠被發現。


    成本方面,機器視覺比人力成本便宜。一般的工廠都是四個班次,四個操作員的成本年均超過20萬。而20萬基本上夠搞一套機器視覺了。所以,可以這樣下結論:視覺檢測系統短期內不能完全取代人工目檢,主要原因是不夠智能。 但是對于工廠的質量控制來講,機器視覺比人靠譜。

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