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机器视觉如何与工业物联网合作

2020-10-16 17:33 次阅读

  我们都听说过“更聪明,而不是更努力地工作”。物联网(IoT)帮助人们和公司提高对工作流程的控制力,并更好地洞察其产生的数据,从而提高人们的生活和工作效率。

  物联网本身具有强大的功能,但是被称为“机器视觉”的技术将揭示出将其用于企业中的其他相应方法。借助机器视觉,行业正在使用物联网来自动化其流程并降低人工成本。

  这是一个令人兴奋的配对,因为机器视觉和IoT可以一起减少浪费,改善服务交付,提供透明度,并帮助公司以更少的时间和劳动力和更少的资源做更多的事情。

  机器视觉如何与工业物联网合作

  通过采用物联网,每个行业都将从中受益,包括医疗保健,金融服务,零售,农业以及食品和工业制造。在 物联网继续增长,因为连接到这个重要的技术和竞争优势,它给企业带来的好处。

  这里的概念看似简单:将机器视觉系统连接到IoT基础设施提供了一种方法,即使在没有人在场的情况下也无法识别和研究图像,从而可以在相机上识别物体。

  机器视觉的当前趋势 涉及与熟悉的IoT设备(例如安全摄像机或检查站)一起使用算法来提高智能。它们还用于更好地了解系统操作,内部活动或检查制成品(例如消费类电子产品或食品)的过程。

  机器视觉被添加到IoT的各种系统中,因为它不仅能够检测摄像头框架内的对象,而且还能够对其状态,条件或方向做出某种判断。

  将机器视觉与物联网相结合,为企业提供了许多竞争和提高效率的机会。以下是一些已经在全球经济中部署的示例:

  神经网络机器视觉检查:机器视觉长期以来一直用于检查产品包装以及读取条形码和其他标识符。现代机器视觉的算法智能提供了更大的意识和细微差别。例如,蔬菜和水果显示各种颜色和条件。神经网络机器视觉检查 与适当的荧光灯,石英卤素灯,LED,金属卤化物或氙气灯配合使用,为研究大批食品甚至在某些情况下甚至拒绝单粒大米的过程提供了人性化的判断。

  近红外检测:带RGB传感器的普通摄像机如今的功能比过去几年要强大几个数量级。即使这样,它们也无法显示整个图片。配备有近红外(NIR)摄像头的机器视觉检查站可以发现并 了解表明产品损坏或即将损坏的隐患,例如新鲜苹果皮下的瘀伤或冷冻食品的水分。

  机器视觉的安全性和安全性:机器视觉提供了使场所安全中一些劳动密集型部分自动化的方法。密切注意来自外部,工业环境或建筑工地内的摄像机镜头,这需要保持警惕。机器视觉可识别帧内的细微变化和运动,因此仅需保留有用的素材。它还有助于进行访问控制并识别可能导致安全事故的不合规情况。

  机器视觉和IoT的分布式计算相结合意味着更大的自主权,即使对于地理上分散的工作环境和流程也是如此。这包括检查管道,油气井,大片农田,运输基础设施等等。

  与物联网结合使用时,机器视觉意味着物理资产和基础设施具有更大的独立性,而对于可能不在现场的行业领导者来说,则意味着更好的决策能力。在这些网络的边缘放置先进的成像设备和逻辑电路也意味着这项工作可以就地完成。这意味着数据不必传输,并减少了公司主服务器上的负载。结果就是一种“分布式主权”,这将导致比这里所提到的更为有效的经营方式。

  物联网和机器视觉的好处

  物联网使公司可以重新考虑其对业务,行业和市场的态度。物联网提供工具来制定战略并实现新目标。将IoT基础设施与机器视觉相结合可带来一系列新优势:

  减少带宽:检查系统是机器视觉的主要应用之一。配有图像传感器的高性能相机系统可以更好地处理和制定决策。摄像机可以根据收集到的数据做出响应,从而减少了将信息发送到网络的需求。物联网的机器视觉组件允许立即分析数据。由于未将信息发送到网络服务器,因此带宽减少了。

  提高效率: 在自动化工厂中,机器视觉可用于机器人引导系统。检查机器直接相互通信,而不是通过中央企业服务器进行通信。这减少了网络上的负载,同时提高了处理效率。此外,机器视觉还可以控制物料搬运中的自动化工具和设备。这可能意味着在地板上放置一条线,供自主机器人转移物料以跟随或识别仓库中自动拣选机的物品和障碍物。

  预测性维护: 当需要在物联网中进行维护和维修时,机器视觉可用于发出警告信号。在运输行业中,这是应用机器视觉的首批重大进展之一。火车互联网项目的创建者西门子将传感器嵌入到火车中,并使用机器学习模型来识别轨道或火车可能出现故障的信号。机器视觉能够确定铁路网络中最有可能发生故障的部分以及需要维修的地方。机器视觉的使用可以通过公司的运营方式以及他们提供的产品和服务来改变业务。

  增强的客户体验: 通过使用机器视觉,公司可以对客户的行为和购买方式产生影响。与客户互动时,他们可以提供独特的方法。这种创造性的用户体验可以影响人们在公司收集信息以增加财务优势时如何获得见解。机器视觉通过增加自动化程度,推进数据分析并传达需要知道的信息,极大地改变了服务。一种应用是使用机器视觉来研究零售地点的移动和购买方式。另一个是通过更好地了解行人和车辆的交通方式来改善土木工程项目的规划阶段。

  制造商将如何从机器视觉中受益?

  业务的两个主要目标是 提高生产力和降低风险。制造商和其他大规模运营商可以使用机器视觉工具来更有效地实现其目标。利用这些信息驱动的物联网设备可以降低成本,提高员工的能力,并帮助公司为意外的斗争做好准备。

  机器视觉工具可为企业增值并帮助他们恪守使命。收集这些新信息可以改善制造商,员工和客户的生活。

  市场在不断发展,因此利用物联网和机器视觉的公司将通过展示创新,灵活性,效率和准确性而脱颖而出。基于机器视觉的解决方案将以其强大的功能和更快的速度占领市场,这就是为什么市场预测者认为该行业在2018年至2025 年之间每年将以近 8%的速度增长的原因。如果有足够的时间,这些工具将对市场产生什么影响是工业4.0的几个新领域之一。
责任编辑:YYX

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