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                    機器視覺如何與工業物聯網合作

                    日期:2020-11-09 來源:三姆森科技

                    我們都聽說過“更聰明,而不是更努力地工作”。物聯網(IoT)幫助人們和公司提高對工作流程的控制力,并更好地洞察其產生的數據,從而提高人們的生活和工作效率。

                      物聯網本身具有強大的功能,但是被稱為“機器視覺”的技術將揭示出將其用于企業中的其他相應方法。借助機器視覺,行業正在使用物聯網來自動化其流程并降低人工成本。

                     

                      這是一個令人興奮的配對,因為機器視覺和IoT可以一起減少浪費,改善服務交付,提供透明度,并幫助公司以更少的時間和勞動力和更少的資源做更多的事情。

                      機器視覺如何與工業物聯網合作

                      通過采用物聯網,每個行業都將從中受益,包括醫療保健,金融服務,零售,農業以及食品和工業制造。在 物聯網繼續增長,因為連接到這個重要的技術和競爭優勢,它給企業帶來的好處。

                      這里的概念看似簡單:將機器視覺系統連接到IoT基礎設施提供了一種方法,即使在沒有人在場的情況下也無法識別和研究圖像,從而可以在相機上識別物體。

                      機器視覺的當前趨勢 涉及與熟悉的IoT設備(例如安全攝像機或檢查站)一起使用算法來提高智能。它們還用于更好地了解系統操作,內部活動或檢查制成品(例如消費類電子產品或食品)的過程。

                      機器視覺被添加到IoT的各種系統中,因為它不僅能夠檢測攝像頭框架內的對象,而且還能夠對其狀態,條件或方向做出某種判斷。

                      將機器視覺與物聯網相結合,為企業提供了許多競爭和提高效率的機會。以下是一些已經在全球經濟中部署的示例:

                      神經網絡機器視覺檢查:機器視覺長期以來一直用于檢查產品包裝以及讀取條形碼和其他標識符。現代機器視覺的算法智能提供了更大的意識和細微差別。例如,蔬菜和水果顯示各種顏色和條件。神經網絡機器視覺檢查 與適當的熒光燈,石英鹵素燈,LED,金屬鹵化物或氙氣燈配合使用,為研究大批食品甚至在某些情況下甚至拒絕單粒大米的過程提供了人性化的判斷。

                      近紅外檢測:帶RGB傳感器的普通攝像機如今的功能比過去幾年要強大幾個數量級。即使這樣,它們也無法顯示整個圖片。配備有近紅外(NIR)攝像頭的機器視覺檢查站可以發現并 了解表明產品損壞或即將損壞的隱患,例如新鮮蘋果皮下的瘀傷或冷凍食品的水分。

                      機器視覺的安全性和安全性:機器視覺提供了使場所安全中一些勞動密集型部分自動化的方法。密切注意來自外部,工業環境或建筑工地內的攝像機鏡頭,這需要保持警惕。機器視覺可識別幀內的細微變化和運動,因此僅需保留有用的素材。它還有助于進行訪問控制并識別可能導致安全事故的不合規情況。

                      機器視覺和IoT的分布式計算相結合意味著更大的自主權,即使對于地理上分散的工作環境和流程也是如此。這包括檢查管道,油氣井,大片農田,運輸基礎設施等等。

                      與物聯網結合使用時,機器視覺意味著物理資產和基礎設施具有更大的獨立性,而對于可能不在現場的行業領導者來說,則意味著更好的決策能力。在這些網絡的邊緣放置先進的成像設備和邏輯電路也意味著這項工作可以就地完成。這意味著數據不必傳輸,并減少了公司主服務器上的負載。結果就是一種“分布式主權”,這將導致比這里所提到的更為有效的經營方式。

                      物聯網和機器視覺的好處

                      物聯網使公司可以重新考慮其對業務,行業和市場的態度。物聯網提供工具來制定戰略并實現新目標。將IoT基礎設施與機器視覺相結合可帶來一系列新優勢:

                      減少帶寬:檢查系統是機器視覺的主要應用之一。配有圖像傳感器的高性能相機系統可以更好地處理和制定決策。攝像機可以根據收集到的數據做出響應,從而減少了將信息發送到網絡的需求。物聯網的機器視覺組件允許立即分析數據。由于未將信息發送到網絡服務器,因此帶寬減少了。

                      提高效率: 在自動化工廠中,機器視覺可用于機器人引導系統。檢查機器直接相互通信,而不是通過中央企業服務器進行通信。這減少了網絡上的負載,同時提高了處理效率。此外,機器視覺還可以控制物料搬運中的自動化工具和設備。這可能意味著在地板上放置一條線,供自主機器人轉移物料以跟隨或識別倉庫中自動揀選機的物品和障礙物。

                      預測性維護: 當需要在物聯網中進行維護和維修時,機器視覺可用于發出警告信號。在運輸行業中,這是應用機器視覺的首批重大進展之一。火車互聯網項目的創建者西門子將傳感器嵌入到火車中,并使用機器學習模型來識別軌道或火車可能出現故障的信號。機器視覺能夠確定鐵路網絡中最有可能發生故障的部分以及需要維修的地方。機器視覺的使用可以通過公司的運營方式以及他們提供的產品和服務來改變業務。

                      增強的客戶體驗: 通過使用機器視覺,公司可以對客戶的行為和購買方式產生影響。與客戶互動時,他們可以提供獨特的方法。這種創造性的用戶體驗可以影響人們在公司收集信息以增加財務優勢時如何獲得見解。機器視覺通過增加自動化程度,推進數據分析并傳達需要知道的信息,極大地改變了服務。一種應用是使用機器視覺來研究零售地點的移動和購買方式。另一個是通過更好地了解行人和車輛的交通方式來改善土木工程項目的規劃階段。

                      制造商將如何從機器視覺中受益?

                      業務的兩個主要目標是 提高生產力和降低風險。制造商和其他大規模運營商可以使用機器視覺工具來更有效地實現其目標。利用這些信息驅動的物聯網設備可以降低成本,提高員工的能力,并幫助公司為意外的斗爭做好準備。

                      機器視覺工具可為企業增值并幫助他們恪守使命。收集這些新信息可以改善制造商,員工和客戶的生活。

                      市場在不斷發展,因此利用物聯網和機器視覺的公司將通過展示創新,靈活性,效率和準確性而脫穎而出。基于機器視覺的解決方案將以其強大的功能和更快的速度占領市場,這就是為什么市場預測者認為該行業在2018年至2025 年之間每年將以近 8%的速度增長的原因。如果有足夠的時間,這些工具將對市場產生什么影響是工業4.0的幾個新領域之一。

                     


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