机器视觉检测如何实现完美质量

手工检测与机器检测的实践对比

人类视觉为何在速度和规模上举步维艰

单纯依赖人眼检测存在多重局限。人眼检查受到疲劳、注意力不集中和判断力多变的限制。随着生产线速度的加快，人们越来越难以保持数千件产品的一致性。要确保产品的精确性和准确性，以正确代表一个品牌，人工检测往往已不再适用。人工检测成本高、不一致、不可靠。单个部件可能太小，仅靠肉眼无法检测，而显微镜对每个部件进行对焦和重新对焦又非常耗时。例如，精确测量针的深度可能难以察觉，灰尘、划痕或物品上可能存在的任何其他小缺陷也是如此。此外，人工检测还可能受到当班操作员主观性的影响。一个人的意见可能与另一个人不同。

大容量环境中的性能差距

在大批量生产中，检测过程中的微小失误都可能导致重大的质量问题。机器视觉系统在彻底检测方面表现出色，无论产量或轮班时间长短，其性能始终如一。

当人为失误带来代价高昂的差异时

人工检测容易出现主观解释和看法不一致，从而导致误报或漏报的缺陷。这些错误可能导致返工、召回或客户投诉，而机器视觉可帮助避免这些成本。用于医疗应用的机器视觉越来越受欢迎，因为其成本可能远远高于经济效益。例如，必须对植入式设备进行彻底检查。如果产品进入人体后存在缺陷，后果将不堪设想。此外，人类操作员可能会谨慎行事，无缘无故地报废好的设备。这样做也会增加制造商的成本和大量浪费。

这就带来了自动视觉检测的优势。

机器视觉检测如何工作？

图像采集系统和实时处理

机器视觉的核心是图像捕捉系统--通常是配备专用照明的工业相机。该系统将视觉数据输入高速处理单元。使用算法或脚本对数据进行实时分析，以检测特征、测量尺寸和识别异常。

从传感器输入到可操作的检测结果

采集图像后，Averna Vision等软件会解释数据，并将其与预定义的标准/要求进行比较。如果发现异常，系统就会触发剔除工件或标记操作员等操作。

先进的机器视觉应用

特征和缺陷检测

即使在复杂的装配中，机器视觉也能高精度地识别表面缺陷、缺失部件或结构异常。

举例说明：必须彻底检测以每秒 20 个单位的速度移动的产品。目标是检测出精度为 0.02 平方毫米的误差。

在这种情况下，考虑到速度快和长期可靠性的需要，用肉眼进行目测是不可行的。尽管如此，如果要进行这样的实验，就需要整个团队的参与，这将有悖于检测的客观性。机器视觉是一种解决方案：六台摄像机使用极短的快门速度和短暂的偏振光曝光（频闪）来观察快速移动的产品。这样就能生成清晰的图像，缺陷在图像上清晰可见。然后，专用软件会在 50 毫秒内搜索所有缺陷，而且可以每天 24 小时进行（通过使用实时操作系统或 FPGA）。其结果是：自动化系统在各个方面都客观地优于人工检测。

尺寸测量和流体配料验证

在制药和 食品行业的机器视觉应用中，确保部件符合精确的尺寸规格，并验证正确的液位或计量。精确测量和 校准 是将任何物体插入其他物体的关键。例如，视觉检测可以通过精确到微米级的可重复尺寸测量，确保针头正确插入病人体内。它还可以通过重量测量和注射量验证来测量疫苗的注射剂量。

精密装配服务和相机模块主动校准也受益于视觉检测系统的精确测量。

产品和标签识别（OCR）

给产品贴标签与产品本身一样重要。将贴错标签的产品投放市场可能会导致灾难性后果。机器视觉可通过验证产品是否贴有正确的标签、正确的警告符号、条形码和序列号来消除这种风险。通过光学字符识别 (OCR)或光学字符校验(OCV)图像分析技术确保可读性，机器视觉还能将其提升到一个新的水平。OCR 允许系统读取打印文本、条形码和序列号，以实现可追溯性和合规性。

色彩和光谱分析

先进的系统可以分析色彩一致性，并利用光谱成像技术检测人眼看不到的材料成分或污染。将光谱成像或其他成像技术应用于显示器、AR/VR 设备和医疗成像仪器，这些设备的色彩准确性对设备的有效性至关重要。视觉系统将拍摄图像，并将其与设定的测试限制进行比较。这将决定合格/不合格的结果。在人工检测中，合格/不合格是由操作员的意见决定的。事实证明，结果因人而异，从上午班到下午班，从周一到周四。视觉检测可以在一天中的任何时间提供一致、可靠、无偏见和可重复的结果。另一个色彩分析实例是超光谱成像，它可用于区分看似相同的部件。这通常用于制药业，以识别药片是否正确装瓶。

机器视觉中的自学习软件

智能系统如何适应新模式

现代机器视觉系统利用人工智能和机器学习来适应新的缺陷类型或产品变化，而无需手动重新编程。这使得它们在动态生产环境中更加的灵活。 

机器视觉技术已经有了长足的发展 ，现在在很多情况下可以与我们的解读能力相媲美。利用复杂的自学视觉算法，目前的技术能够以与人脑执行任务相同的方式处理图像，不过 ，速度要快得多，而且能同时处理更多组件。如果提供一个包含附加信息的图片库，智能软件就能自学如何查找错误，而无需任何人编写一行代码。这些附加信息可以显示哪些产品是好的，哪些是坏的，或者显示缺陷的位置。即使是改变了设计的产品，也能很快识别出来。此外，在高速处理大量数据时，数据量是巨大的。系统不仅要收集这些信息，还要对其进行整理。接收数据固然很好，但理解数据并从中获益则更好。

利用数据预测缺陷并触发干预措施

通过分析历史数据，系统可以预测何时可能出现缺陷，并主动调整流程。这样可以最大限度地减少停机时间和资源浪费，并在规定的时间内完成工作。利用系统产生的智能数据，智能算法可以轻松检测出不一致是否表明产品或机器出现了问题。这些信息应有助于安排预防性维护或任何其他主动措施。

制造商为何选择机器视觉

不断变化的生产条件下产出的稳定性

与人眼相比，机器视觉具备改善产品开发或制造的一切条件。无论应用于何种领域，它都是实现准确可靠的产品检测的关键。随着各行各业的竞争日益激烈， 视觉检测已成为保持竞争力的关键因素。产品需要根据消费者的需求不断发展，这意味着产品必须更小、更快、更复杂。即使生产条件发生变化，机器视觉系统也能保持稳定的检测质量，确保可靠、快速的产出。

更快地检测复杂装配中的问题

在复杂的装配过程中，人工检测速度慢或难以实施的，而机器视觉则是一种解决方案。它能快速发现问题，加快故障排除，降低次品出厂的风险。实际上，在任何情况下，测试设备自动化和机器视觉都将超越我们眼睛和大脑的能力。竞争是激烈的，一支 训练有素的机器团队是保护品牌的最佳防线。机器视觉和机器学习能力可以以惊人的速度看到并识别模式。因此，它们可以保护您的产品，发展您的品牌。