机器视觉则凭仗快速、 准确和客观等优势，在现代工业中得到越来越普遍的应用。举例来说，在消费线上，自动检测系统每分钟能对成百上千个元件停止检测。假如装备了恰当分辨率的相机和光学器件，机器还能检验到人眼无法看到的细节特征。另外，由于消弭了人与被检验元件之间的直接接触，机器视觉减少了元件磨损的本钱，也能让工人免受风险环境的要挟。
制造业的转型是从数字化到自动化最后到智能化的过程。
2023年我们终于迎来了第四次工业反动。传感器、计算力、以及网络传输的指数级增长，产生着宏大的力气。从德国的“工业 4.0”到“中国制造2025”,制造业迎来了新一轮的改造。
机器视觉则凭仗快速、 准确和客观等优势，在现代工业中得到越来越普遍的应用。举例来说，在消费线上，自动检测系统每分钟能对成百上千个元件停止检测。假如装备了恰当分辨率的相机和光学器件，机器还能检验到人眼无法看到的细节特征。另外，由于消弭了人与被检验元件之间的直接接触，机器视觉减少了元件磨损的本钱，也能让工人免受风险环境的要挟。
但机器视觉依然面临着顺应不同工业消费环境的应战，由于很少有企业会特地为了某一品种型的产品而部署自动化检测系统。在不同的环境下，相机的镜头方向、与元件的相对位置、元件外表的强反射光都会影响检测精度。所以视觉算法自身必需有很强的顺应力。
人工智能在制造业的主要应用
1、大数据剖析 - 设备预测性维护
在传统工厂里，消费设备仍然不能联网，只要在设备呈现毛病后再去维修，或者采取定期维护的方式而不思索设备实践的运转状况。一旦呈现方案外的宕机就需求暂时性地采购零件，花高额费用做紧急检修，以便尽快恢复正常的消费。就算没有宕机，当人发现机器毛病时，它可能曾经制造了不合格的产品，给工厂带来经济损失。
假如以后将设备预测性维护的数据整合到ERP系统中，企业就能够完成消费流程的最优化，经过动态调整消费方案，将设备毛病带来的经济损失降到最低。对不同数据源，消费设备以及管理系统停止集成和剖析将成为将来制造企业停止决策的规范配置。
2、自动质量控制 - 机器视觉检测
在深度神经网络开展起来之前，机器视觉曾经应用在工业自动化系统中了，如拾取放置、对象跟踪、计量、缺陷检测等。其中，将近80%的工业视觉系统集中在缺陷检测。
人眼也能够发现产品的异常，即便这种异常我们从未见过。但由于眼睛容易疲倦，人的判别也很客观，这样就会形成产品检验的不分歧以至有漏检的状况。人眼也很难顺应高速消费的需求，比方关于图形复杂的印刷电路板，人工检查需求很长的时间。通常只能基于抽样检查，无法像自动化系统能够停止实时全面的检查。目前在PCB和IC的消费线上，大约60％的检测任务都是由机器视觉来完成的。
3、智能协作机器人
传统的机器人由于运动途径是固定的，每一个动作都需求工程师编程、调试和手工配置来顺应详细的消费环境。当机器人要应对不时变化的场景时，手工调整就无用武之地了。深度学习曾经带来了一场革新，赋予机器人“柔性”学习才能。随着时间的推移，机器人能够从数据中学习，在不同的任务之间自主切换，新任务的导入也能够在数分钟之内完成。最终这些机器人不但能够互通互联，还能够平安地与人类一同工作，以至察看工人演示消费流程，自动学会新技艺。
除了直接销售协作机器人，很多公司也在尝试新的租赁方式，让运用机器人像雇佣工人一样按时计费。传统的机器人不具备平安性，需求与工人隔离，不但无法满足即插即用的场景还形成了额外的部署本钱。