從醫療保健和制藥到食品和飲料，全球的制造行業仍然效率低下。盡管很多制造商的工程團隊盡了最大的努力，但產品設計低于標準，缺乏有效的溝通，充斥著人為錯誤，每年導致全球近8萬億美元的浪費。

毋庸置疑，這嚴重影響了制造商的收入和運營環境，使其成為一個關鍵問題。因此，制造企業正在探索各種解決方案，例如計算機視覺，以提高效率，優化制造流程，減少浪費和推動創新。

簡而言之，計算機視覺是人工智能(AI)的一個領域，它能夠使計算機解釋和理解來自圖像和視頻等來源的視覺信息。它利用大量數據，處理輸入圖像，在這些圖像上標記對象，并在其中找到模式。這項技術已經存在多年，最近的進步顯示當今的系統現在的準確率為99%，而十年前的準確率為50%。

然而，目前只有10%的制造商使用計算機視覺來促進他們的業務運營。然而，隨著這項技術的好處變得越來越明顯，越來越多的制造公司正在研究或實施這項技術，現在是深入研究的時候了。

計算機視覺是如何工作的

數據收集是計算機視覺系統工作的關鍵。首先，安裝在裝配線上的攝像頭和傳感器捕捉圖像并將其上傳到服務器。然后，系統學會識別生產過程中的各個部件和階段，并根據問題的類型和嚴重程度對缺陷和異常進行分類。隨著系統從裝配線接收到更多的數據和反饋，它不斷地發展和改進自己。

為了說明這一點，假設企業正在運營一條藥品生產線，在這種情況下，計算機視覺系統可以準確地驗證藥丸的大小、形狀變化、缺陷或總數。當生產過程中出現問題時，可以通過連接設備上的通知收到警報、分析報告和獲取可操作的見解。

計算機視覺的用例

從設備故障到糟糕的計劃和質量控制問題，許多因素都可能導致制造過程中的瓶頸和減速。計算機視覺系統可以檢測和跟蹤車間產品生產和機器的運動，使制造公司能夠解決這些問題。

例如，通過計算機視覺，制造商可以監控設備和機器，以識別磨損的跡象。這樣，項目經理可以更有效地安排維護和維修，從而減少停機時間。當設備和機器處于良好的工作狀態時，企業可以維持生產水平，減少職業事故的風險，并滿足健康和安全要求。

計算機視覺的另一個主要用途是提高產品質量。制造商明白，確保他們的產品符合標準、沒有缺陷并符合監管要求可能是一個真正的挑戰，尤其是在處理大量產品時。計算機視覺可以幫助他們高速準確地檢查產品，甚至發現操作人員可能遺漏的微小缺陷，從而提高產品質量，減少浪費。

最重要的是，實施計算機視覺系統使企業能夠檢測安全裝備和設備的不當使用，可能導致物體墜落的情形，同時還可以評估安全水平。因此，這項技術可以幫助制造企業預防事故，并有效地避免工傷。

實施計算機視覺需要考慮的事項

計算機視覺是一項快速發展的技術，有可能為制造業帶來革命性影響。但對于制造商來說，在跟上潮流之前，了解實施這種創新技術的現實是至關重要的。

由于每個產品及其缺陷都是獨一無二的，因此實現適用于一個產品線的計算機視覺模型并不能保證也適用于另一個產品線。

因此，為了做出更明智的決策，避免超支并確定哪種計算機視覺解決方案最有用，制造商需要:

• 確定他們的具體需求并設定目標。
• 研究可用的計算機視覺選項。
• 進行試點測試，以評估解決方案的性能。
• 確保解決方案可以擴展以滿足他們未來的需求。

盡管計算機視覺解決方案有能力幫助制造商節省時間和費用，但實施它們可能涉及大量投資。

這是因為，制造商在部署解決方案之前需要準備基礎設施，并開展必要的基礎工作，這意味著投資于攝像頭、安裝和數據收集工具。

歸根結底，計算機視覺通過利用視覺信息的力量正在改變制造業，它使制造商能夠提高產品質量，減少浪費，為員工創造更安全的工作環境。然而，由于這項技術為每個用例提供了獨特的解決方案，并且需要采用昂貴的硬件，制造商必須設定特定的目標來優化他們對計算機視覺的使用。