IBM認知視覺檢測技術在制造業(yè)的應用

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隨著企業(yè)規(guī)模和產量的擴大，采用機器視覺系統(tǒng)替代人來完成產質量檢測工作具備極大的應用優(yōu)勢。在此背景下，IBM針對企業(yè)的這一應用需求推出了一系列面向不同行業(yè)應用的認知視覺檢測技術解決方案。

相對于人工質檢來說，機器視覺檢測能夠更加精準的把關產品質量、降低生產成本，同時還可以24小時不間斷的工作，甚至可以在各種不適合人類工作的惡劣生產環(huán)境下實現(xiàn)高速在線檢測，檢測的準確度可以接近100%。因此，隨著企業(yè)規(guī)模和產量的擴大，采用機器視覺系統(tǒng)替代人來完成產質量檢測工作具備極大的應用優(yōu)勢。在此背景下，IBM針對企業(yè)的這一應用需求推出了一系列面向不同行業(yè)應用的認知視覺檢測技術解決方案。

面向電子制造行業(yè)

近年來，由于電子組裝的小型化，產品生產工藝要求更高，產量卻不斷增加，使得在電路板裝配和電子產品組裝過程中僅僅依靠人眼進行檢測操作已經(jīng)不能保證生產線的質量和效率，機器視覺技術正在代替人進行全自動的產品檢測、工藝驗證，甚至實現(xiàn)生產工藝的自動控制。

在電子制造業(yè)，為保證電子產品組裝生產線裝配出的產品質量，檢測和監(jiān)控幾乎分布在生產線的每一個工序中。如果向電子制造的上游看，在晶圓制造、器件封裝、甚至電子連接器等零配件產品的生產中，也都大量使用了視覺檢測技術進行測量、檢測和控制。

IBM認知視覺檢測技術的優(yōu)勢是顯而易見的。與人眼相比，機器不僅不會疲勞，具有人所不具有的一致性和重復性，而且IBM認知視覺檢測技術能夠通過高精度的攝像頭放大產品表面細節(jié)，在細微層面進行拍照和分析，能檢測人眼不能發(fā)現(xiàn)的質量問題，如PCB板缺陷、手機部件缺陷、液晶缺陷、晶片缺陷、光學鏡片缺陷等。

面向汽車制造行業(yè)

隨著汽車行業(yè)自動化水平的不斷提高，一些傳統(tǒng)的檢測方式已不能適應高節(jié)拍、柔性化的生產需求，具有實時監(jiān)控功能的機器視覺在線檢測技術逐漸在主流生產廠家得到應用，并取得了良好的效果。



在自動化汽車生產線中，視覺系統(tǒng)必要時需要同機器人匹配應用，并與生產線的PLC控制系統(tǒng)建立聯(lián)接，以實現(xiàn)測量、檢測、定位和識別的功能。視覺檢測系統(tǒng)具有如下特點：采用非接觸式檢測方式，提高了響應速度，對生產線影響小；具有長時間的穩(wěn)定、可靠地重復工作的性能，適用于汽車連續(xù)化的流水線作業(yè)；適合在安全風險高、人機工程惡劣和環(huán)境差的區(qū)域工作。

目前，IBM認知視覺檢測技術已經(jīng)在汽車行業(yè)得到了應用實踐，幫助領先的汽車工廠實現(xiàn)對汽車零部件、焊接、噴漆等工藝過程的高精度檢測。IBM認知視覺檢測系統(tǒng)可以根據(jù)車型的3D數(shù)據(jù)制定出機器人手臂的行動路徑，配合矩陣式工業(yè)相機和輔助光源，完成全車360度高清尺寸的拍照，然后實時數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)通過部署在產線邊的缺陷識別系統(tǒng)對所拍攝的照片進行實時分析，識別出照片中缺陷位置和缺陷類型。

此外，在汽車零部件檢測中，IBM認知視覺檢測系統(tǒng)可以對汽車棘爪、鉸鏈、托架、條形銷等進行檢測。在汽車棘爪缺陷識別應用方面，可以實現(xiàn)平整度、長度、厚度和高度的檢測，而且準確率大大的提高，提升了企業(yè)的產品的合格率。

面向裝備制造行業(yè)

在航空航天、重工船舶、工程機械、工業(yè)機器人等裝備制造行業(yè)，由于設備體量較大，零部件較多，設備都處于長時間高負荷運行狀態(tài)，任何由質量問題導致的事故都會造成重大的經(jīng)濟損失和人員傷害。因此，企業(yè)在關鍵零部件生產過程中對質量檢測的要求都非常高。

隨著智能制造的推進，裝備制造業(yè)作為產業(yè)中最具競爭力的行業(yè)正在引領整個制造業(yè)的智能化轉型。裝備制造企業(yè)中以往采用人工檢測和機器視覺結合為主的方式正在被更為高效和智能的機器視覺檢測系統(tǒng)替代。IBM認知視覺檢測系統(tǒng)能在充分滿足裝備制造業(yè)對產品質量檢測高標準和高要求的基礎上，還賦予了質量檢測系統(tǒng)更高的智能。IBM認知視覺檢測系統(tǒng)能實現(xiàn)自主化的缺陷標記和反饋，不斷優(yōu)化質量檢測分析模型，提高質檢過程的效率和產品合格率。

面向精密儀器行業(yè)

機器視覺以其檢測精度和速度高并且有效的避免人工檢測帶來的主觀性和個體差異的優(yōu)勢受到了企業(yè)的廣泛關注。在精密制造行業(yè)，已經(jīng)被應用于對精密加工零件表面劃痕、凹陷進行檢測，是實現(xiàn)優(yōu)質產品生產以及降低成本的理想選擇。

精密零部件對零件表面的質量要求都比普通零件要高，更加光滑的零件表面能提升精密儀器的耐磨性和腐蝕性以及抗疲勞能力。對于精密零部件的檢測，一般是由人員用手通過放大鏡來觀察零件表面，以此來判斷零部件表面的粗糙程度。由于這一過程人員的主觀性比較強，很容易造成較大的誤差?，F(xiàn)在普遍采用的是非接觸型檢測，即用光電信號進行檢測，物體表面所反映出來的就是圖像特征，通過對圖像特征的提取來進行分析和判斷，這就是通常說的機器視覺檢測。但由于有非常高精度檢測要求的行業(yè)，如醫(yī)療器械、精密檢測儀器等精密制造領域，很多非常細微的細節(jié)無法通過檢測出來，也會導致檢測結果的不準確。

針對高精密檢測要求的行業(yè)，IBM認知視覺檢測系統(tǒng)通過高精度的工業(yè)相機和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能分析技術，通過不斷放大零部件表面特征，給零部件表面的細節(jié)進行拍照，通過實時的數(shù)據(jù)分析能力來檢測任何傳統(tǒng)檢測手段無法發(fā)現(xiàn)的缺陷。