从医疗保健和制药到食品和饮料，全球的制造行业仍然效率低下。尽管很多制造商的工程团队尽了最大的努力，但产品设计低于标准，缺乏有效的沟通，充斥着人为错误，每年导致全球近8万亿美元的浪费。
毋庸置疑，这严重影响了制造商的收入和运营环境，使其成为一个关键问题。因此，制造企业正在探索各种解决方案，例如计算机视觉，以提高效率，优化制造流程，减少浪费和推动创新。
简而言之，计算机视觉是人工智能(AI)的一个领域，它能够使计算机解释和理解来自图像和视频等来源的视觉信息。它利用大量数据，处理输入图像，在这些图像上标记对象，并在其中找到模式。这项技术已经存在多年，最近的进步显示当今的系统现在的准确率为99%，而十年前的准确率为50%。
然而，目前只有10%的制造商使用计算机视觉来促进他们的业务运营。然而，随着这项技术的好处变得越来越明显，越来越多的制造公司正在研究或实施这项技术，现在是深入研究的时候了。
计算机视觉是如何工作的
数据收集是计算机视觉系统工作的关键。首先，安装在装配线上的摄像头和传感器捕捉图像并将其上传到服务器。然后，系统学会识别生产过程中的各个部件和阶段，并根据问题的类型和严重程度对缺陷和异常进行分类。随着系统从装配线接收到更多的数据和反馈，它不断地发展和改进自己。
为了说明这一点，假设企业正在运营一条药品生产线，在这种情况下，计算机视觉系统可以准确地验证药丸的大小、形状变化、缺陷或总数。当生产过程中出现问题时，可以通过连接设备上的通知收到警报、分析报告和获取可操作的见解。
计算机视觉的用例
从设备故障到糟糕的计划和质量控制问题，许多因素都可能导致制造过程中的瓶颈和减速。计算机视觉系统可以检测和跟踪车间产品生产和机器的运动，使制造公司能够解决这些问题。
例如，通过计算机视觉，制造商可以监控设备和机器，以识别磨损的迹象。这样，项目经理可以更有效地安排维护和维修，从而减少停机时间。当设备和机器处于良好的工作状态时，企业可以维持生产水平，减少职业事故的风险，并满足健康和安全要求。
计算机视觉的另一个主要用途是提高产品质量。制造商明白，确保他们的产品符合标准、没有缺陷并符合监管要求可能是一个真正的挑战，尤其是在处理大量产品时。计算机视觉可以帮助他们高速准确地检查产品，甚至发现操作人员可能遗漏的微小缺陷，从而提高产品质量，减少浪费。
最重要的是，实施计算机视觉系统使企业能够检测安全装备和设备的不当使用，可能导致物体坠落的情形，同时还可以评估安全水平。因此，这项技术可以帮助制造企业预防事故，并有效地避免工伤。
实施计算机视觉需要考虑的事项
计算机视觉是一项快速发展的技术，有可能为制造业带来革命性影响。但对于制造商来说，在跟上潮流之前，了解实施这种创新技术的现实是至关重要的。
由于每个产品及其缺陷都是独一无二的，因此实现适用于一个产品线的计算机视觉模型并不能保证也适用于另一个产品线。
因此，为了做出更明智的决策，避免超支并确定哪种计算机视觉解决方案最有用，制造商需要:
- 确定他们的具体需求并设定目标。
- 研究可用的计算机视觉选项。
- 进行试点测试，以评估解决方案的性能。
- 确保解决方案可以扩展以满足他们未来的需求。
尽管计算机视觉解决方案有能力帮助制造商节省时间和费用，但实施它们可能涉及大量投资。
这是因为，制造商在部署解决方案之前需要准备基础设施，并开展必要的基础工作，这意味着投资于摄像头、安装和数据收集工具。
归根结底，计算机视觉通过利用视觉信息的力量正在改变制造业，它使制造商能够提高产品质量，减少浪费，为员工创造更安全的工作环境。然而，由于这项技术为每个用例提供了独特的解决方案，并且需要采用昂贵的硬件，制造商必须设定特定的目标来优化他们对计算机视觉的使用。
