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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。
这是毫无疑问的，这个关键问题严重影响了制造商的收入和运营环境。于是，制造行业企业正在寻求各种解决方案，例如采用计算机视觉技术，以提高效率、优化制造流程、减少浪费和推进创新。
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。利用海量数据，对输入的图像进行处理，用标记的方式识别对象，并找出它们的规律和模式。这项技术已经流传多年，不过最新的进展表明，现今系统的准确率已经达到了99％，而十年前的准确率只有50％。
目前只有10%的制造商在运营业务中应用计算机视觉。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。在装配线上，摄像头和传感器被安装，可以捕捉图像并上传到服务器。随后，该系统能够辨别生产流程中不同的组成部分和阶段，并对任何缺陷和异常按照问题类型和严重程度予以分类。系统会随着接收到更多数据和反馈不断地自我改进和发展。
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。当生产过程中面临问题时，设备上的连接可以提供警报、分析和操作见解。
计算机视觉的用例
许多因素可能会成为制造过程中遇到的瓶颈和减速的原因，比如设备故障、糟糕的计划和质量控制问题等。制造公司可以解决车间产品生产和机器运动的问题，因为计算机视觉系统能够检测和跟踪它们。
制造商可以使用计算机视觉技术来监控设备和机器，以便识别磨损的迹象。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
制造业有可能因计算机视觉的快速发展而受到革命性影响。了解实施这种创新技术的现实对制造商跟上潮流非常关键。
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。
