什么是视觉检查？

用人眼检查设备、产品和材料是最古老、最简单的视觉检查形式。它至今仍在制造业、能源工业和医疗领域中使用，因为它可以有效检测表面缺陷。

在前数字时代，检查人员接受了识别缺陷的培训，有时是肉眼识别，而在其他情况下，则使用最简单的工具，例如灯光和放大镜。随着便携式高质量相机和无人机的进步，视觉检查已发展到一个新阶段。

如今，各大公司均会收集机械、所造产品和物理操作的其他方面的数字图像和视频，以便进行视觉检查。您可从远程位置实时检查视频片段和图像，或在检索到用于收集图像的摄像头后在后续进行检查。

如今，使用人工智能 (AI) 的软件也被用于自动化视觉检测。通过“训练”计算机读取图像并确定其是否符合可接受的标准，公司可以自动执行视觉检查过程，从而节省时间，有时还能提高准确性。这包括识别风力涡轮机顶部的腐蚀，以及识别产品电子设备中的故障连接器。

将 AI 集成到视觉检查系统的一个例子是汽车行业。当今的汽车制造商使用图像和深度学习在生产流程的早期快速、一致地识别缺陷。

这项技术也被称为智能视觉检测，借助这项技术，组织可以在各种环境下更快、更准确、更经济地进行检测。通过采用机器进行目视检测，公司可以将人员从危险区域和密闭空间（例如储罐）中撤离，从而在保护工人安全的同时，不牺牲目视检测的优势。

视觉检查是无损检测 (NDT) 的一种形式。无损检测方法允许检查人员在不对系统或组件造成永久性改变的情况下进行评估。除了目视检查外，无损检测还包括排放检测、射线检测、X 射线和红外检测以及超声检测等技术。

NDT 是制造业或工业运营中经常使用的一个术语；但是，它也应用于其他几个行业。例如，评估某人是否出现骨折的 X 光片，或是审查文档并指出需修改的错误的校对员，也属于某种 NDT。

由于目视检查只关注表面，因此组织通常会将其与其他测试方法配合使用。

每个行业和组织都有自己的目视检查流程。然而，在检测工作流程中，目视检测流程中经常会发现一些共性。其中包括：

• 确定所有需要检查的设备、材料、产品和基础设施。
  
  
• 定义哪些条件应触发检查。
  
  
• 制定关于什么构成缺陷的明确指导方针。
  
  
• 注明这些检查应该多久进行一次。
  
  
• 创建一种在检测到缺陷和停机时予以报告、记录和解决的方法。
  
  
• 将视觉检查纳入维护清单。

一旦建立了流程，组织可以使用各种方法来进行视觉检查，包括：

• 随机抽样。对随机抽取的产品或实物资产进行质量检查。在制造过程中，通常会在生产线上检查产品是否存在明显的外观缺陷。
  
  
• 完全手动采样。所有产品均由经过培训的人员进行手动检查，可以识别缺陷。这是一项体力劳动，需要重复性动作，因此应配备安全政策、符合人体工程学的设备和适当的工具。
  
  
• 远程视觉检查 (RVI)。通过使用远程摄像头、边缘技术和无人机，组织可从远处安全地观察设备。该检查解决方案可实时进行；或者，在连接可能存在问题的偏远地区，可通过检索图像并稍后进行分析来执行检查。
  
  
• 自动化视觉检查。使用摄像头、图像处理方法和机器学习算法对产品进行实时检查。与 RVI 团队携带检查设备进入现场的方式不同，自动化视觉检查通常会在现场的一个位置完成。

为确保质量和安全，视觉检查已使用多年。此外，它还具备以下优点：

• 节余：通过尽早识别缺陷，公司可降低报废有缺陷产品所产生的成本，或是更快地识别需进行维修的资产。
  
  
• 安全：RVI 帮助公司识别环境中可能有害的缺陷，从而使他们执行比以往更安全的视觉检查。
  
  
• 优化：视觉检查是一种快速、廉价且非密集型的质量评估方法。使用自动化视觉检查时，组织可通过减少动手操作时间来进一步优化检查流程。
  
  
• 速度：使用自动化视觉检测时，检测的执行速度比人工检测更快，且可全天候随时进行。
  
  
• 准确性：自动视觉检测比人眼检测更准确，因为它们能捕捉到不易察觉或容易遗漏的细微缺陷。

当质量控制和安全至关重要时，将使用或可能必须执行视觉检查，这包括以下用例：

• 制造业：无论是制造汽车、制药还是半导体，视觉检查均可在制造车间识别装配与外观缺陷。
  
  
• 医疗保健：从制造医疗器械到术前检查设备，目视检查对于患者健康和安全至关重要。
  
  
• 能源：从采矿、燃料开采到发电，视觉检查可以提高能源行业许多不同方面的设备安全性。
  
  
• 民用基础设施：检查道路、桥梁和隧道是否存在潜在问题是确保公共安全的必要措施，但它可能需耗时数月，且需关注微小的细节。

直到最近，视觉检查仍是一个难以自动化的过程。在那时，计算机的识别能力尚不能达到裸眼的水平。然而，AI 功能的最新进展使自动视觉检查功能更加高效和准确。

工程师必须克服的一个主要障碍是计算机无法处理图像的内容。计算机视觉帮助解决了这个问题。这个过程使计算机能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息。计算机现在不仅可以处理图像，还可以生成可用于采取纠正措施或提出建议的数据洞察。

以下是计算机视觉提供的一些功能：

• 图像识别：计算机能够从图像中提取上下文和含义，包括识别对象、地点、人物和笔迹。
  
  
• 物体检测：这种技术通过在图像或视频中于物体周围绘制边界，以便在其附近进行更仔细的检查，从而识别和定位物体。
  
  
• 远程监控：与远程视觉检查非常相似，远程监控可通过图像或视频（并借助人工或使用人工智能驱动式技术）来审查和检查物体。
  
  
• 预测性资产管理：组织可以从机器和资产中获取数据，以了解资产在其生命周期内的总体健康，然后利用这些数据来预测何时可能发生故障。
  
  
• 工人安全警报：在密闭空间或其他受控区域内检测到不安全情况时，此类系统可提醒工人注意防范潜在风险。