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视觉检测
目视检查是一种通过肉眼检测缺陷的技术,以确保设备正常工作或制造的产品符合规格。这包括亲自目视检查或通过数字图像远程进行检查。
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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。无损方法允许检查员评估系统或组件,且无需永久更改它。除视觉检查外,NDT 还包括排放、射线照相、X 射线、红外和超声波测试等检查技术。
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:
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:
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:
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:
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: