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视觉检测

什么是视觉检查?
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插图显示了在视觉检查过程中使用技术来检测缺陷和维持质量
什么是视觉检查?

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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视觉检查的演变

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。

视觉检查和无损检测 (NDT)

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。

实施视觉检查流程

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。
视觉检查方法

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。
视觉检查的优点

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。
视觉检查用例

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。

 

 

自动化视觉检查和 AI

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。
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