图像识别助力工业4.0

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如今，大批量的生产造就了单位货物的成本下降，工业4.0时代的纺织品生产方式或许会与之不同，它将通过有效的数据处理提供定制性的个性商品。客户一旦决定选择了哪个模型，图像处理系统（机器视觉系统）就会对各项维度进行测量。

随后软件控制测量操作，并决定生产衣物时的剪裁方式。接下来的生产过程会自动进行，直至运输环节。工业相机系统怎样让这种未来式的生产流程走入现实？围绕工业摄像机构建的图像处理系统，在生产的各个环节中，为实现生产高效和高质，包括原材料检测、生产过程监控以及最后的检查与质保等环节，图像处理系统都是不可或缺的部分。

图像处理技术在决定特定信息时起决定性作用。科技的进步，再加上网络化的不断扩展，为工业4.0时代的应用多样化带来了更大的可能性。由于使用控制自动化技术，无论是大批量生产还是小量生产，很多工件都能被低成本地生产，“批容量为1”这个说法已屡见不鲜。例如纺织品生产，还有就是根据客户指定规格进行金属物件的单独设计生产。可以想象一下，这种系统可用于为新生产的金属部件进行涂层。基于提前编程好的上色流程，自动喷嘴得以正常工作。传统生产中，提前规划好预设程序是非常困难的，而原则上根据设计规格来决定预设程序是有可能实现的。然而计算好最终的喷射模式有高度复杂性和不确定性。与传统生产方式不同，工业相机可以当场做出精准测量，决定产品形状、位置，并以此信息指挥喷枪臂。同时也可以从光学方面对涂层效果进行控制，例如评估着色度，或者检测涂层复杂的反射指数，这些控制数据可实时地进入控制单元中，自动化图层系统同样也可成为自我学习系统。基于之前处理的经验，新的组件如果恰好与之相似，则可以更高效地处理。

传感器数据可以用来辅助检测设备行为的变动与瑕疵，并自动生成应对措施。这种功能不仅适用于生产器械，也可用于已完工的产品。工业摄像机不知疲倦地审核大小工件和产品的颜色、结构、几何形状等特性参数，确定产品的正确性或对其进行纠偏，因此起着至关重要的作用。

度、磨损度和生锈情况等也会纳入工业摄像机的操作机制中，并为企业的资源规划系统供给数据。生产中的图像处理带来了机器人与人类并肩合作的现象，生产员也会从工业摄像机中获益。

尽管如此，未来的生产流程仍会发生巨大变化，而这也是工业4.0所代表的一部分。通过将智能机器视觉系统集成到工具中，人类工作效率得以提高，而且这在科技上完全可行。