为什么使用机器视觉？

在机器视觉的早期，选择实施或不实施机器视觉系统需要一个漫长的成本效益分析过程，并围绕劳动力重组做出艰难的决定。 随着机器视觉系统随着时间的推移变得更便宜，并且公司意识到机器视觉系统可以带来的好处，制造和非制造行业采用的大门敞开着。

半导体制造商是早期采用者，他们目前约占工厂部署的机器视觉系统的一半。 随着机器视觉系统在食品加工、制药、木材和造纸、塑料、金属制造和其他领域的部署，整个制造业的接受度迅速提高 的。

如今，机器视觉系统已成为制造过程中不可或缺的一部分。 此外，正在发现许多非制造应用程序，例如体积捕获和体育直播。 让我们看看机器视觉系统可以为制造业和非制造业带来的好处：

生产

• 显着节省成本 – 在制造的早期阶段检测小缺陷可以阻止有缺陷的产品进入后期阶段。 及早移除有缺陷的产品不仅可以节省材料成本，还可以节省用于维修和返工的时间。

• 减少废料和废物 – 更高的测量精度可以有效利用原材料，从而减少制造过程中的废料和浪费。

• 更高质量的产品 – 缺陷的跟踪和分析不仅可以更快地迭代产品设计，而且基于 AI 的系统的自我学习特性有助于他们提前预测重复出现的缺陷。 结果是非常高质量的产品。

• 提高生产力- 在没有任何监督的情况下以非常高的速度检查各种尺寸的产品的能力大大提高了整体生产率。

• 更好的库存控制 – 扫描和记录有关产品的信息可提高可追溯性并实现更好的库存控制。

• 安全的工作环境 – 机器视觉系统项目减少了人类对制造过程的参与。 因此，它们可以防止洁净室受到污染 并保护人类工人免受危险环境的影响。

非制造业

• 瞬间瞬间 – 帧速率高达 [电子邮件保护] 使捕捉瞬间的细节成为可能。

• 低延迟流媒体 – 除了极高的速度外，当今的机器视觉系统还可以 100Gbps 的速度传输图像，延迟不到 1us。 这导致视频流的延迟可以忽略不计，并使许多新应用成为可能，包括虚拟现实中的直播 3D 事件。

• 高分辨率映射 – 对于相机安装在移动平台（例如卫星或无人驾驶飞行器）上的应用，在一张图像中包含尽可能多的细节非常重要。 今天的机器视觉相机可以捕捉到欢呼声 152MP 图像 16FPS 使远距离成像成为现实。

• 远距离数据传输 – 对于需要长距离传输图像的环境（例如海底检查），SFP+/SFP28 单模布线能够以最大帧速率传输长达 10 公里的图像。

• 基于事件的监控 – 可以对基于 AI 的机器视觉系统进行编程以响应事件。 例如，在识别出人脸后解锁门或在检测到入侵者时发出警报。

• 高动态范围 – 可以使用定序器功能对机器视觉相机进行编程，以在不同的曝光时间和增益下自动捕捉图像。 当摄像头安装在车辆上并在白天和晚上都使用时，这尤其有用。