运用低成本的机器视觉实现了完美的产品质量

　　一家汽车原始设备制造商 （OEM） 的工程师近在 Ice Industries 的 Deerfield Manufacturing 子公司（位于美国俄亥俄州 Mason 市）生产的金属冲压车架滑轨上加入焊接螺母。 在客户作出更改后不久，Deerfield 就设计和构建了一台焊接机，用于在完成冲压操作后将螺母添加到该冲压工件上。 如果客户收到的车架滑轨没有螺母，Ice Industries 需要交付大量罚金，包括对所有产品进行 100% 限制和检测，直到所做的根源分析和提出的改进方案得到客户批准并由 Ice 负责实施 - 更不用说对其质量评价所带来的损害。

　　机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，终用于实际检测、测量和控制。

　　将机器视觉技术应用于禽蛋品质检测具有人工检测所无法比拟的优势。表面缺陷与大小、形状是蛋品品质的重要特征，利用机器视觉进行检测不仅可以排除人的主观因素的干扰，而且还能够对这些指标进行定量描述，避免了因人而异的检测结果，减小了检测分级误差，提高了生产率和分级。艾菲特光电技术。

　　传统的检测方法是让操作员在工件包装过程中检测各工件上是否存在螺母。 Deerfield Manufacturing 制造工程部经理 David Randall 表示："人工检测存在的问题是绝不可能实现 100% 的准确率。 员工们总是易于疲劳、厌倦且在其轮班将近结束之时开始考虑其他事情。 而我们的原则是一个劣质工件都不能遗漏。"

　　Deerfield 管理层后来决定尝试一下使用机器视觉执行此检测任务。 Randall 表示："我们经常注意到机器视觉系统的成本非常高昂。 之后我们的一名工程师在 Internet 上发现了康耐视 Checker? 视觉传感器。 除了成本低以外，我们还喜欢 Checker 易于使用这一优点。 我们在其网站上浏览了一项演示，只需几分钟的时间，设置好的 Checker 就完成了一个样本工件的检测。" Deerfield Manufacturing 因此与当地一家康耐视经销商 Crescent Electric Supply Company （CESCO） 进行了联系。 该经销商来到公司并对工件进行了审查，然后提出了有关如何执行检测操作的建议。

　　Ice Industries 工程师 Phil Kautzman 对该视觉传感器进行了设置，他首先将摄像头放置在工作台中，以便要检测的区域在屏幕中清晰可见。 然后将一台笔记本电脑与该摄像头相连，接着载入用于在屏幕上显示摄像头图像的设置软件。 Kautzman 在螺母周围绘制了一个方框，以此限定要检测的特征。 之后他用一个没有螺母的工件替换了该工件。 Checker 的 One-Click Setup 功能自动创建一种传感器、记忆特征属性并设置相应的合格/不合格标准。

　　机器视觉的引入，代替传统的人工检测方法，极大地提高了投放市场的产品质量，提高了生产效率。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。