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| 機器視覺將成為創建工業4.0智能工廠的關鍵 |
| 發布時間：2020/5/28 來源：重慶施魯遜智能科技有限公司 閱讀：7790次 |
機器視覺是自動化中的關鍵元素,也是即將成為創建工業4.0智能工廠的關鍵。在評估產品和尋找缺陷，以及收集數據以指導運營并優化機器人和其他設備生產力方面，生產線上沒有任何比機器視覺能收集更多信息或更有價值的地方。和簡單的傳感器不同，視覺傳感器生成大量圖像數據，強化了它們在工業4.0環境中的使用。
對市場的分析能夠預測大量與工業4.0相關的激動人心的發展，這將影響自動化、質量和生產。
自學設備
自動生產線設備將提高越來越高水平的自學、自控制和自優化能力，從而以較少的干預快速而準確地完成復雜任務。這種能力現在在某些創新的設備中可在操作員的引導下實現，但在工業4.0出現后將變得更加自主。
生產線優化
機器人、機器視覺系統、原始材料輸入和生產線的其他方面將可以直接相互通信，制造商可獲得更高的靈活性。優勢包括在一條生產線上生產更廣泛的組件類型，或者以更節省成本的方式制造較少量的特定產品—甚至定制產品。
大數據
工業4.0能夠把原始數據轉換為可操作的信息和見解，從而推進真正的、可測量的性能改善。它實現這一點的方式是分析制造流程中采集的“大數據”并通過云計算和深度學習方法發現工藝改進的趨勢。現在，在許多情況下，雖然可以收集數據，但它們仍然是離散的、獨立的。在未來，這些數據將被主動共享和使用，而帶動這些的則是機器視覺等富數據技術。
生產數據的通信
制造系統的通信網絡將掃描來自市場的信息輸入并使用這些信息微調生產參數。例如，一家制藥公司的系統—收到特定地區高出預期的過敏病例報告—可能觸發生產線提高產量并訂購更多的原材料。
云計算
通過云和移動設備即時訪問數據和運營信息將讓工人了解關鍵且時間敏感的信息，例如停機通知、不合格生產異常的詳情、維護需求以及需要現場干預的其他關鍵問題。這使員工可以監控趨勢、分析數據并從任意位置進行調整。制造商也可以通過云將其較成功的生產線相關信息導出到其他運營中，從而將所有生產線平衡在“有效實踐”的水平上。
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