機器視覺讓傳統質檢模式成為過去

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生産品質是企業品牌和市場競争力的關鍵，機器視覺可以幫助企業獲得更多的優勢。傳統的生産方式都是等産品生産完成後再去做質檢，這意味着不合格的産品将需要返工或者報廢，工廠浪費的不僅是時間還有風險損失。不過，這種方式可能很快将成為過去。

機器視覺解決方案将給制造檢測系統帶來颠覆，也就是說在理想的情況下，傳統的測試将在未來被完全取代。因為機器學習算法可以幫助系統在生産過程中進行檢測和控制生産品質。即在每一個生産環節，都能保證能成功生産出合格的部件。

随着檢測技術和測量精度的不斷提升，使得我們可以在生産過程中檢查鑄件氣孔等複雜部件，軟體已經可以從生産過程中預測産品的品質。更有趣的是，自學習算法不僅報告預定義錯誤，還能發現一些未知的問題。

自動化和機器換人解決了勞動力不足的問題，但想要滿足今天小批量、多樣化的生産要求還是達不到。實作更高效率的生産需要通過工業物聯網、大資料分析和人工智能等多項技術整合。

機器視覺在制造業有很多應用場景，通過智能化的算法可以提升裝置的功能和性能，進一步發揮工廠生産系統的效率, 進而進一步降低生産成本。在不久的将來，将帶來一場前所未有的巨變。