隨著深度學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展，如今的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)更為高效、可及

斑馬技術(shù)大中華區(qū)技術(shù)總監(jiān) 程寧

一年一度的“雙十一”購(gòu)物節(jié)已于上月落下帷幕。據(jù)招商證券數(shù)據(jù)顯示，今年“雙十一”全網(wǎng)電商交易額達(dá)11507億元，同比增長(zhǎng)13．43％，呈現(xiàn)出較強(qiáng)的消費(fèi)韌性。而相比往年，消費(fèi)者在購(gòu)物上則更為理性。有業(yè)內(nèi)人士指出，如今品質(zhì)消費(fèi)、綠色消費(fèi)、理性消費(fèi)漸成主流，“雙11”折射出國(guó)人消費(fèi)理念的變化。

為跟上消費(fèi)者日益增長(zhǎng)的需求，以及對(duì)更高品質(zhì)的追求，如今的制造領(lǐng)域需要在質(zhì)量方面發(fā)力。消費(fèi)者普遍在購(gòu)買(mǎi)到破損產(chǎn)品或過(guò)期食物時(shí)，都會(huì)毫不猶豫地選擇退貨。據(jù)斑馬技術(shù)《2022全球消費(fèi)者調(diào)查》結(jié)果表明，消費(fèi)者和零售商之間存在巨大的信任鴻溝。因此，維護(hù)消費(fèi)者的信任尤為重要，而退貨情況的發(fā)生就會(huì)損害品牌方或零售商的商譽(yù)。

許多公司日益依賴(lài)企業(yè)級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器視覺(jué)解決方案，以應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。據(jù)易觀分析預(yù)測(cè)，隨著工業(yè)與交通數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入，以及前沿技術(shù)應(yīng)用逐漸落地，中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模增速將逐漸上升，預(yù)計(jì)2024年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)767億元。這一數(shù)字并不意外，因?yàn)閷?duì)于許多企業(yè)而言，大力采用人工智能（AI）和自動(dòng)化是上佳之選，從而提升供應(yīng)鏈速度，提高庫(kù)存和訂單的準(zhǔn)確性，并完善品控。隨著制造商和物流供應(yīng)商競(jìng)相提高吞吐量，新一代機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)也在提供一種能在不影響準(zhǔn)確性的情況下加快貨物檢驗(yàn)的簡(jiǎn)便方法，有望在相對(duì)嚴(yán)苛且勞動(dòng)力有限的情況下加強(qiáng)履單能力。

機(jī)器視覺(jué)煥發(fā)新彩

機(jī)器視覺(jué)的一項(xiàng)基本功能是，通過(guò)使用從數(shù)字化圖像中提取的信息與規(guī)則進(jìn)行比較，來(lái)確定生產(chǎn)線上的零件或產(chǎn)品是否符合標(biāo)準(zhǔn)，并能夠從生產(chǎn)線上自動(dòng)移除未通過(guò)測(cè)試的物品。

考慮到零件或產(chǎn)品個(gè)體之間可能存在的細(xì)微變化，以及制造商和倉(cāng)儲(chǔ)經(jīng)營(yíng)者需加以注意的小規(guī)模缺陷，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)成為在生產(chǎn)線上執(zhí)行檢驗(yàn)的優(yōu)選工具也是有理可循的。它們能夠比員工更快速地采集并分析圖像。而且，隨著分辨率的提高，在某些情況下遠(yuǎn)超人類(lèi)的視覺(jué)范圍，強(qiáng)大的機(jī)器視覺(jué)相機(jī)能夠看到對(duì)于人眼來(lái)說(shuō)太小或不可見(jiàn)的東西。

與此同時(shí)，它們還具備更完善的殘像機(jī)制，這在監(jiān)測(cè)缺陷模式和尋求解決方案時(shí)很有助益。關(guān)鍵人員能夠看到上報(bào)的缺陷，確定來(lái)源，并迅速調(diào)查原因，以盡量減少進(jìn)一步的浪費(fèi)或?qū)е侣膯窝诱`。更重要的是，生產(chǎn)線上無(wú)需員工接觸零件，這是機(jī)器視覺(jué)的一項(xiàng)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)，它能夠防止?jié)撛诘膿p壞，省去人工檢驗(yàn)的時(shí)間密集型流程，使員工能夠完成更多具有戰(zhàn)略意義的工作任務(wù)。

定制和維護(hù)機(jī)器視覺(jué)程序曾需要高昂的投入和專(zhuān)家級(jí)的程序員。這種復(fù)雜性“勸退”了一些工廠經(jīng)理和工程師，他們認(rèn)為盡管品控的重要性不斷上升，但機(jī)器視覺(jué)的成本太高，而且實(shí)施起來(lái)也很具挑戰(zhàn)性。許多情況下，只有大型企業(yè)才能在其工業(yè)化運(yùn)營(yíng)中輕松應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)。

但今時(shí)不同往日，機(jī)器視覺(jué)已煥發(fā)新彩。過(guò)去幾年里，在各種因素的使然下，機(jī)器視覺(jué)對(duì)于不同類(lèi)型的工作流程和企業(yè)都更具可及性和可用性。機(jī)器視覺(jué)解決方案初期用于電子和汽車(chē)行業(yè)，其可及性的提高正在推動(dòng)該技術(shù)擴(kuò)展到包括監(jiān)控、醫(yī)療和制藥、餐飲以及機(jī)器人等在內(nèi)的新領(lǐng)域。

深度學(xué)習(xí)的賦能

得益于深度學(xué)習(xí)，較小規(guī)模的企業(yè)也可在沒(méi)有專(zhuān)業(yè)人員的情況下，更輕松地設(shè)置、部署和運(yùn)行機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷成熟，它得以更頻繁地部署，并預(yù)計(jì)將取代更多采用基于規(guī)則編程的傳統(tǒng)制造應(yīng)用。

盡管這代表著在可及性方面的巨大進(jìn)步，但AI技術(shù)仍會(huì)犯錯(cuò)。不過(guò)，隨著AI技術(shù)的不斷成熟，它也將變得更加智能。它學(xué)習(xí)得越多，成效上也就越準(zhǔn)確、越可靠。為使這些算法發(fā)揮作用，增強(qiáng)計(jì)算機(jī)處理能力必不可少。此外，得益于芯片性能增強(qiáng)，且體積減小，如今的AI系統(tǒng)小到，能夠在相對(duì)有限的空間內(nèi)運(yùn)行。這也是機(jī)器視覺(jué)愈發(fā)可及的另一項(xiàng)關(guān)鍵因素。

實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的未來(lái)

運(yùn)營(yíng)編排是許多企業(yè)的目標(biāo)，這需要協(xié)調(diào)實(shí)時(shí)智能技術(shù)、庫(kù)存和人力來(lái)取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。據(jù)《2022年第三季度全國(guó)招聘大于求職“最缺工”的100個(gè)職業(yè)排行》顯示，100個(gè)職業(yè)中，有39個(gè)屬于生產(chǎn)制造及有關(guān)人員，與上季度相比，制造業(yè)缺工狀況持續(xù)。雖然許多人認(rèn)為自動(dòng)化是以減少人們的就業(yè)機(jī)會(huì)為代價(jià)，但它實(shí)際上可解決日益嚴(yán)峻的勞動(dòng)力短缺問(wèn)題，同時(shí)提升工作效率和準(zhǔn)確性。在機(jī)器視覺(jué)所開(kāi)啟的新時(shí)代中，員工無(wú)需接受更高水平的計(jì)算機(jī)科學(xué)教育，就能更輕松地監(jiān)督和操作自動(dòng)化系統(tǒng)。

機(jī)器視覺(jué)如今幾乎能夠融入制造流程的每一步，強(qiáng)化數(shù)據(jù)收集以完善追蹤與追溯，加快履單揀選和包裝，并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的整合來(lái)指導(dǎo)員工和機(jī)器人。高性能掃描器和相機(jī)是在倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中提升AI和IoT功能的關(guān)鍵所在。

雖然機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)仍需先進(jìn)的相機(jī)技術(shù)，但借助能夠無(wú)縫集成到整體工廠運(yùn)營(yíng)的軟件，就能更輕松地管理相關(guān)設(shè)備。例如，在此類(lèi)環(huán)境中，機(jī)器視覺(jué)利用的是與固定式工業(yè)掃描器所采用的大致相同的核心成像技術(shù)。

為緊跟制造業(yè)和物流業(yè)的發(fā)展步伐，業(yè)界需要不斷進(jìn)步，而隨著技術(shù)的演進(jìn)，面對(duì)快速增長(zhǎng)的消費(fèi)者和業(yè)務(wù)需求，想要立于前沿，機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用已成為必要條件。將先進(jìn)的技術(shù)融合到單一整體解決方案中，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化進(jìn)程中的重要一步。