如今，大多数生产线都采用机器视觉系统，这些系统在技术上是可行的。它们通过审核。它们能捕捉到明显的缺陷。他们保持吞吐量的移动。它们对于完美的零件来说工作得很好，但一旦出现天然纹理、反射或意外的阴影，这些算法就会触发错误拒绝。质量团队已经学会接受一定程度的不一致性是不可避免的。这种隐藏的低效率会不断累积；它会减慢决策速度，限制可扩展性，并悄然侵蚀利润。而与此同时，您的竞争对手正在完全消除这些限制。
如果您仅依赖传统方法，您将面临巨大的竞争威胁。最近的行业基准测试揭示了一个严峻的现实。在我们的 人工智能机器视觉报告 中，我们发现，在接受调查的组织中，57% 已经使用人工智能驱动的机器视觉来运行他们的生产线。另有 30% 计划很快采用。13% 的少数人仍然坚持使用过时的技术。对于制造商来说，落入这 13% 意味着什么？ 答案很简单 牺牲吞吐量，浪费材料，并且输给那些加工速度更快、更准确的竞争对手。
问：客户对人工智能机器视觉的最大误解是什么？
高级应用工程师Paola Benedetti的专业见解
客户经常将“人工智能”视为一个神奇的词汇，认为它开箱即用，能够自动推广，并且无需任何设置就能弥补光线不足或采集条件差的问题。现实情况是，人工智能模型需要两个关键阶段：收集代表性示例和集中训练。如果没有这些步骤，即使最好的模型也无法提供一致的结果。好消息是，像Edge AI这样的现代工具可以大大缩短这一过程。
为什么传统的视觉系统在现代生产线上会失败？
传统的工业机器视觉依赖于刚性编程，无法处理有机变化或不可预测的缺陷。当系统遇到刷过的金属表面、天然木纹或不同的光照条件时，它很难区分无害的变化和关键的划痕。这种局限性会导致错误拒绝并停止生产。
运营经理和质量控制工程师都知道生产线经常停机的挫败感。如果产品与训练模板略有偏差，系统就会检验失败。然后，您必须从有价值的任务中抽出工作，手动验证零件。这种人工干预会引入人为错误，并增加劳动力成本。
人工智能机器视觉通过学习什么是好的零件来解决这个问题，而不仅仅是遵循严格的规则。通过基于代表性图像的示例训练，系统学会了理解可接受的公差。它能识别出圆柱形零件上的轻微反光不是凹痕。它能识别出包装上的水渍，而不会拒绝整个批次。这种灵活性使您的生产效率保持在高水平，废品率保持在低水平。
问：五年后，人工智能机器视觉会是什么样子？
Paola Benedetti，高级应用工程师的专业见解
超专业化将成为决定性的差异化因素。我们不会看到通用模型，而是会看到针对特定问题类别的AI架构，高度垂直的工具，使用户能够更快地进行交互，并且所需的专业知识更少。康耐视已经在朝着这个方向发展，通过边缘人工智能和高级人工智能，使先进的视觉技术越来越易于使用。
为什么13%的风险对制造商来说如此危险？
13% 的风险代表依赖传统系统的少数公司。通过忽略工业人工智能，这些设施会遇到更高的停机时间，难以应对劳动力技能差距，并且失去有效扩展运营的能力。
最近的AI制造 新闻强调 全球工业AI市场将在2030年前显著增长。推动这一增长的公司使用 AI视觉系统 来降低能源消耗，减少材料浪费，并最大化产出。当87%的竞争对手积极使用或计划使用AI时，坚持现状几乎可以保证被淘汰。
早期采用者和落后者之间的差距每天都在扩大。例如，在快速消费品（FMCG）和电子装配市场中使用人工智能的制造商，可以在几分钟内调整生产线，并动态更新其人工智能解决方案。而那些花费数天时间重新编程基于规则的系统的13%的制造商，则会损失宝贵的时间和市场份额。
工业 AI 如何影响您的底线？
工业人工智能通过优化预测性维护、提高质量控制和简化供应链管理，直接提高盈利能力。通过实时捕捉缺陷和防止意外机器故障，工厂可以避免停机时间和材料浪费。
要了解财务影响，我们可以看看人工智能如何改变日常运营。机器学习算法同时分析传感器数据和视觉输入。这种集成提高了产品质量，同时减少了浪费。
以下是不同系统如何影响运营效率的比较。
| 特征 | 传统 机器视觉 | 人工智能机器视觉 | 商业影响 |
| 缺陷识别 | 严格的基于规则的 匹配 | 上下文 自适应学习 | 减少误拒和 人工审查时间 |
| 处理变化 | 有机物上失败 纹理 | 擅长有机 变化 | 提高整体生产 吞吐量 |
| 可扩展性 | 需要手动 重新编程 | 预训练模型 快速适应 | 降低新生产线的集成成本 |
问：从训练到部署需要多长时间？
高级应用工程师Paola Benedetti的专业见解
借助嵌入我们通用软件平台In-Sight Vision Suite的现代工具，如边缘学习和高级人工智能，您可以在短短几小时内从训练过渡到部署，实现强大的检测——使用的图像数量远远少于传统人工智能设置所需。准确性和稳健性仍然很高；入门门槛只是低了很多。
人工智能视觉系统如何与传统设备集成？
人工智能视觉系统通过模块化架构和行业标准协议与传统制造设备集成。这种方法使工厂能够在不拆除和更换其完全功能的机械基础设施的情况下，为现有生产线添加智能检测功能。
许多自动化专家担心采用人工智能需要对工厂进行大规模改造。然而，现代人工智能解决方案旨在与您现有的设置一起工作。例如，您可以将固定式条形码扫描仪直接部署到您现有的设置中，这些扫描仪配备了边缘人工智能。
这些智能摄像头可以与您较旧的可编程逻辑控制器（PLC）无缝通信。这意味着您可以在保留初始资本投资的同时，获得人工智能、预测性维护和数字孪生技术带来的好处。
可扩展的人工智能能否解决制造业的技能差距？
简短的回答，是的。可扩展的人工智能通过简化复杂检测系统的设置和操作，解决了制造业的技能差距。预训练模型和直观的界面使没有高级编程学位的工人能够管理、培训和维护高水平的质量控制流程。
许多行业面临专业程序员短缺的问题。旧系统需要机器视觉专家为每个新产品变体重新训练其应用程序。如今，机器视觉软件使用直观的、基于示例的训练。质量控制工程师只需向系统提供好零件和坏零件的图像。人工智能自主学习差异。
这种技术的民主化赋予了您现有的员工权力。它使您的车间工人从手动检查员转变为系统监督员。
问：哪些任务仍然需要专家，哪些任务现在可以由工厂人员处理？
Paola Benedetti，高级应用工程师的专业见解
在采集设置、缺陷表征和特征分析方面，专业知识仍然很重要。正确做到这一点才能使检查真正准确和可靠。但是测试、上传图像、迭代模型和部署到生产线呢？ 现在工厂人员可以处理所有这些。这些工具已经变得足够直观，你不需要深入的视觉知识就能获得有意义的结果。
您准备好消除13%的风险了吗？
消除13%的风险需要从过时的检查方法转向适应性、人工智能驱动的解决方案。通过采用这项技术，您可以保护您的设施免受低效率的影响，降低运营成本，并确保您在行业中的领先地位。
工业人工智能新闻故事始终强化了制造业将变得更加自动化的理念。您需要能够学习、适应和扩展的系统。像康耐视这样的机器视觉提供商提供必要的硬件和软件，以便顺利过渡到这个制造业的新时代。
不要让您的工厂落后。用能够纵观全局的技术来增强您的生产线。阅读《人工智能机器视觉报告》，了解顶级制造商如何在今天实施这些策略。如果您想确切了解这些解决方案如何改变您的特定应用，获取演示，迈出确保您的生产未来的第一步。