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什么是自主機器視覺？

自主機器視覺（AMV）是通過機器學習的技術，讓視覺系統擁有自動識別對象的能力，它為質量保證提供了革命性的方法，同時將使巨額投資和長時間停機成為過去。

在傳統的生產線上，生產工作是讓人苦惱的，因為工人唯一的任務是在裝配線上重復同一項工作，而且需要不斷增加的速度來縮短交期。長時間的重復性工作，很有可能導致職業性操作，例如神經衰弱等。

機器視覺解決方案最初開發的目標是將質檢人員從工作崗位中解放出來，不過傳統的機器視覺解決方案存在許多缺點，例如需要外部集成商設計和安裝，價格昂貴且需要很長時間才能創建。而自主機器視覺使制造商能夠獲得便宜和用戶友好的技術，而不需要任何外部專家干預。

系統集成商成為過去式

傳統的機器視覺是一個復雜的過程，依賴于系統集成商的專業知識。即使安裝完解決方案后，生產線上的每次設置和轉換都需要依賴系統集成商。而在自主機器視覺時代，不再需要系統集成商。

以色列一家初創的工業公司Inspekto開發了一種技術全新的Inspekto S70視覺系統，它結合了計算機視覺、深度學習和實時軟件技術，成為世界上第一個用于可視化QA的自主機器視覺系。Inspekto已經獲得德國和瑞士的跨國工業公司逾1,000萬美元投資，專攻自動化機器視覺QA檢測設備，并在產品上將視覺和AI技術結合。

Inspekto S70視覺系統的原理很簡單，只給出20-30個好的樣品作品，系統將全面學習和記住產品的特征，然后就能夠用于辨別同類產品是否存在缺陷，該系統還考慮了不同位置的光線變化，以及其它的一些環境因素。

此外，該系統能夠在不斷學習中改進，如果某產品錯標記為有缺陷，操作員確認它是好的，則將來不會出現相同的錯誤。

即插即用的機器視覺技術

自主性視覺與傳統機器視覺解決方案相比，無需耗費大量的時間重新設計檢測和調試程序，只需要一定數量的產品，或者異常物品進行學習，能夠更快的應用于生產過程，尤其對于多樣化的生產需求，生產線頻繁變換產品種類，自主性視覺可以重新學習產品特征，再次投入工作。

Inspekto S70的安裝只需要30-45分鐘，比傳統機器視覺解決方案快1000倍，傳統機器視覺解決方案從設計到安裝通常需要幾個月時間。更讓人驚喜的是，工廠管理者可以在沒有何外部專家幫助的情況下，輕松完成視覺系統的設置和運行系統。

新的系統具有自適應性的能力，也就是可以隨時移動到其它生產線上進行使用，由于其深入的學習能力，系統將根據特定的QA要求進行調整。而且在設置、安裝和轉換過程中生產線可以繼續運行，徹底消除停機問題。

隨著智能制造的演進，工廠里將采用越來越多的先進自動化技術，包括機器人、人工智能、機器視覺、物聯網等。對于生產商來說，如何將這些技術融進當前的生產線，并產生應有的價值，將是極為重要的戰略。6月13日，在深圳舉辦的“OFweek 2019 機器視覺技術與應用論壇”上，暨南大學的柳寧教授，中科院研究員王欣剛，以及來自海康機器人、凌華科技、艾睿光電、華睿科技的資深專家將分享最前沿的機器視覺技術和最新的解決方案，同時為智能制造廠商解答升級過程遇到的所有疑惑。

機器視覺技術的應用越來越重要，尤其在人工智能、物聯網等技術的賦能下，新一代機器視覺技術將能為智能工廠帶來前所未有的改變！這也是抓住機遇搶占未來制勝高地最好時機。