用于自动检测和质量控制的3D机器视觉

手动质量控制方法为何存在缺陷

人类通常比机器更善于发现细微差别，这可能导致一些人认为人类更擅长质量控制。然而，检查往往是黑白分明的事情，而不是细致入微的事情，而人工的方法很容易引入错误。

人们会感到疲倦、心烦意乱和无聊，可能会忘记要寻找的东西或公司的质量标准。因此，专家表示，即使在最佳条件下，100% 的人工检查也只能达到 87% 的准确率。随着流程的改进和缺陷的减少，人们可能会变得自满，对错误视而不见，从而导致随着其他工作流程的发展，检查准确性降低。

即使手动质量控制方法准确，它们也慢。人们需要花时间按照清单检查产品的每一项，尤其是检查细微瑕疵。因此，人工检查往往需要在速度和可靠性之间做出权衡，这不足以满足现代需求。

3D机器视觉如何改善检测

自动化可以帮助质量控制流程克服所有这些缺点，而3D 机器视觉是实现自动化的关键。以下是这项技术如何改进检查工作流程。

机器视觉相对于手动流程的最大优势之一是其精确度。图像扫描、激光测量和类似技术可以发现人类无法察觉或需要付出更多努力才能发现的因素。一些 3D 视觉系统可以更可靠地检测出非常微小的组件上的缺陷。例如，Photoneo 的PhoXi 3D 扫描仪和MotionCam-3D的最小型号分别提供 161 至 205 毫米和 366 – 558 毫米的扫描范围。

自动化是依据特定、定义的设定进行运行的，而人类可能依靠直觉和经验来发现缺陷。3D 机器视觉系统还可以同时通过多种测量和方法来分析产品。因此，它可以实现比手动工作流程高得多的准确度标准。

除了实现更高的精度外，机器还能提供更一致的标准。机器人不会疲劳或分心，因此它们每次都能提供相同水平的准确性和对细节的关注。

机器视觉还可以加速质量控制检查。人类工人必须移动物体并仔细研究它们才能发现细小的缺陷，这需要时间。3D 计算机视觉系统可以同时分析所有侧面，立即发现错误。

人工智能算法可以立即分辨出两个数据集之间的差异。机器视觉将每个测量值与预定义的特定标准进行比较，这意味着它可以在几分之一秒内识别出某些东西是否正常。即使是最高效的工人也声称无法达到这种速度。

生产力的提升确保了制造流程在进入最后步骤时不会减慢速度。因此，工厂可以缩短交货时间并提升更大的产量，而不会牺牲质量。

质量控制自动化也为持续、长期改进打开了大门。自动化提供正确的数据来优化工作过程中的流程，揭示问题所在并强调如何改进。

机器视觉系统记录它们遇到的每一次成功和失败的数据。随着它们的工作和数据的增长，这些信息将揭示不符合公司标准的零件和产品的趋势。分析可以显示先前工作流程中哪些组件导致的问题最多，从而引导制造商解决这些问题以防止将来再犯错误。

纠正有缺陷的机器视觉系统也比纠正人的坏习惯更容易。制造商如果注意到质量控制机器人反复出错，可以调整其编程以避免错误。它会立即应用该修复，而人类可能需要时间来适应新信息。

机器视觉解决了人工检查的另一个问题，即对不可预测的劳动力的依赖。根据一些预测，到 2030 年，制造业将有210 万个职位空缺。这将使员工队伍变得非常紧张，但自动化减轻了这种负担。

3D 机器视觉可以自动执行质量控制任务，这样人类工人就可以专注于其他事情。这意味着每个工厂需要更少的人来完成更多的工作，因此劳动力短缺的影响并不大。他们现有的员工也将有更多时间专注于增值工作，从而有助于减轻压力 并进一步提高生产力。

这对质量检查等重复且耗时的任务通常不是人们喜欢的工作，很有帮助。当他们没必做这些事情时，他们会更愿意投入工作。这也可以减少人员流动，帮助制造商避免未来的劳动力短缺。

3D机器视觉质量控制的应用

机器视觉是检测的下一个关键步骤