在现代制造业中，确保产品质量是至关重要的一环。机器视觉检测技术，作为质量保证过程中的核心，通过使用摄像头和软件来确保生产线上的硬件达到质量标准。这种技术能够测量物体的尺寸、识别缺陷、识别颜色不正确的产品等，从而确保客户始终能收到最高质量的产品。
机器视觉是一种用于保证产品质量和识别缺陷的技术。它依赖于视觉，需要使用摄像头。摄像头捕获的图像或视频帧随后会通过各种机器学习技术进行分析。机器视觉的应用包括识别产品的颜色、识别产品中的缺陷、测量产品的长宽高、将产品轮廓与参考标准进行比较等。
这是通过创建一个直接集成到制造或质量保证流程中的硬件和软件的连接系统来实现的。例如，可能会有摄像头对准产品，当它们通过装配线时测量缺陷。可能会有条形码检测系统指向盒子的侧面，用于记录产品何时到达装配线的末端并准备发货。
机器视觉被多个行业所使用。例如，制造商使用机器视觉来保证产品的高质量。关键基础设施提供商，如铁路，使用机器视觉来监控安全风险，例如铁轨和车轮上的裂纹。纺织公司使用机器视觉来确保产品使用正确的颜色。
机器视觉可以分为两大类：传统和深度学习。在传统机器视觉系统中，摄像头的输入被分析以识别产品边缘、产品颜色、产品长度等。这是通过手动算法完成的。传统系统通常使用特定硬件来识别特定属性。例如，可能有一个分析产品颜色的摄像头或一个确保条形码质量的条形码扫描仪。
近年来，深度学习方法变得更加普遍，使公司能够构建多功能和适应性强的质量保证系统。例如，可以使用对象检测，这是深度学习的一个子集，来识别不同缺陷的确切位置。假设一个金属部件可能有划痕、缺口和凹陷。可以使用对象检测来识别缺陷及其在产品上的位置。然后，可以为每个缺陷分配标签——“划痕”、“缺口”、“凹陷”。这可以在大约几个小时内使用大约100张图像完成。
在下面的图像中，每一块陶瓷材料上的缺口都用蓝色框标出，并附有置信度水平。置信度水平表示裂纹存在的可能性。
机器视觉系统可以根据特定业务需求进行定制。对于基于深度学习的方法，需要训练一个计算机视觉模型并开发执行业务需求的逻辑。有四种类型的计算机视觉模型：
可以使用像Roboflow这样的平台来构建机器视觉系统。使用Roboflow，可以注释图像，探索收集的数据以用于训练模型，训练模型，评估模型，并将模型部署到边缘。
各行各业的大型企业都使用Roboflow来实现计算机视觉解决方案以解决业务问题。例如，Rivian Automotive、Medtronic、USG和Cardinal Health等公司都使用Roboflow进行机器视觉以实现他们的业务目标。
机器视觉是指用于理解视觉数据的技术。“机器视觉”这个术语通常用来指传统的技术来分析摄像头收集的数据。这包括分析边缘、识别产品颜色、测量产品长度等。
在过去的几年中，计算机视觉技术已经扩展并简化了使用机器视觉的方法。计算机视觉技术使用深度学习来识别对象的属性。可以识别产品缺陷，识别图像中的关键点，并对图像进行分类。可以构建自己的本体来识别影响产品的确切缺陷。所有这些都是通过机器学习完成的，这比基于规则的传统机器视觉方法给更多的灵活性。