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工業質檢機器人何時能全面替代人工質檢?

作者 : 安徽思普泰克發布時間 : 2021-08-13 瀏覽 : 196 次
精確來說只能是能夠代替一部分。現在中小型企業生存空間有限,自動化升級需求資金、人才,由于各種局限性,不情愿投入很多資金,所以機器視覺質檢機器人檢測仍是首先在實力雄
       隨著我國人口老齡化問題日趨突出,近年來我國工業發遇到了前所未有的用工荒。工業企業都在尋求產業升級,希望用自動化代替人工來解決用工問題。在工業生產企業工業品質檢行業成為企業首先升級的部門。視覺質檢機器人作為制造自動化先鋒首先進入制造業,那么用工業相機和視覺軟件作為主體組成的機器視覺質檢機器人體系,究竟能否全面取代人工目視檢測?假如能,可運用的行業有哪些?假如不能,是缺少什么條件,難度在哪里?這個問題一直困擾著視覺生產企業和設備使用企業,視覺企業說可以、生產企業說不可代替,下面我們來分析下到底問題出再哪里?
 
 
       觀念一:可代替
 
       精確來說只能是能夠代替一部分。現在中小型企業生存空間有限,自動化升級需求資金、人才,由于各種局限性,不情愿投入很多資金,所以機器視覺質檢機器人檢測仍是首先在實力雄厚的大型企業里才會呈現。 現在人工本錢最大,企業也在高本錢運營,資金壓力大,除非是有必要要買,否則都將就著過著。
 
       以現在機器視覺質檢機器人的檢測水平,和行業發展數據來看。工業質檢機器人在工業領域應用的行業還是相當廣泛的,工業質檢機器人在定位、測量、識別、檢測上的精準度、速度是人工檢測無法比擬的。可以應用在精品五金、電器元件、包裝標簽、橡膠注塑、陶瓷磁石等行業。這里面包含汽車配件、手機電器配件、食品包裝、家具裝修、新能源行業等相關行業產業鏈中都可以代替人工檢測。
 
 
      觀念二:不可替代
 
       在各種缺點檢測的運用中,打光與產品缺陷數據采集、多產品兼容都是難點。產品缺陷雖然可以分類,但產品缺陷卻是隨機出現在單一產品的在檢測過程中。假如取得的圖片讓人看還要細心酌量才敢給出結果或多產品檢測兼容,那么算法就太難做了。反之假如前期搞好打光,收集足夠多的產品缺陷特征,多產品差異化不是很大,算法也就不是困難了。這就需要視覺質檢機器人廠商專注于謀一領域深耕,通過數據積累經驗積累。
 
       可是,問題仍然存在,并不是說算法夠好了,機器視覺質檢機器人和人類的間隔就沒有了!這里面最大的間隔就是智能。沒錯,智能相機間隔智能兩個字還很遠,首要體現在:關于非預期的缺陷的辨認。
 
       機器質檢機器人在運用中,往往是給一定的數據缺陷形式,運用機器視覺質檢人通過對比來辨認它們究竟有沒有出現。但常常遇到的狀況是,如果出現新缺點,由于之前沒有出現過,或者出現的形式過于多樣,而被漏檢。假如換做是人,盡管在檢測流程中沒讓他去檢測這個缺點,可是他會注意到,然后有較大幾率檢測到它并剔除。
 
      歸納來說,短期內視覺質檢機器人是不可能完全代替人工質檢的。因為算法還沒有,如人類般才智的圖畫剖析算法,由于相關的理論都還沒有準備好。
 
      觀念三、 質檢機器人的優勢
 
      可是機器視覺機器人檢測依然很有市場,由于它可以處理了人工檢測中一個十分嚴峻的問題:不穩定。人工目檢的作業員,無論你規劃怎樣的獎懲制度,都會發現比較高的漏檢率。可是機器視覺質檢機器人檢測設備沒問題,只要是你在算法中寫好的產品缺陷,每一次都會認真執行。對于工廠的質量管控來說,工業企業更情愿放棄人工目檢測發現新缺陷的能力,而去挑選盡管比較傻可是一絲不茍作業的機器視覺質檢機器人。對于工廠而言,最重要的是“品質可控”,可以承受有個別未發現過的缺陷被漏撿,但不可承受的是常出現的的缺陷在質檢過程未能夠被發現造成“品質不可控”。對于新缺陷只要將新的缺陷數據在視覺質檢機器人數據庫中標注,在后面的檢測中必定可將新產品缺陷發現并剔除。對于質量控制來講視覺質檢機器人比人靠譜。
 
 
       投入方面,機器視覺比人力成本廉價。一般的工廠都是四個班次或者3個班次,四個操作員的投入成本年均超越25萬高的甚至30萬以上。而市場上的機器視覺質檢機器人15---20萬基本上夠搞一臺了。機器視覺質檢機器人,在質檢上的優勢如此明顯為什么還不能完全替代人工質檢呢?
 
       總結為什么視覺質檢機器人檢測體系短期內不能徹底取代人工目檢。首先視覺質檢機器人還是不夠智能不能發現新的產品缺陷并自我升級數據庫。再就是很多企業在疫情于制造業嚴重內卷的影響下,可用流動資金減少,短期投入大量資金可能造成經營困難。最后就是現有質檢人員安置問題,這些問題都是阻礙視覺機器人代替人工質檢的重要因素。但隨著社會發展這一批年紀在45歲以上的工人到退休年齡后(10年后)。綜合來說,工業視覺質檢機器人必定全面替代人工質檢,在工業質檢領域機器視覺機器人比人靠譜。
 
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