Bilang isa sa mga pangunahing teknolohiya ng modernong industriya, ang machine vision ay naglalaro ng hindi maaaring palitan na papel sa maraming industriya dahil sa kanyang natatanging mga benepisyo. Lalo na sa apat na pangunahing sektor ng 3C elektronika, semikonductor, awtomotibong inhinyerya at sipol, ang pamamaraan ng machine vision ay hindi lamang nagpapabuti sa produktibidad, kundi pati na rin nagpapabuti sa kalidad at seguridad ng produkto. Ngayon, halikan natin ang malawak na pamamaraan ng machine vision sa mga larangan na ito at ang mga pagbabago na idinulog nito!
industriya ng 3C elektronika
Ang industriya ng 3C electronics ay isa sa pinakamatatag na mga larangan ng aplikasyon ng machine vision. Sa pamamagitan ng paglipat ng industriya ng 3C electronics sa buong mundo patungo sa mga nagaganap na bansa, at sa katangian ng mataas na presisyon at mabilis na pagbabago ng mga produkto ng 3C, mabilis na umunlad ang teknolohiya ng machine vision. Sa pamamagitan ng komprehensibong gamit ng mataas na presisong industriyal na kamera, optikong lensa, software para sa pagproseso ng imahe, controller ng machine vision, at iba pang mga produkto, natatanto ang tunay na deteksyon at kontrol ng produksyon ng mga produkto ng 3C electronics. Sa proseso ng paggawa ng mga produkto ng 3C electronics, madalas na ginagamit ang teknolohiya ng machine vision sa pagsisiyasat ng anyo, assembly clearance, at mga kumpletong babagong talian tulad nito. Halimbawa, ginagamit ang 2D at 3D visual inspection technologies upang gawin ang panlabas at panloob na flexible inspection sa mga server upang suriin kung tama ang pagdikit ng mga label at ang maayos na pag-install ng mga konektor. Sa dagdag pa rito, naglalaro din ang machine vision ng mahalagang papel sa pagsisiyasat ng deformity ng looban ng mga telepono, deteksyon ng assembly gap ng screen, atbp., na nakakataas ng produktibidad at epektibidad ng produksyon.
Semikonduktor
Ang industriya ng semiconductor ay isa sa mga unang malawak na aplikasyon ng teknolohiya ng machine vision. Ang teknolohiya ng machine vision ay madalas gamitin sa deteksyon ng defektibong anyo ng semiconductor, pagsukat ng sukat, deteksyon ng patuloy na anyo, posisyon at kalibrasyon, deteksyon ng kalidad ng solder joint, at marami pang iba pang mga kawing. Bilang isang mahalagang bahagi ng sistema ng machine vision, ang mga sensor at reader ay madalas magtrabaho kasama upang humikayat ng pagiging inteligente at awtomatiko ng proseso ng produksyon. Maaaring makakuha ang mga sensor ng iba't ibang pisikal na halaga mula sa katotohanan na proseso ng produksyon ng semiconductor tulad ng temperatura, presyon, displacement, na nagbibigay ng masusing datos na suporta para sa sistema ng machine vision. Maaaring basahin ng code reader ang dalawang dimensiyonal na code o bar code sa semiconductor device upang maabot ang produktong traceability at identipikasyon. Sa pamamagitan ng kolaboratibong trabaho ng mga sensor at code reader, maaaring makakuha ang sistema ng machine vision ng iba't ibang impormasyon sa proseso ng produksyon ng semiconductor sa real time, at gumawa ng masusing analisis at pagproseso. Ito ay hindi lamang nagpapataas sa produktibidad at kalidad ng produkto, kundi din nagbabawas sa mga gastos ng produksyon at sa panganib ng manual na pakikipag-ugnayan.
Inhinyeriya ng Automotibo
Ang teknolohiyang machine vision ay madalas gamitin sa larangan ng automotive engineering, nakakakuha ng maraming mga kawing mula sa disenyo at paggawa ng kotse hanggang sa pagsusuri ng kalidad at autonomous driving. Halimbawa, ang teknolohiyang machine vision ay maaaring bumantay sa sukat, anyo, kulay at iba pang katangian ng mga parte ng auto sa real time upang siguruhin na ang produkto ay nakakamit ang mga kinakailangang disenyo; Sa aspetong pagsusuri ng kalidad, ang teknolohiyang machine vision sa pamamagitan ng mataas na presisong pagkuha at pagproseso ng imahe, maaaring tukuyin ang mga defektibo at mga defektong parte ng auto, tulad ng mga sugat, butas, pagkakaiba ng kulay, atbp., upang siguruhin ang kalidad ng anyo at seguridad ng mga produkto. Sa dagdag pa, sa larangan ng autonomous driving, ang mga vision sensors at industrial cameras, bilang mga "mata" ng sistema ng autonomous driving, ay maaaring bumantay sa kapaligiran at mga obstaculo sa paligid ng sasakyan sa real time, nagbibigay ng tunay na basehan para sa pagpapasya ng sistema ng autonomous driving. Maaari nilang ilagay ang mga road signs, mga taong naglalakad, iba pang mga sasakyan, atbp., upang maabot ang lane keeping, pedestrian detection, collision warning at iba pang mga kakayahan, kaya naiimprove ang seguridad at kalayaan ng pagmamaneho.
Aeronautics & Astronautics
Sa larangan ng aerospace, ang pamamaraan ng machine vision technology ay partikular na mahalaga. Bilang isang pangunahing bahagi ng mga sistema ng machine vision, ang industriyal na kamera ay naglalaro ng mahalagang papel. Hindi lamang nakabatay ang teknolohiyang machine vision sa industriyal na kamera, kundi ginagawa din itong kombinasyon ng mga teknolohiya tulad ng digital na pagproseso ng imahe, machine learning, at artificial intelligence.
Sa larangan ng aerospace, maaaring gamitin ang machine vision technology upang mapabuti ang seguridad ng peligrosong kapaligiran ng trabaho, mapabuti ang produktibidad, at bawasan ang mga kamalian ng tao. Halimbawa, maaaring detekta ang eroplano ng mga sistemang batay sa machine vision gamit ang drones, mga intelihenteng detector, at infrared cameras. Maaari rin ang machine vision technology na suportahan ang UAV upang mag-adjust, tiyak na lokalisin ang obheto, at kumpleto ang gawain nang independiyente habang umuwi. Sa dagdag pa, maaari ring tulungan ng machine vision ang sasakyang anteliko na kompletuhin ang orbita at ang mga gawain ng precisions na patnubayan at kontrol.
Ang teknolohiya ng machine vision ay napakadepende sa iba't ibang hardware na mga device upang maiwasan ang kanyang mga katungkulan at aplikasyon. Kasama ang lahat ng mga device na ito, binubuo ang sentro ng sistema ng machine vision, pinapayagan itong ma-accurately capture, efficiently process, at deeply analyze ang mga datos ng imahe para sa isang hilera ng mga komplikadong gawain.
EN