論機器視覺檢測系統是否能全面取代人工目視檢測

　　隨著科技日新月異的發展，機器視覺慢慢的被人所熟悉，那么今天我們來討論下用工業相機和分析軟件作為主體組成的機器視覺檢測系統是否能全面取代人工目視檢測？如果能，你認為可應用的范圍有哪些？如果不能，你認為缺少什么條件，難度在哪里？

　　觀點一：

　　替代？只能說可以替代一部份吧，目前中小型企業生存空間有限，自動化升級需要資金、人才，由于各種局限性，不愿意投入大量資金，所以機器視覺檢測還是在實力雄厚的大型企業里才會出現。 目前人工成本最大，企業也在高成本運營，資金壓力大，除非是必須要買，不然都將就著過著。

　　觀點二：

　　在各種缺陷檢測的應用中，打光是個難點。如果獲得的圖片讓人看還要仔細斟酌才能給出結果，那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打光，突出所要檢測的特征，算法并不是困難的東西。

　　但是，注意這里有一個很嚴重的但是。我并不是說算法已經夠好了，機器視覺和人類的差距還是非常巨大的！這里面最大的差距就是智能。沒錯，智能相機距離智能兩個字，還很遠。主要體現在：對于非預期的缺陷的識別。

　　在應用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機器視覺來識別它們到底有沒有發生。但經常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因為之前沒有發生過，或者發生的模式過分多樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件中沒讓他去檢測這個缺陷，但是他會注意到，從而有較大幾率抓住它。

　　當前有許多智能相機供應商，也有許多分析軟件供應商，雖然各自發布的軟件算法各有特點，其實用起來真的差不多，功能非常雷同。但都是按照固定的模式和步驟去處理相機獲得的圖片，從圖片上去分析某個預期中的特征，從而給出判別結果，沒有一家有革命性的智能算法。

　　個人以為，短時間（10年）內我們可能見不到有如人類般智慧的圖像分析算法，因為相關的理論都還沒有準備好。

　　但是機器視覺檢測仍然很有市場，因為它解決了人類的一個非常嚴重的問題：不穩定。人工目檢的作業員，無論你設計怎樣的獎懲制度，都會發生比較高的漏檢率。但是機器視覺檢測設備沒問題，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認真執行。對于工廠的質量控制來說，我們更愿意舍棄人工目檢所帶來的智慧的好處，而選擇雖然比較傻但是一絲不茍工作的機器視覺。因為對于工廠而言，最重要的是“受控”，我們可以接受有個別特殊的未發生過的缺陷被漏出，但必須知道有一些經常發生的不可接受的缺陷一定能夠被發現。

　　成本方面，我認為機器視覺比人便宜。一般的工廠都是四個班次，四個操作員的成本年均超過20萬。而20萬基本上夠搞一套機器視覺了，值。所以，我的答案是： 視覺檢測系統短期內不能完全取代人工目檢，主要原因是不夠智能。 但是對于工廠的質量控制來講，機器視覺比人靠譜。

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