计算机视觉驱动效率与降本的七大实证应用
正如上周LinkedIn所言，计算机视觉是当下热门话题。引入技术须审慎：许多技术昙花一现或远未落地。但计算机视觉是成熟可靠技术，能节省时间、提升质量、最终实现降本。今日分享7大必知机器视觉应用：
1. 计算机视觉缺陷检测
这是计算机视觉最常见应用。以往缺陷检测依赖受训人员抽检，全产量管控通常不可行。计算机视觉可检测<0.05mm的金属裂纹、涂装缺陷、印刷不良等，远超人眼极限！视觉相机需算法作为“智能大脑”区分缺陷与正常。算法针对各具体应用，通过有缺陷/无缺陷图像专门设计训练。
2. 计算机视觉测量
另一核心应用。以往需复杂激光测量设备或探针完成的测量，现可用计算机视觉实现。关键在于建立良好基准以达所需精度，并针对各材料和工作环境选用适配光源。机器视觉系统可测量零件尺寸变化、直线度、平行度等。
3. 计算机视觉异物检测
借助高光谱相机可区分水果与石子，尤其在食品领域保障消费者安全。高光谱相机通过测量波长识别材质类型，从而区分石子与水果、塑料与金属等不同材质组合。
4. 计算机视觉装配验证
装配日益复杂，零部件与连接点增多。计算机视觉可逐步验证各部件到位，或最终验证总装正确性。该应用极适合机械设备、电子板、高复杂度预装配。系统显著缩短复杂作业周期与返工时间。
5. 计算机视觉屏幕读取
有时无法从显示屏提取数据：或因封闭供应商系统，或因系统不兼容。解决方案：安装计算机视觉相机读取屏幕并提取显示数据（温度、代码、电压等任何所需屏幕信息）。通过定位感兴趣区域，用字符识别算法（OCR）提取，完美解决！
6. 计算机视觉代码与字符识别（OCR）
实话实说，设计师虽可爱但常换复杂字体？。回归字符识别算法，训练计算机视觉识别系统，即便复杂字体OCR也能读取。系统鲁棒性强，甚至能识别手写字体。向优秀设计师致敬！
7. 计算机视觉+机器人实现无序抓取
最后是最受需求的应用之一：结合协作机器人与计算机视觉实现无序堆放工件的料箱抓取。工件杂乱无序，需优化轨迹并检测抓取坐标。机器人需要帮助（计算机视觉）告知工件是什么、在哪里，从而决定最佳抓取方式。
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