爱普生系统集成商如何利用机器视觉的力量

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除了直接销售给*终客户或OEM之外，许多支持AI的机器视觉提供商还与系统集成商（SI）合作。该领域的SI可以帮助客户确定适合其需求的正确系统，包括*佳照明策略，镜头选择，相机选择和设备布置。

“在初始评估阶段，集成商应该对客户的视觉需求有透彻的了解，包括独特的零件和工艺变化以及需要检测的**缺陷，” Vision SW and的高级总监兼业务部门经理Shweta Kabadi说。康耐视的配件。“对于集成商而言，重要的是要完全准确地了解客户想要达到的目标，包括任何自定义规格和合格/不合格率的成功标准。集成商还应该通过与*终客户进行长期咨询来确保视觉系统以*高效率和*合适的技术运行，从而提供价值。”

爱普生美国公司产品开发总监Rick Brookshire强调了视觉系统中基于AI的算法对帮助提高精度，缺陷检测，缩短周期时间以及SI如何利用这一点的重要性。

Brookshire说：“ SI不断（需要）加快速度，缩短周期时间并获得更可靠的结果。” “当今许多工厂都要求对质量进行审核，这可以转化为记录每个位置，每个视觉结果等等。AI有助于提高这种质量和性能，这有助于使系统集成工作在希望提供更快，更**的解决方案时变得更加容易。”  

了解垂直目标 

具有AI功能的相机几乎用于所有制造业领域。对于SI来说，深入了解不同的垂直行业以及每个行业中的机器视觉潜力对于成功至关重要。据卡巴迪说，以下是这些相机如何在不同行业中使用的一些示例。

物流：  这是机器视觉技术发展*快的行业。电子商务的迅猛发展驱使零售商使用自动化和技术，通常在24小时之内即可廉价，快速地完成客户订单。视觉在零售配送仓库中越来越多地用于包装尺寸，损坏检查，寻找危险标签和识别包装上的其他缺陷。

汽车： 从组装到*终检查，几乎汽车中的每个系统和组件都是使用机器视觉和条形码读取技术制造的。具有AI功能的摄像头可用于引导机器人从机架中挑选零件，验证零件是否正确，检查零件的质量，然后放置零件进行组装。
 
“随着人工智能的进步，许多制造商还利用基于深度学习的图像分析软件来解决复杂的零件定位，外观检查和分类难题，” Kabadi指出。“该行业的特定应用包括轮胎和车轮系统，安全系统，动力总成系统，底盘系统和电子系统（例如电池检查）。”

消费品：  消费品和包装品行业对材料处理，检查，标签和组装的需求要求高吞吐量，成本效率和准确性。机器视觉用于帮助制造商为消费者包装商品（CPG）制造商以及为其提供服务的机器制造商和SI提供*高水平的产品安全性，产品质量和生产率改进性能。该行业中机器视觉的特定应用包括材料处理，自动组装，包装，填充，贴标签以及标记和分配。
 
食物和饮料： 成功的食品和饮料运营商在产品质量检查，包装检查，组装验证，过敏原管理，可追溯性和食品安全方面进行了创新，以*大程度地减少停机时间，并提供始终如一的高质量，安全产品，缺陷少，浪费少。
 
机器视觉系统和工业条形码读取器提供了强大的解决方案，可保护产品质量和安全，确保包装完整性，管理过敏原并保持可追溯性。该行业中的特定应用示例包括产品质量检查，包装检查，组装验证，过敏原管理，可追溯性以及仓储和分销。
 
制药/医疗： 对于制药，医疗设备和生物科学产品制造商而言，以经济有效的方式满足患者安全和可追溯性要求的主要业务推动力。该行业中的特定应用示例包括确保包装的完整性，跟踪从制造到患者的序列化产品，或通过条形码和文本验证来确保标签的准确性。
 
生命科学：  该行业的OEM依靠机器视觉和自动ID解决方案来满足客户的苛刻要求，并提供准确，可靠和高性能的机器。该行业的特定应用包括IVD实验室自动化，显微镜，医学成像和自动识别。

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