什麼是機器視覺？ - Intel

機器視覺是工業自動化的基礎技術之一。

數十年來，它一直在協助提升產品品質、加速生產並最佳化製造與物流。

現在，這項成熟的技術正在與人工智慧融合，並引領朝工業4.0 ... SkipToMainContent 此網站不建議使用您目前的瀏覽器版本。

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Safari Chrome Edge Firefox 什麼是機器視覺？ 機器視覺使工業設備有能力觀察、分析與行動，進而能提升產品品質、降低成本並最佳化營運。

探索機器視覺解決方案 機器視覺與人工智慧正在推動工業創新 賦予生產線、工業機器人和設備觀察、感知和行動的能力，正在為自動化和轉變營運創造新的可能性。

機器視覺攝影機與搭載人工智慧的視覺處理相結合，能以生產速度提供高效能的缺陷偵測。

智慧機器視覺為機器人控制系統帶來自主功能的新境界，並為工業機器人引進複雜的自我檢測系統。

BUILTIN-ARTICLEINTROSECONDCOMPONENT 機器視覺利用最新的人工智慧技術，使工業設備能觀察並分析智慧製造，品質控制與勞工安全方面的任務。

機器視覺利用最新的人工智慧技術，使工業設備能觀察並分析智慧製造，品質控制與勞工安全方面的任務。

您是否為機器視覺開發者？ Intel提供您一個強大的機器視覺解決方案工具組。

我們提供用於視覺檢測的最佳化神經網路模型、用於深度學習推斷的開發工具，以及您可用於建立機器視覺軟體的中介軟體與參考實作。

一切均可免費授權與使用。

下載Intel®EdgeInsightsforIndustrial 什麼是機器視覺？ 簡而言之，機器視覺技術可賦予工業設備「觀察」其作業的能力，並根據所見做出快速決策。

機器視覺最常見的用途是視覺檢測與缺陷偵測、定位與測量零件，以及識別、分類與追蹤產品。

機器視覺是工業自動化的基礎技術之一。

數十年來，它一直在協助提升產品品質、加速生產並最佳化製造與物流。

現在，這項成熟的技術正在與人工智慧融合，並引領朝工業4.0轉型。

機器視覺系統架構 機器視覺是工業自動化的主要組成部分。

探索上方圖表，了解機器視覺系統的各個組成部分如何協同工作，使營運改頭換面。

機器視覺的起源：傳統的機器視覺系統 早在人工智慧及機器學習出現之前，機器便有「視覺」能力。

1970年代初期，電腦開始利用特定的演算法來處理影像並識別基本特徵。

這項傳統的機器視覺技術可偵測物體邊緣以定位零件、尋找有缺陷的色差，並分辨有洞孔的相連像素斑點。

傳統的機器視覺的操作相對簡單，無需人工智慧。

文字必須像條碼一樣簡潔且清晰。

形狀必須是可預測的，且符合確切樣式。

傳統的機器視覺系統無法讀取手寫內容、辨認起皺的標籤，或是分辨蘋果和柳橙。

儘管如此，傳統的機器視覺已對製造產生巨大的影響。

因為機器不會疲勞，和人眼相比，機器發現缺陷的速度更快且更可靠。

此外，機器不會受人類視覺所限。

專用的機器視覺攝影機可利用熱成像技術偵測熱度異常，以及X光發現微觀缺陷與金屬疲勞。

人工智慧的崛起：深度學習推斷與工業機器視覺 日漸強大的邊緣運算（網路邊緣及其他嵌入式與物聯網裝置），加上愈來愈多的人工智慧(AI)深度學習模型，正極度擴展機器視覺的能力。

快速增長的能力正引領朝智慧工廠與工業4.0轉型。

人工智慧透過名為神經網路的模型，擴增了傳統的電腦視覺演算法。

當電腦接收到影像或影像的視訊串流，機器視覺軟體便會比較該影像資料與神經網路模型。

這個過程稱為深度學習推斷，可讓電腦識別出極細微的差異，如織物中微小的不協調圖案，以及電路板中的微觀缺陷。

為了提升準確度與速度，資料科學家便針對特定應用，建立特定的神經網路模型。

在此稱為監督訓練的過程中，電腦會審視成千上萬個樣本並找出有意義的模式，包括人類可能偵測不到的模式。

有些模型可偵測顯示器中的死像素和變色像素、查看焊接點中的空隙，並精確定位織物上鬆脫的絲線。

當然，還會不斷地開發與完善更多的模型。

智慧機器視覺與自主系統 人工智慧正在將機器視覺擴展到視覺檢測與品質控制之外。

透過機器視覺，機器人可在三度空間中感知、相互握持零件並檢查彼此的工作。

他們甚至可與人類同事互動，並確保他們安全地共事。

具有智慧視覺的機器可利用自然語言處理，讀取標籤並解釋標誌。

具有機器視覺的機器人可理解形狀、計算體積，以及完美地裝箱、裝載卡車，甚至是運輸貨櫃，絲毫不浪費空間。

從可以自動完成簡單任務的機器，轉變成可以超越人眼所見和所想的自主機器，以更長的時間最佳化各個元件，這將會推動工業創新登上全新境界。

聽起來像是科幻小說，但如今，智慧機器視覺正在工廠、倉庫和運輸中心中發揮作用，透過處理日常任務來輔助和協助勞工，使他們能運用其專業知識，專注於最重要的部分。

機器視覺應用 工業機器視覺是智慧製造、物流與營運的基礎。

機器視覺攝影機、嵌入式物聯網感測器與工業電腦均可為製造流程的每個步驟，帶來智慧、分析與效率。

智慧製造中機器視覺的優勢 應用於製造的機器視覺可提升產品品質和整體系統效率、增加生產線的輸送量、降低勞力成本，並使您的員工騰出精力來專注於更高價值的工作。

對於奧迪而言，與Intel和NebbioloTechnologies合作，將預測分析和機器學習演算法整合到焊接檢測和關鍵的品質控制流程中，導致每天分析的焊接數量增加、降低其工廠的勞力成本，並使Audi能轉向更主動的監控，避免出現問題，而非僅僅是對它們有所反應。

1 「在Neckkarsulm工廠中，我們已經看到勞力成本減少了30%至50%。

」 在藥物等受到嚴格監管的行業中，機器視覺可對產品內容、包裝和標籤進行持續檢查，以確保品質。

應用於供應鏈時，機器視覺可在工作流程的每個時點，自動掃描並追蹤項目，進而提供準確、當下及時的庫存資訊。

探索智慧製造 › 機器視覺在營運中的優勢 改善勞工健康與安全是將機器視覺應用在營運的關鍵優勢。

搭載人工智慧的電腦可確保勞工保持社交距離並穿著適當的安全設備。

具有機器視覺的機器人和裝備可理解人類的動作並互動，進而在事故發生前協助預防。

如果情況不安全，他們可警告作業員或自動關閉設備，進而減少員工與您公司的風險。

此外，透過連續分析來自工業設備和機器中內嵌攝影機、麥克風和感測器的資料，工業電腦可利用人工智慧在故障發生前，偵測出故障和磨損跡象，因而能提前規劃預防性維修，進而免除意外的停機時間，並與時俱進分攤維護成本。

在資產管理與保安領域中，人工智慧可偵測並追蹤視訊源，以確保正確使用與儲存，如果資產離開預先定義的範圍，便會警示管理層。

保全攝影機系統可成為活躍的保全合作夥伴，可控制建築物的出入並識別危險情境。

進一步了解人工智慧與工業物聯網› 了解Intel如何將人工智慧引進工業機器視覺 機器視覺與工業自動化在提升生產力、更嚴密的品質控制與更高的效率上能立即見效。

作為工業4.0技術的基石，機器視覺正在將製造、物流與營運趕頭換面。

閱讀最新的機器視覺案例研究，並進一步了解Intel®深度學習模型、中介軟體與參考設計如何打造新一代工業4.0的相關資訊。

深入探索機器視覺› 適用於物聯網與嵌入式用途的Intel®處理器 這些精選的IntelAtom®、Intel®Core™與Intel®Xeon®處理器經過認證，可擴大使用，並提供各式各樣的功率與效能範圍，以滿足您的確切需求。

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顯示更多 顯示較少 常見問題集(FAQ) 常見問題集 電腦視覺與機器視覺之間的差異是什麼？ 機器視覺與電鬧視覺系統均使用一或多部攝影機，來拍攝視訊影像或串流，然後對其進行處理與分析，以進行自動化決策。

各系統之間的主要差異是每個系統進行資料處理的深度。

機器視覺利用可程式化邏輯控制器，快速處理並分析影像，以做出簡單的決定，而電腦視覺則利用基於電腦的處理器進行更強大的影像處理，使其更適合識別與預測趨勢或分析龐大的變量。

基於演算法的傳統電腦視覺與基於人工智慧的電腦視覺之間的差異是什麼？ 傳統的電腦視覺利用獨立的演算法，識別特定形狀。

它功能強大、成熟，十分適合識別易於區分的物體。

基於人工智慧的電腦視覺利用深度學習模型（訓練有素的神經網絡），來識別物體、瑕疵、筆跡及其他有機、難以區分的形狀。

人工智慧與機器視覺能為機器人做些什麼？ 您可以程式操控機器人，以完成獨立任務，如在確切地點拾取零件。

針對這些類型的任務，機器人僅會執行預先規劃的程序。

透過增添攝影機與基本的機器視覺，機器人可以執行更進階的任務，如對齊兩個邊緣或識別簡單的缺陷。

將人工智慧加入方程式中後，機器人可獲得「觀察」、分析，以及使其動作適應其感知事物的能力。

例如：焊接機器人可能會對齊部件、放下焊接並檢測結果。

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了解工業電腦如何推動這場轉型。

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