关键要点
在启动下一个机器视觉项目之前，请考虑以下可显著提升实施成功率的步骤：
- 更明智地规划：定义明确的目标，让所有利益相关者都参与进来，以避免解决方案不匹配。
- 以增长为导向的设计：选择能适应未来需求的可扩展系统。
- 在现实条件下进行测试： 在实际工厂需求下验证性能。
- 明智地选择合作伙伴： 与专家合作，获取量身定制的解决方案和持续支持。
机器视觉对制造自动化有着巨大的影响，特别是在检测、测量、分拣和跟踪方面。然而，尽管有好处，研究表明，50-70% 的机器视觉项目未能实现它们的目标。
作为机器视觉技术的全球领导者，康耐视 与成千上万的制造商合作，见证了巨大的成功和代价高昂的失败。通过数十年的经验，我们发现了导致项目脱轨的常见错误以及导致成功的策略。
无论您是在考虑第一个机器视觉项目，还是希望改进现有系统，了解故障点都可以为您节省数十万美元。
机器视觉项目失败的五大原因
1. 缺乏适当需求的计划
项目在没有明确目标的情况下绊倒 - 包括缺乏对应用需求的了解。许多制造商会跳过重要步骤，例如选择可测量的结果，如缺陷检测率或错误拒绝率。这可能导致使用不符合预期的解决方案。
为避免这种情况，从完整的需求评估开始每个项目。可以提这样的问题：
- 系统将处理哪些类型的产品或材料？
- 系统必须检测哪些功能或缺陷？
- 系统是否必须满足速度或产量/处理量要求？
- 现有运营面临哪些挑战或限制？
然后，定义可衡量的目标，并让所有利益相关者 - 工程、生产、质量、维护和财务团队 - 都参与进来，以确保所有人都目标一致。在寻找正确的机器视觉解决方案之前，先明确您需要什么。
2. 俯瞰环境条件
环境因素可能导致或破坏机器视觉性能。振动、温度变化、灰尘、湿气甚至光照条件都可能导致图像模糊、灵敏度降低和维护问题。许多制造商在系统设计过程中低估了这些挑战，导致昂贵的改造或完整的系统故障。
要克服这一点，请尝试以下方法：
- 在选择设备之前，评估放置系统和应用程序的环境。
- 注意环境光、振动水平、粉尘暴露和温度变化等因素。
- 选择具有适当 IP 等级的系统。
3. 缺乏可扩展性规划
当企业无法预测未来需求时，机器视觉系统可能会很快过时。对生产量、新产品设计、额外检验点或质量标准的变更会使刚性系统变得不切实际。如果没有模块化硬件或灵活的软件，扩展就会变得昂贵和低效。
为了避免这种情况，从一开始就考虑增长。选择具有轻松升级路径的硬件，例如更换镜头、光照或滤波器，而无需更换整个系统。选择支持工具链接和在多条生产线上统一部署的软件解决方案，以后扩展将很容易。
4. 误判成像技术和处理需求
由于选择错误的成像技术或低估的要求，系统可能会在生产压力下出现故障。
例如，当检查离散部件时，线扫描系统无法有效工作，就像面阵扫描系统与连续材料斗争一样。以类似的方式，为简单任务设计的系统在处理严格的检查或高速生产需求时可能会崩溃。
要解决这个问题，请将您的成像技术与您的应用需求相匹配，并缩小最适合的系统范围：
- 线扫描系统：非常适合纺织品、纸张或圆柱形物品。
- 面阵扫描系统：非常适合具有宽视场和通用检查的部件。
- 3D 视觉系统：当您需要深度信息或检查复杂的几何形状时，至关重要。
5. 关注初始成本
坚持预算很重要，但一些买家优先考虑低前期成本而不是长期价值。这会导致系统不太耐用，维护难度更高，且几乎没有适应空间。隐性成本包括维修、系统更换和生产力损失。
为了解决这个问题，关注初始价格的总拥有成本 (TCO)。考虑维护成本、升级、训练需求、运营收益以及适应应用需求和质量标准的灵活解决方案。
机器视觉成功的步骤
在现实条件下进行测试
实验室测试很少显示每个问题，因此请确保在真实的环境条件和生产需求下验证工厂车间的系统性能。为了从第一天起就获得可靠的性能，请使用真实世界的测试来查找受控环境可能遗漏的问题。
提供训练支持
操作员需要经过良好的训练，才能随着时间的推移维护机器视觉系统。首先收集技术文档、指南和视频教程，以支持持续学习。收集此文档有助于减少对员工流动的影响。
与机器视觉专家合作
两个头比一个头好 - 与机器视觉专家合作可以加速项目的成功。寻找跨应用程序提供强大支持、预测性维护工具和可靠跟踪记录的合作伙伴。正确的合作伙伴关系意味着随着需求的发展而提供持续引导。
您的机器视觉成功之路
当正确的技术与明确的目标、战略规划和专家支持相结合时，机器视觉项目就会蓬勃发展。最成功的实施来自于与了解应用技术格局和实际需求的专家合作。
在康耐视，我们提供端到端引导，帮助您从一开始就正确行事。我们成熟的方法包括综合需求评估、量身定制的解决方案设计、无缝的系统集成和持续支持，以确保长期性能。
凭借数十年的经验和全球专家团队，我们帮助各个主要行业的制造商克服了复杂的视觉挑战，我们随时准备帮助您做到这一点。