早在疫情爆发之前，不少制造企业就已经开始采用各类技术向智能制造转型，但毫无疑问，这一趋势受疫情影响大幅加速。后疫情时代意味着未来很长一段时间内，人力、资源、货物流通仍然受限，促使许多制造企业加快自动化和智能化部署。

与此同时，部署视觉检测系统成为制造企业变革质检提升产品质量的首选，但还是有很多与机器视觉接触不多的客户在视觉检测系统选择上，以及对机器视觉功能与价值上有一定的误解，我们今天来给大家梳理下企业在选择视觉系统上存在的几类问题。

01 视觉的价值仅体现在降人力成本？

无论是出于对提高效率降低成本的不断追求，还是疫情对人员流动的影响，全球制造业几乎都面临技能和劳动力短缺的压力，但如果单纯从节省人力成本出发，对于搭建一套机器视觉系统来说驱动力较弱。

因为购买一套机器视觉系统的价格可能与操作人员一年的人力成本不相上下，同时视觉系统需要人力维护运营，在产品升级、设备换型时也需要专业的人员来调试。如此一来，仅从人力成本出发，可能会在调试中期发现不符合当初设想构建一套视觉系统来降低人力成本的初衷，因此可能导致不愿将项目进行下去。

02 视觉系统仅做检测不产生额外价值？

自动化是帮助制造企业填补技能差距，消除仓库中耗时的流程，提高产品质量实现零误差的工具。而视觉在自动化对位类应用场景中，是实现工艺的核心环节，需要配合模组、机械臂、协作机器人等设备提高生产效率。

在缺陷检测类场景中，有大量应用配合视觉可以创造价值。比如陶瓷产品分级，经过外观缺陷检测后可以分选出高、中、低多个等级的产品，高、中等级直接销售，低等级进行深加工或直接报废，产品价值既可以多元化也可以最大化。类似于这种视觉的应用，可以实现检测的同时也创造多元价值，那么，对于企业而言，视觉系统所带来的价值远超预期更具驱动力。

03 一套视觉系统，能检企业所有产品？

制造企业往往产品丰富，光一条产品线少则上百种，多则上千种不同材质、不同外形、不同尺寸的产品。如果企业想选购一套能全检企业所有产品的设备，在现阶段是不存在的，如此大而全的视觉检测系统对于生产运营来说只会事倍功半。因为，对于视觉系统来说不同产品的检测项目需求也不相同，这样就需要多套视觉系统根据检测需求、产品外形、尺寸、产量等因素来进行分类，分批进行视觉检测才能实现高效处理重复性工作。

04 产量大就可以用视觉系统？

通过我们会认为，产量大的产品适合配置视觉系统，但实际上单品价值很低的产品并不推荐使用视觉检测。因为单品价值越低，即使采用人工目检的方式存在漏检，也不会造成太大的损失，而且下游客户对这种来料的检测意愿也不会很强烈。那么，基于这种情况，视觉系统的价值较低，企业对于系统维护和运营上也会缺乏动力，这样的视觉项目本身也很难批量复制。

05 制定超高检测标准，良品率过低？

有些制造企业在构建视觉系统的时候，不按企业实际情况及验收标准来制定检测要求，而是采用理论标准来制定检测标准。最后调试运行时发现良品率过低，认为视觉检测系统不够准确。实际上，这种问题就属于采用无用的超高标准了，企业应该根据实际情况制定检测标准，适当增加检测的项目来提高检测标准，提升产品质量保持市场竞争力。

06 视觉系统能获取客户信任促进订单？

现在越来越多制造企业在商务洽谈阶段，客户往往会先审厂，一个高度集成自动化、数字化、智能化的工厂，能为企业完成订单的制程能力及交付能力加分，增加客户信心及认可度。而机器视觉系统是自动化产线高度集成的象征，通过合理规划生产达到节约人力、稳定质量、提高效率的目的。未来将是一个人机协作的世界，机器人和人类在工厂和仓库中共存和协作。我们已经看到无人车间、无人工厂的数量日益增多，未来更多制造企业将投资协作机器人来承担枯燥、危险和重复性的工作，让人类专注于创造性工作。

因此，搭建机器视觉系统本身并不是高品质的直接表现，只有合理利用视觉检测系统来管控产品质量，有效拦截不良品的流出才能避免终端客户的投诉，赢得客户对企业的信任。一套安装便捷，简单易用、功能丰富的视觉系统，将为企业带来肉眼可见的价值，企业需要的是一家长期合作的视觉供应商。而优秀供应商不仅能够提供科学的视觉系统，还能在企业组织视觉产线升级时给出专业的建议，减少浪费、降低损失，全方位发挥出视觉系统的最大价值。

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