端到端自动化是指生产线上的每个流程都使用各种机器和机器人流程实现自动化。虽然这个概念在制造机械方面非常受欢迎，但质量检查等更复杂和更注重细节的操作会带来更多挑战。奥弗尼尔，产品副总裁和营销Inspekto，即自主开发的机器视觉公司，讨论自动化质量检测是一个完整的终端到终端的自动化工厂必须的。

据研究公司 Gartner 称，端到端自动化，也称为超自动化，是目前十大战略技术趋势之一。从取代过时工作流程的潜力到促进业务增长，超自动化为各种规模的公司提供了巨大的好处。

但是，将生产过程的所有步骤自动化，然后依靠过时且不可靠的方法来验证进出货物的质量会导致自动化不完整。机器人和人工智能可能有助于加快生产速度并最大限度地降低成本，但如果由于检查员遗漏了缺陷而将有缺陷的产品送到客户手中，这将对企业的底线产生负面影响。

自动化质量检测是真正完整的端到端自动化策略的缺失环节，该策略优化了所有最重要的变量——生产成本、速度，最重要的是质量。

具有成本效益的投资

考虑到传统机器视觉解决方案的成本和复杂性，制造商可能认为自动化质量检测是他们无法实现的。因此，他们要么避免在生产线上实施质量控制，要么聘请人工质量检查操作员。然而，人类自然容易出错——在八小时轮班中检查同一件作品，检查员的注意力可能会恶化，从而导致某些缺陷未被发现或拒绝不合格的产品。

在许多情况下，人工检查是基于抽样，这对所有未检查项目的质量构成风险。显然，手动检查意味着没有保存检查项目的图像以供将来分析——无论是在提出索赔时，还是为了生成数据集和生产优化见解。

即使使用传统的机器视觉解决方案，在产品、生产线或环境发生微小变化时，仍可能需要一组技术人员来维护解决方案、控制复杂系统及其组件、调整和更新它并确保对物品进行彻底检查。

在许多行业中，一个错误就可能导致成本和材料报废方面的重大损失，并影响服务水平协议 (SLA) 和供应链。随着时间的推移，这可能会不可挽回地损害公司的声誉并侵蚀客户的信任。

相反，制造商应该考虑长期成本，并优先考虑能够带来快速投资回报的投资，同时带来更高质量的产品。单个自主机器视觉系统可以取代一组检查员，将人员从繁琐、重复的任务中解放出来，以便他们的技能可以用于需要决策和解决问题的更复杂的工作。

提高产品质量

随着超自动化的进步和数字化程度的提高，质量检测系统也在不断发展并变得越来越精确，但传统机器视觉解决方案的主要缺点仍未得到解决——它们仍然不灵活，设置起来极其昂贵和耗时。

然而，由于人工智能是成功的超自动化战略的核心解决方案之一，用于质量保证 (QA) 的新一代自主机器视觉已经克服了这些障碍。自主机器视觉系统不仅可以准确地发现缺陷，而且还能够轻松快速地适应新产品和表面，甚至可以在同一台设备上检测多种产品，而不仅仅是一种产品。

Inspekto 刚刚推出了市场上唯一的第二代自主机器视觉解决方案 INSPEKTO S70 Gen.2。该系统将独特的光电边缘设备与由三个独立且协同的 AI 引擎驱动的强大软件相结合。这三个引擎协同工作，模拟从图像采集开始的人类视觉过程的整个认知能力。

第一个是采集AI引擎，负责实时动态调整电光成像系统的运行参数（如变焦、快门等），以捕捉所需的最佳图像。二是检测对齐AI引擎，负责对采集到的图像中任意物体进行识别、分类和3D对齐。该引擎允许系统识别它在实时视频流中看到的部件，并确定获取图像和完成最后一项任务的最佳时机——检查，该任务由第三个 AI 引擎执行。

使用人工智能的质量检测系统的这些发展使超自动化的想法对制造商更具吸引力。这是因为自主机器视觉系统可靠、极其灵活，因为它们可以检查各种各样的用例，并且不需要外部专家的帮助来设置，因为它们已经过预训练。与传统机器视觉系统相比，它们也极具成本效益，因此制造商可以考虑在生产线的每一步部署此类系统，而不仅仅是在非常关键的地方或错误成本非常高的地方。

要使工厂完全高效，所有流程都自动化是不够的。如果在生产线末端手动检查产品，或者生产线固定用于非常特定的 SKU，则几乎没有变化和适应的空间。自主机器视觉系统为实施全面的端到端自动化和工业 4.0 战略提供了缺失的环节——保持生产线数字化、自动化和敏捷。