理解模具制造中的视觉搜索bet188娱乐城

软件是一种工具，就像螺丝刀或干衣机一样。它能帮你把事情做好。但它工作方式的无形本质，以及它在短时间内可以解决的大量问题，有时会让它看起来几乎是奇迹。例如，考虑一种许多人都听说过但从未使用过的技术——视觉搜索118bet网娱乐 这使得商店能够使用形状来定位文件。

“塑造”你的搜索

首先，让我们快速回到过去。20世纪80年代，个人电脑开始在工作场所势不可挡地发展。随着专业人士越来越习惯每天早上给信号塔和监视器供电，越来越多的数据开始存放在数字空间，而不是文件柜和蓝图抽屉里。

到90年代初，那些直到最近还从未使用过电脑的人突然在他们的文件夹里有了成千上万的文件。这种新的办公方式带来了一个新的挑战:当你不确定一个文件的名称或存储位置时，如何找到它。

在90年代，开发人员开始开发桌面搜索工具，这些工具变得越来越快速和准确。Archie于1990年首次亮相，这是第一个互联网搜索引擎。到2006年，牛津英语词典增加了动词“谷歌”。然而，随着文本搜索的使用越来越多，它的局限性也越来越明显。最根本的问题在于:所需的信息通常是由其形状而不是文本来定义的。

电脑用户，习惯了瞬间得到结果文本搜索在美国，由于语言的限制，搜索往往很乏味，最终也没有结果。他们无法输入匹配的描述。

另一个复杂因素是术语．三个工程师在研究几乎相同的部件时，可能会发现一个把这个部件叫做支架，另一个叫法兰，第三个叫底座。这些人都在同一栋楼里工作，说着同样的语言。再加上地区差异，加上全球6900种语言，文本搜索工具令人沮丧。

2012年，管理咨询公司麦肯锡(McKinsey & Company)报告称，“员工每天花1.8个小时搜索和收集信息，平均每周9.3个小时。换句话说，企业雇佣5名员工，但只有4人上班。第五个员工出去寻找答案，但没有贡献任何价值。”

在2018年的一项调查中，工作流和内容自动化提供商Nintex确定，49%的专业人士在查找文档时遇到了困难。因此，这种根据形状定位文件的需求，加上无法这样做，促进了对存储在数字数据中的形状的视觉搜索技术的发展。

对数据的可视化搜索正变得像文本搜索一样不可或缺。视觉搜索技术在制造业的早期采用者已经获得了显著的市场优势。

形状识别简史

尽管美国制造业在采用视觉搜索技术方面进展缓慢，但亚洲和欧洲的制造商正在积极参与视觉搜索，并取得了可衡量的生产力增长。

光学字符识别(OCR):形状识别的早期工作涉及到OCR，它可以识别图案并将字母图案转换为其他介质。OCR自1914年开始使用。在那一年，两种不同的OCR设备同时被发明出来，都是为了帮助盲人。1931年，“统计机器”被开发出来，它可以使用OCR检索缩微电影档案。缩微胶卷自1859年开始使用，但直到1931年，寻找缩微胶卷都是乏味而费时的。

综合自动指纹识别系统(IAFIS)IAFIS电子系统的开发开始于20世纪60年代，以取代繁琐的手工指纹匹配系统。到20世纪80年代中期，AFIS(后来的IAFIS)被执法部门广泛使用。

人脸识别:这种执法工具的发展也始于20世纪60年代。安全部队在公共场合使用这项技术，但这项技术最近才在2011年首次在机场部署。对物体的视觉搜索有时被称为“物体的面部识别”。

形状搜索帮助盲人，加快档案研究和帮助执法，每一个都有有限的受众。每一种都引起了人们的兴趣，但在其直接圈子之外没有任何应用。

视觉搜索:开发产品视觉搜索的第一次尝试始于20世纪90年代的研究环境。然而，随着产品可视化搜索的广泛商业应用潜力，特别是在电子商务领域，吸引了许多软件开发人员的注意。该技术首次进入市场是在2002年。

分解视觉搜索

有三种形状的视觉搜索引擎:图像到图像，3D到3D和跨平台。通过将单词“to”替换为>来简写，例如Image>Image。

1.图像>图像:

这种类型用于产品可视化搜索，几乎总是用于零售。它的工作原理是使用所需产品的照片，比如鞋子。然后，它使用这些数码照片在互联网上或在线零售商的网站上找到类似的数码照片。

随着电子商务不断取代实体店，在线零售商已经发现了允许客户拖放所需商品的照片或用手机应用程序定位商品的好处。例如，这个选项克服了语言和术语障碍，因为购物者可能不知道产品的名称。它还允许在线零售商推荐类似的产品，因为消费者可能会寻找或多或少类似的产品，而不一定是完全匹配的。最后，通过比文本搜索或目录阅读更快地找到产品，它大大加快了购物过程。

对于Image>图像网络搜索，搜索引擎从其从数百万个网页中抓取的图像数据库中产生结果。这不是专有数据，而是在互联网上随时可用的可视信息。相反的一种技术是不断地在网络上搜索，寻找与数据库中照片匹配的照片。这通常用于发现未经授权使用专有照片、艺术品等。

对于私有电子商务数据库中的Image>图像搜索，鼓励消费者使用可视化搜索来找到匹配的图像，可以使用移动设备，也可以使用桌面拖放。此搜索仅限于该零售商电子商务数据库中的那些商品。

在这种情况下，可视化搜索引擎就扮演了推荐工具的角色。对于在线零售商来说，消费者是否能找到完全匹配的商品并不重要。该网站将提供最接近的目录匹配和相似的结果。

图像搜索既需要数字照片作为搜索输入，也需要数字照片作为搜索目标。这很有效。为了营销，消费品通常会从多个角度拍摄，因此有大量的图片可供搜索。

然后，该技术使用深度学习(机器学习(或人工智能)的一种形式)来越来越熟悉数据，以获得更准确的结果。也就是说，当用户使用视觉输入反复搜索产品时，Image>Image搜索引擎会根据购物者的选择记录正确的匹配，并使用该数据改进未来的搜索。

2.3 d > 3 d

这一类别包括二维和三维工程图纸，在公司的安全数据库中进行搜索，而不是在网络上。软件系统可以专攻其中一种平台，或者两者兼有，也可以在2D和3D之间交叉。此处使用的名称3D>3D包括两者。

工程师使用3D>3D搜索来找到所需的模型，并避免重复工作。该技术使用完整或部分3D渲染来定位零件的现有图纸，并且可能首先需要文本来缩小类别搜索范围。

不同于图像搜索，图像搜索在寻找和推荐消费品方面都很有用，3D>3D搜索的目标是一个精确匹配．搜索结果可以按照匹配概率排序，但在工程环境中，产品类别内的推荐没有任何用处。

使用3D>3D查找3D模型可以克服以下问题:

• 让工程师和设计师用不同语言创建模型的公司存在语言障碍;
• 术语障碍，因为工程师可能对同一部件使用不同的术语;而且,
• 当工程师访问不熟悉的数据库时，在合并或收购后命名协议的困难。

这种搜索类型还允许工程师开始绘图，然后使用部分绘图“另存为”并从现有模型中提取匹配项，从而消除重复工作。

另一个好处是能够采用工程模型并搜索副本。大型制造商的部件经常非常相似，以至于可以被认为是复制品。但是由于它们是独立开发的，它们需要单独的工具、材料规格等，并且使用单独的sku进行跟踪。

这对制造商来说是一个重大的财务消耗，但如果不进行视觉搜索，就不可能知道这些重复的部件是否存在。这项技术为整合生产中的零件数量和简化库存创造了可能。

跨平台搜索技术允许用户执行图像>图像和3D>3D搜索，以及跨文件或平台类型的搜索。这对制造商来说意义重大。

3.跨平台的

跨平台搜索技术允许用户执行上面的Image>Image和3D>3D搜索，以及跨文件或平台类型进行搜索，如Image>2D, 2D>2D, PDF>3D, Hand-Sketch>3D等。

这对制造商来说意义重大。售后市场销售的关键问题是，数以百万计的工业零件从未被拍摄过。由于数据库中没有数字照片，Image>图像搜索无法工作。通过使用数字工程图纸和pdf作为搜索目标，跨平台搜索解决了这一售后市场难题。

跨平台搜索的优势包括上面提到的所有Image>Image和3D>3D搜索功能，因为这项技术包含了这两种技术。此外，它还提供了使用另一种文件类型定位一种文件类型的能力，例如定位带有照片的3D模型或带有PDF的2D绘图。

阅读:视频:什么是视觉搜索，为什么模具建造者应该关心?bet188娱乐城

需要制造部件的客户甚至可以绘制所需部件的手绘草图，或拍摄类似部件的照片并将其发送给制造商。然后，报价工程师将其作为输入，立即调出与该几何形状匹配的现有照片、pdf、2D和3D图纸，极大地减少了报价所需的时间。

总结

对数据的可视化搜索正变得像文本搜索一样不可或缺。视觉搜索技术在制造业的早期采用者已经获得了显著的市场优势。这些体现在设计和工程效率的提高、零件采购、重复零件的整合以及不必要的工具的节省。那些使用跨平台搜索的公司也将在在线报价和售后市场零件销售方面拥有优势，可以根据形状快速识别现有零件。所有这些都增加了利润率。