機器視覺技術，涉及計算機科學、人工智能、信號處理、圖像處理、機器學習、光學、自動化等多個領域。

近年來，隨著工業智能化的迅速發展，機器視覺技術被廣泛應用于工業生產各領域，其作為一種現代化檢測手段，越來越受到重視。

機器視覺通過光學設備和傳感器獲取到目標物體的圖像信息，然后將圖像信息轉化成數字化信息，進而通過計算機分析數據顯示在電子屏幕上或者通過控制單元指導機器完成任務。機器視覺偏重于信息技術工程化和自動化，但又構建在計算機技術視覺效果方法論的基礎上，它的重點是感知目標物體的位置信息、大小形態、顏色信息及存在狀態等數據信息。

一、工業機器視覺產業鏈不斷完善

當前，中國機器視覺產業仍處于發展初期，從產業鏈來看，可以分為上游零部件及軟件、中游工業機器視覺裝備、和下游系統解決方案及應用三大環節。上游零部件及軟件企業整體規模實力和技術水平仍有待提高，中游工業機器視覺裝備需要持續提高產品的綜合性能，不斷提升產品的智能化水平，下游主要應用行業在半導體、消費電子和汽車領域。

二、工業機器視覺技術產品加速迭代推動應用更加深入

政策加力支持和需求持續增長為工業機器視覺創造良好發展環境。一方面，國家和地方政府出臺了一系列政策支持工業機器視覺的發展，如《“十四五”智能制造發展規劃》部署了“加強自主供給，壯大產業體系新優勢”等4大重點任務，并在“智能制造裝備創新發展行動”中重點強調研發高分辨率視覺傳感器等基礎零部件和裝置，體現了對工業機器視覺產業的重視和支持。

另一方面，中國國民經濟延續恢復發展態勢，2022年一季度全國規上工業增加值同比增長6.5%，規上工業企業利潤增長8.5%，作為工業機器視覺重點應用領域的新能源汽車產量同比增長140.8%、工業機器人產量增長同比增長10.2%，下游應用領域的持續增長為機器視覺的應用帶來更大的發展空間。

工業場景對機器視覺技術的需求持續推動著工業機器視覺產品向標準化、模塊化方向發展。工業機器視覺客戶的使用需求豐富多樣，具有較大特異性，客戶均希望供應商針對自身需求進行一定程度的定制優化。因此，對工業機器視覺定制化產品的開發速度直接決定了企業業績的增長速度。

為解決這一痛點，業內領先企業大力推動產品標準化、模塊化發展，從非標的產品中盡可能地組合出標準化的模塊，再由標準化的模塊向客戶輸出解決方案，由此來提高自身產品和存貨的周轉率，提高企業對外供給解決方案的能力，進而提高企業的運營效率。

工業機器視覺的技術水平已成為直接影響多種裝備進一步智能化發展的關鍵因素。近年來，機器人、無人機等裝備的智能化水平不斷提高、應用場景不斷豐富，對工業機器視覺解決方案的綜合性能提出了更高、更緊迫的需求。

例如，石化巡檢機器人在化工廠區巡邏的過程中，需要對復雜管線的“跑冒滴漏”等問題進行精準識別，而識別的及時性和精準性直接決定了石化巡檢機器人的實用性和該類型機器人的市場前景。

又例如，在煤矸石處理產線上，機器人不僅要對煤矸石的位置、大小進行識別，還需要對重量不一、形狀各異的煤矸石找出最合適的夾取位置、判斷機械爪施加夾取力的大小，這樣才能真正有效的代替人工作業。

三、機器視覺在工業機器人中的應用

工業機器人是現代科技的主要代表技術，工業機器人以其方便精確，省時省力，而被廣泛應用于家電、電子、服裝、汽車、食品、等行業。隨著現代科技的高速發展，高標準、高效率已經成為眾多企業追求的目標，在這種發展背景下，工業機器人應運而生。

其中讓筆者印象深刻的就是京東自動化機器人倉庫，碩大的倉庫里面成千上萬的機器人不停地在貨架之間來回運動，將物品分類、投放、運輸。在工業機器人領域中機器視覺具有如下功能。

（1）定位和控制?，F代工廠生產要求機器視覺系統能夠快速，準確地找到目標物并確認其位置。然后使用機器視覺進行定位，并引導機械手臂去準確地抓取。

（2）識別。主要利用機器視覺獲取圖像，然后對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種狀態的目標和對象，用于跟蹤和收集數據。一般的機器識別系統借助照相機完成。

（3）檢測。檢測生產線上產品的質量，這也是取代人工最多的環節。在工業領域，主要檢查包括尺寸大小檢測，瓶子外觀缺陷檢測，瓶口缺陷檢測，殘次品檢測等。

（4）高精度檢查。在工業生產中，一些精密的電子設備零件需要較高的精度，例如計算機、手機上高度集成的電子電路板，有些可達到精度0.01mm甚至μm級，人眼無法識別這些小的元器件，因此必須使用機器來完成。

（5）分揀與搬運?，F代工業生產與運轉過程中，不可避免都會有一些分揀的工作，而傳統利用人力進行分揀工作的方式存在較大局限，但視覺機器人的應用可以極大地提高工業生產的效率及工作精確度，進而解放了人們的雙手。

機器視覺系技術在機器人的應用中起到一個核心內容的作用。機器視覺中最關鍵的一項就是：怎樣讓機器人對運動目標物進行準確識別。視覺系統技術可以解決這一難題，加入視覺系統技術，可以使機器人對目標物進行實時的運動跟蹤與檢測，進而準確的確定目標物的位置與方向，確保機器人對其的準確定位。

機器人視覺系統的工作主要分為4個部分：相機定位、圖像分析與處理、目標物狀態識別及機器人的動作操控。先利用相機定位對目標物建立運動坐標系，獲取物體坐標；然后將獲取的目標物分圖像進行分析和處理；狀態識別以圖像分析為基礎，對目標物的狀態進行分析和處理，從而根據圖像處理與分析的結果操控機器人的動作行為。

工業機器人的使用是現代工業相對于傳統工業的偉大進步與發展，其解決了傳統工業成本高、效率低、耗時長等缺點，將人們雙手解放出來，讓現代化的工業生產更加自動化、智能化。

四、機器視覺在工業控制領域的應用

現代化的工業生產大多傾向機械一體化，例如，薯片的生產，從土豆的清洗，到最后薯片的裝袋、封口，都不需要人為參與。當然有的人要說這樣生產出來的東西沒有人情味，但是我想說機械一體化的生產方式或許將是未來所有工業生產的大趨所示，其優點不在贅述。那么，怎么才能控制機械化生產呢？這就要用到機器視覺技術來控制機器生產。

機器視覺控制器，因其具備出色的處理能力，可在10s以內高速完成最多128個點的檢測，強大的處理能力可以直接影響可運行的算法以及視覺系統做出決策的速度。為了減少圖像處理的時間，一些工廠現在使用同構處理來運行視覺算法。

另外，現在的一些機器視覺控制器還具有用于網絡連接的專用以太網端口以及用于連接外部數據存儲器的端口。通過工廠連接功能，工作人員可以實現在辦公室檢測產品生產，查看圖像，還可以實時回放，極大的方便了工廠的生產。

這種直接進行工業一體化生產的方式在慢慢的取代傳統生產方式，相信在未來的工業發展中，一大部分工廠將利用機器視覺控制實現工廠一體化生產。

五、機器視覺在工業質量檢測中的應用

在現代化工業生產過程中，目標檢測多種多樣，市場需求相對較大。比如，檢測機械零件大小是否達標、辨別條形碼或包裝條碼、測試商品的外表缺陷、瓶口缺陷、打印缺陷等等。這些應用均需大批量測試，并且都是高精度的測試，人眼識別在這些檢測中處于劣勢，如果僅僅通過人工，耗時可想而知。

在啤酒瓶的生產過程中，瓶子大小以及外觀是否有缺陷等這些都需要經過質量檢測。一些工廠一天就會生產成千上萬的啤酒瓶，如果都利用人工來處理，是讓人無法勝任的。

而且一般人眼一直盯著同樣的物體檢測，時間長了，會造成視覺疲勞，進而導致殘次品率高，工作效率低下。不僅如此，一些工廠還要花費大量成本聘請人力檢測，這種落后的生產方式已經不再適合現代化生產。

利用機器視覺技術可以有效的解決這一問題，用機器檢測代替了傳統的人工，大批量檢測可以快速完成，加快了工廠的產品生產速度；另外，減少了工廠的生產成本，提高了產品的生產效率。

總結

機器視覺技術的應用，使工業生產不在受限于人眼識別的缺陷，提高了工業檢測的精度和效率，使工業生產更加的自動化和智能化。

機器視覺作為人工智能分支應用中最廣泛的方向,可以應用在工業、農業、醫藥、軍事、航天、氣象、天文、交通、安全、科研等各個領域?；跈C器視覺多場景應用的崛起，以及其無可替代的性能優勢凸顯,萬億級規模市場藍海已經顯現,行業各方加速涌入。