​各个行业加速探索视觉机器垂直领域，机器视觉系统到底能帮助工业做什么?

人眼与摄像头有着本质的差异， 人类视觉系统看到的不是像素而是一个 3D 拓扑模型， 能够理解点、线、面、颜色、形状、远近、空间位置等信息， 还能自动构造出事物的 3D 模型。

与人类视觉相比，机器视觉系统不仅包括对信息的接收，同时还延伸至对信息的处理与判断，机器视觉相较于人类视觉在工业应用中有许多优势。

(资料图)

机器视觉已被广泛应用于现代工业的各个领域，并已成为实现工业自动化和智能化的核心， 无论是“中国制造 2025”， 还是 “工业 4. 0”都离不开智能制造和机器视觉。随着 AR /VR、物联网、云计算、工业网络安全、AI、5G 等技术的逐步成熟， 机器视觉势必会成为自动化工业时代的 “智慧之眼”， 为智能制造打开一个全新的 “视界”。

1、各个行业都在探索视觉机器系统产生的优势

视觉机器系统将会影响生产制造、勘探和开采等垂直领域。在货运和供应链管理、质量控制、原材料处理、安全防护，以及其他各种过程中，都会有更进一步发展。

很快接下来，视觉机器系统将会随处可见，为工业生产社会构建的物联网应用(InternetofThings)提供重要的智能技术。接下来，我们一起来了解一下这是怎样付诸行动的。

如何理解视觉机器系统?

视觉机器系统是一种可以让机器设备能够更好地认知周围环境的技术水平。它有利于高级图像识别技术和更高级认知的决策。

为了能运用视觉机器系统，必须采用高分辨率摄像机来捕捉环境或产品的图像数据。这些图像能通过自动驾驶车辆(AGV)或智能机器人实现摄影。然后视觉检测系统采用非常复杂的模式识别算法来判定它的具体位置、身份或条件。

2、适当的照明是实现视觉检测系统的关键因素

在视觉机器系统应用中有几类比较常见的光源，包括led、石英卤素、金属卤化物、氙气和传统的荧光灯。如果条形码或产品的一部分被遮挡，读取可能会产生错误。

视觉机器系统结合了先进的硬件和软件，使机器设备能够以新的有效的方式观察并对外界刺激作出反应。

3、机器视觉系统的作用主要能够概括为四个方向

作为机器视觉系统的一大分支，工业视觉更多的注重通俗图像数据信号(激光，摄像头)与自动化技术(生产线)方面的作用，即“眼睛对着机器”，具有自动化和非接触性的特性。

与肉眼相比，机器视觉在精准程度、客观程度、可重复性、生产成本以及工作效率上都会有显著的优点。

也正是由于这些特性，现今机器视觉广泛运用于工业化生产的各个环节。在智能制造系统体系中，机器视觉系统的作用主要能够概括为四个方向：

尺寸测量

伴随着制造工艺的不断提高，工业产品尤其是大型构件的外形设计日趋复杂。同时，由于大型构件的体积和重量限制，不便于经常移动，给传统的测量方式带来了巨大的困扰。

机器视觉系统测量技术是一种基于光学成像、数字图像处理、计算机图形学的无接触的测量方式，拥有严密的理论基础，测量范围更广，而且相对于传统测量方式而言，拥有更高的测量精度和工作效率。

物体定位

传统制造业中的焊接、搬运、装配等固定流程在工业自动化的操作过程中，零件的初始状态与机器人的相对位置并不是固定的。这导致工件的实际摆放位置和理想加工位置存在差距，机器人难以按照原定的程序实现加工。

伴随着机器视觉系统以及更灵活的机器手臂的普及，这个问题得到了有效的处理，为智能制造系统的快速发展提供了驱动力。

零件检测

零件检测是机器视觉系统在工业化生产中最重要的作用之一，在生产制造生产的过程中，绝大多数的产品都面临着品质检测。

传统的人工检测存在着很多欠缺：首先，人工检测的精确性取决于工人的状态和熟练程度;其次，人工控制工作效率相对比较低，无法有效的达到大量生产检测的需要;这些年以来人力成本也在进一步上涨。

所以，机器视觉系统被广泛用作产品质量检测中，在生产制造环节中，某些环节的缺少或者加工瑕疵会导致零部件的缺失，以及洞孔、污垢、划伤等常见的表面缺陷，这些工业化生产中遇到的问题，都能通过视觉检测及算法来处理。

图像识别

在工业领域中的主要作用有条形码获取、二维码扫描识别等，以往多用NFC标签等媒介实现数据获取，必须与产品实现近距离接触。

四、机器视觉的发展前景：

近年来，国家多次颁布相关政策支持智能装备制造业的发展，直接或间接地对机器视觉行业产生了积极的影响。国家高度重视智能装备制造业的发展，政策支持力度不断加大，预计将加快推动我国“中国制造”向“中国智造”和“中国创造”转变，为机器视觉行业提供了更大的市场空间和发展机遇。

我国智能制造装备产业结构转型和技术提升的市场空间巨大。产业结构的转型升级以及制造业的进一步智能化将推动机器视觉行业的发展。

机器视觉技术作为数字经济技术中获取数据的重要途径，对数字经济技术的发展起到至关重要的作用，尤其在工业应用领域。

工业生产中的数据获取主要通过视觉系统，在大数据的基础上构建的支持图谱关系为企业工厂提供智能的大脑，从而进行辅助生产决策，质量分析和风险管控等，达到提质增效，降本减存的目的，预计数字经济技术的发展将给机器视觉注入新的活力。