工業領域中機器視覺的應用有哪些？

機器視覺技術，涉及電腦科學、人工智慧、訊號處理、影像處理、機器學習、光學、自動化等多個領域。

近年來，隨著工業智慧化的快速發展，機器視覺技術被廣泛應用於工業生產各領域，其作為一種現代化檢測手段，越來越受到重視。

機器視覺透過光學設備和感測器獲取到目標物體的影像訊息，然後將影像資訊轉化成數位化訊息，進而透過電腦分析資料顯示在電子螢幕上或透過控制單元引導機器完成任務。機器視覺偏重於資訊科技工程化和自動化，但又建構在電腦科技視覺效果方法論的基礎上，它的重點在於感知目標物體的位置資訊、大小形態、色彩資訊及存在狀態等資料資訊。

一、工業機器視覺產業鏈不斷完善

目前，中國機器視覺產業仍處於發展初期，從產業鏈來看，可分為上游零件及軟體、中游工業機器視覺裝備、及下游系統解決方案及應用三大環節。上游零件及軟體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，國家和地方政府推出了一系列政策支持工業機器視覺的發展，如《「十四五」智慧製造發展規劃》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，並在「智慧製造裝備創新發展行動」中強調研發高解析度視覺感測器等基礎零件和裝置，體現了對工業機器視覺產業的重視與支持。

另一方面，中國國民經濟延續恢復發展態勢，2022年第一季全國規上工業增加值年增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年增140.8%、工業機器人產量成長年增10.2%，下游應用領域的持續成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工業機器視覺產品朝向標準化、模組化方向發展。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客製化優化。因此，工業機器視覺客製化產品的開發速度直接決定了企業績效的成長速度。

為解決這一痛點，業內領先企業大力推動產品標準化、模組化發展，從非標的產品中盡可能地組合出標準化的模組，再由標準化的模組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，進而提高企業的營運效率。

工業機器視覺的技術水準已成為直接影響多種裝備進一步智慧化發展的關鍵因素。近年來，機器人、無人機等裝備的智慧化程度不斷提高、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、更迫切的需求。

例如，石化巡檢機器人在化工廠區巡邏的過程中，需要對複雜管線的「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，而被廣泛應用於家電、電子、服裝、汽車、食品、等行業。隨著現代科技的快速發展，高標準、高效率已成為許多企業追求的目標，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，碩大的倉庫裡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以下功能。

（1）定位與控制。現代工廠生產要求機器視覺系統能夠快速，準確地找到目標物並確認其位置。然後使用機器視覺進行定位，並引導機械手臂去準確地抓取。

（2）識別。主要利用機器視覺來獲取影像，然後對影像進行處理、分析和理解，以識別各種狀態的目標和對象，用於追蹤和收集資料。一般的機器辨識系統是藉由照相機完成。

（3）偵測。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，例如電腦、手機上高度整合的電子電路板，有些可達到精度0.01mm甚至μm級，人眼無法辨識這些小的元件，因此必須使用機器來完成。

（5）分揀與搬運。在現代工業生產與運作過程中，不可避免都會有一些分類的工作，而傳統利用人力進行分類工作的方式存在較大限制，但視覺機器人的應用可以大大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扮演一個核心內容的角色。機器視覺中最關鍵的一項就是：如何讓機器人對運動目標物進行準確辨識。視覺系統技術可以解決這個難題，加入視覺系統技術，可以使機器人對目標物進行即時的運動追蹤與偵測，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、影像分析與處理、目標物狀態辨識及機器人的動作操控。先利用相機定位對目標物建立運動座標系，取得物體座標；然後將擷取的目標物分影像進行分析處理；狀態辨識以影像分析為基礎，對目標物的狀態進行分析與處理，從而根據影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於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、智慧化。

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，到最後薯片的裝袋、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。那麼，要怎麼控制機械化生產呢？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演算法以及視覺系統做出決策的速度。為了減少影像處理的時間，一些工廠現在使用同構處理來運行視覺演算法。

另外，現在的一些機器視覺控制器還具有用於網路連接的專用乙太網路連接埠以及用於連接外部資料記憶體的連接埠。透過工廠連接功能，工作人員可以實現在辦公室檢測產品生產，查看影像，還可以即時回放，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、機器視覺在工業品質偵測的應用

在現代化工業生產過程中，目標偵測多種多樣，市場需求相對較大。例如，檢測機械零件大小是否達標、辨別條碼或包裝條碼、測試商品的外觀缺陷、瓶口缺陷、列印缺陷等等。這些應用均需大量測試，且都是高精度的測試，人眼辨識在這些檢測中處於劣勢，如果僅通過人工，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品質檢測。有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偵測，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。不僅如此，一些工廠還要花費大量成本聘請人力檢測，這種落後的生產方式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個問題，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於人眼辨識的缺陷，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慧化。

機器視覺作為人工智慧分支應用中最廣泛的方向,可以應用在工業、農業、醫藥、軍事、航太、氣象、天文、交通、安全、科研等各個領域。基於機器視覺多場景應用的崛起，以及其無可取代的性能優勢凸顯,萬億級規模市場藍海已經顯現,行業各方加速湧入。

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