机器视觉，智造之眼！

机器视觉（Machine Vision）作为光电技术应用的一个特定领域，目前已经发展成为一个备受瞩目的行业。随着工业4.0浪潮袭来，机器视觉会摆脱最初“辅助工具”的地位成为生产系统的“眼睛”与“大脑”。

1.

机器视觉解读

什么是机器视觉

机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支，它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光学、机械等多个领域，其目的就是给机器或者自动生产线添加一套视觉系统。机器视觉是采用机器代替人眼来做测量与判断，通过计算机摄取图像来模拟人的视觉功能，实现人眼视觉的延伸。

一个完整的工业机器视觉系统是由众多功能模块共同组成，一般由光学系统（光源、镜头、工业相机）、图像采集单元、图像处理单元、执行机构及人机界面等模块组成，所有功能模块相辅相成，缺一不可。好的机器视觉系统能够为制造业提供更多有利于提高产品质量和生产效率的硬件支持。

机器视觉的目的是给机器或自动生产线添加一套视觉系统，用机器视觉系统 代替人眼来做测量和判断。

通过机器视觉产品（即工业相机）将待检测目标转换成图像信号，传送给图像处理分析系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场设备的动作。

机器视觉功能优势

2.

机器视觉系统工作流程

工件到达检测位置→ 向传感器触发脉冲→ 图像采集卡感应物件并开始工作→ 零件照明→工业摄像机等待扫描并输出→ 图像采集卡将数字图像存放到计算机内存中→处理器获取图像并把资料数据化→ 视觉软件对图像进行分析、识别→ 获取测量结果→ 离散输出，显示不良产品画面→控制流水线的动作或纠正误差。

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从上述的工作流程可以看出，机器视觉系统是一种比较复杂的系统，因为大多数系统的监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，这些给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。

在一些应用领域，例如机器人、飞行物制导等，整个系统或者系统的一些部件的重量、体积和耗电量都会有严格的要求。所以说，机器视觉是图像处理系统中最复杂的系统，需要在开发和设计中投入更多的精力。

3.

机器视觉系统的优势

在工业生产的过程中，机器视觉相对于人眼识别体现了较大优势。机器视觉具有自动化、客观、非接触和高精度等特点。特别是在工业生产领域，机器视觉强调生产的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性与安全性，在重复和机械性的工作中具有较大的应用价值。

精确性——由于人眼有物理条件的限制，在精确性上机器有明显的优点。即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品，机器仍然会更加精确，因为它的精度能够达到千分之一英寸。特别是检测生产线上高速运动的物体时，机器视觉更具优势。

重复性——机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反，人眼每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品时完全相同的。

客观性——人眼检测还有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随工人心情的好坏产生变化，而机器没有喜怒哀乐，检测的结果自然非常可观可靠。

效率高——机器视觉系统可以快速获取大量信息，实现更为快速的产品检测，同时也易于加工过程中的信息集成，尤其是在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

成本低——由于机器比人快，一台自动检测机器能够承担多人的任务。而且机器不需要停顿、能够连续工作，所以能够极大的提高生产效率从而降低生产成本。

4.

机器视觉典型应用场景

生产车间组装

机器人在机器视觉技术的作用下，可以精确地按照视觉技术使机械手臂拥有3D视觉能力，可以靠视觉导引、定位，成为夹取物件的要件。除了视觉定位，手眼力协调机器人的关键技术还有矩阵的感测器，可以协助机器人知道抓取的位置与力量大小。

电子焊接制造

在焊线技术中，因为芯片维度的缩小，需要较强大的影像放大功能。在此环境中，高质量的成像镜头系统必须满足特殊的最佳化需求。由于机器视觉工具绝佳的操作模式、可靠度及视觉算法的高准确度，从而很好地解决了芯片焊接过程中的诸多问题。

空瓶检测

机器视觉空瓶检测系统主要由相机、镜头、光源、图像采集卡、PC平台和控制单元等六部分组成，各个部分之间相互配合，最终完成对酒瓶的质量检测和剔除。

汽车零部件装配

汽车零部件具有品质要求高、批量大、形状各异的特点，每一个零件都涉及到整车的质量，故其测量的尺寸多，精度要求高，需要根据不同的零部件特征与类型进行逐一测量。目前大部分汽车制造商，已使用机器视觉系统取代了普通的三坐标测量机。

产品自动化分拣

自动化分拣是工业生产、特别是产品批量生产中的必需环节之一。工业生产中需要根据产品特性及其生产/出厂质量要求进行分拣，它可以代替人工进行货物的分类、搬运和装卸工作，提高生产和工作效率，从而实现自动化、智能化、无人化。

药品质量检测

机器视觉在医疗领域的应用已经从传统的药品包装、药瓶、标签等视觉检测到目前对生物芯片的检测，放射科的X放射等，通过引入机器视觉系统，完成对图像信息的采集、存储、管理、处理及传输等功能。

5.

机器视觉未来发展趋势

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6.

机器视觉主流供应商

来源：e-works

完整的机器视觉系统的主要工作过程有哪些？

机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。自起步发展至今，机器视觉已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中特别是目前的数字图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、FPGA、ARM等嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，大大地推动了机器视觉的发展。

简而言之，机器视觉就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为:图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。

一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下:1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。从上述的工作流程可以看出，机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个机器视觉系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。机器视觉系统的优点有:1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。2、机器视觉系统具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。

机器视觉原理解析及其应用实例

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

基本构造一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（包括CCD 相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。

系统可再分为主端电脑（Host Computer）、影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器、影像摄影机、CCT镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光 源、影像显示器、LC机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。

工作原理机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。

机器视觉系统的典型结构

照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择 相应的照明装置，以达到最佳效果。

光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。

其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。

结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点 ⑦畸变

相机按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。

图像采集卡

图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。

比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。

例如，可以连接8个不同的摄像 机，然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。

视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。

应用领域

机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：1. 检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。

2. 机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。

此外还有：（1）自动光学检查（2）人脸侦测（3）无人驾驶汽车

机器视觉特性1.摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；2.零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；3.系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；4.针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；5.机器视觉系统分辨率达到1600×1200，动态检测精度可以达到0.02mm；6.废品漏检率为0；7.本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；8.具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；9.系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；10.实时显示检测画面，中文界面，可以浏览最近几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；11.能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。

应用实例

1. 基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。

检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。

基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、 快速质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。

整个系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈定位的双坐标CNC系统、摄像机图像获取系统和主从机平行处理系统。

2. 金属板表面自动控伤系统金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法不仅易受主观因素的影响，而且可能会绘被测表面带来新的划伤。

金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。

其工作原理图如图8-6所示；在此系统中，采用激光器作为光源，通过针孔滤波器滤除激光束周围的杂散光，扩 束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照明被检查的金属板表面。金属板放在检验台上。

检验台可在X、Y、Z三个方向上移动，摄像机采用 TCD142D型2048线陈CCD，镜头采用普通照相机镜头。

CCD接口电路采用单片机系统。主机PC机主要完成图像预处理及缺陷的分类或划痕的深度运 算等，并可将检测到的缺陷或划痕图像在显示器上显示。

CCD接口电路和PC机之间通过RS-232口进行双向通讯，结合异步A/D转换方式，构成人机交互 式的数据采集与处理。

该系统主要利用线阵CCD的自扫描特性与被检查钢板X方向的移动相结合，取得金属板表面的三维图像信息。

3. 汽车车身检测系统英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测，是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子，该系统由62个测量 单元组成，每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机，用以检测车身外壳上288个测量点。汽车车身置于测量框架下，通过软件校准车身的精确位置。

测量单元的校准将会影响检测精度，因而受到特别重视。每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置，可对摄像顶进行在线校准。

检测系统以每40秒检测一个车身的速度，检测三种类型的车身。系统将检测结果与人、从CAD模型中撮出来的合格尺寸相比较，测量精度为±0.1mm。 ROVER的质量检测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性，如车身整体外型、门、玻璃窗口等。实践证明，该系统是成功的，并将用于ROVER公司其 它系统列汽车的车身检测。

4. 纸币印刷质量检测系统：该系统利用图像处理技术，通过对纸币生产流水线上的纸币20多项特征（号码、盲文、颜色、图案等）进行比较分析，检测纸币的质量，替代传统的人眼辨别的方法。

5. 智能交通管理系统：通过在交通要道放置摄像头，当有违章车辆（如闯红灯）时，摄像头将车辆的牌照拍摄下来，传输给中央管理系统，系统利用图像处理技术，对拍摄的图片进行分析，提取出车牌号，存储在数据库中，可以供管理人员进行检索。

6.金相分析：金相图象分析系统能对金属或其它材料的基体组织、杂质含量、组织成分等进行精确、客观地分析，为产品质量提供可靠的依据。

7. 医疗图像分析：血液细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别等。

8. 瓶装啤酒生产

流水线检测系统：可以检测啤酒是否达到标准的容量、啤酒标签是否完整

9. 大型工件平行度、垂直度测量仪：采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角 标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。

10. 螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件：以频闪光作为照明光源，利用面陈和线陈CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。

11.轴承实时监控：视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化，消除过载和过热的危险。将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。

12. 金属表面的裂纹测量：用微波作为信号源，根据微波发生器发出不同波涛率的方波，测量金属表面的裂纹，微波的波的频率越高，可测的裂纹越狭小。

机器视觉在智能制造应用

工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。2015年我国机器视觉市场全球占比8.3%，增速超20%，机器视觉为我国工业自动化打开“新视界”。

智能制造的视觉入口

简介及分类

机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

机器视觉分类（来源：网络）

构成及原理

机器视觉系统一般由灯源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。

机器视觉系统构成及工作原理（来源：物联中国）

优势及特点

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。

机器视觉性能优势原理（来源：工控网）

是实现智能制造的必要手段

如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别，可以让机器代替人眼做测量和判断，是实现工业自动化和智能化的必要手段。

机器视觉与人类视觉对比（来源：工控网）

机器视觉应用于智能制造领域的功能（来源：康耐视）

机器视觉下游应用现状

应用广泛

作为一种给机器人带来视觉功能的关键技术，机器视觉应用广泛。从工业视觉到计算机视觉，从人机交互到自动驾驶，从虚拟现实到物体自动识别，机器视觉都能担当着重要角色。

机器视觉应用领域

工业领域

工业机器人领域的机器视觉下游市场主要是半导体及电子制造、汽车、食品与包装和制药行业，其他如烟草、农业、机械零部件等也是机器视觉应用的重要行业。

机器视觉在包装机械和机械零部件应用示例（来源：BANNER 、FANUC ）

机器视觉工业应用情况（来源：网络）

工业领域的机器视觉难点在于精度和速度，要求都在毫米级，且工业领域工业机器人抓手的变动是在三维空间内。

基于机器视觉的工业机器人定位技术流程（来源：发那科）

机器视觉系统设计的五大难点

第一：打光的稳定性

工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。当然通过硬件相机分辨率的提升也是提高精度，抗环境干扰的一种办法了。比如之前的相机对应物空间尺寸是1个像素10um，而通过提升分辨率后变成 1个像素5um，精度近似可以认为提升1倍，对环境的干扰自然增强了。

第二：工件位置的不一致性

一般做测量的项目，无论是离线检测，还是在线检测，只要是全自动化的检测设备，首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能精确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的，这就需要用到定位功能，如果定位不准确，可能测量工具出现的位置就不准确，测量结果有时会有较大偏差。

第三：标定

一般在高精度测量时需要做以下几个标定，一光学畸变标定（如果您不是用的软件镜头，一般都必须标定），二投影畸变的标定，也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正，三物像空间的标定，也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。

不过目前的标定算法都是基于平面的标定，如果待测量的物理不是平面的，标定就会需要作一些特种算法来处理，通常的标定算法是解决不了的。

此外有些标定，因为不方面使用标定板，也必须设计特殊的标定方法，因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决。

第四：物体的运动速度

如果被测量的物体不是静止的，而是在运动状态，那么一定要考虑运动模糊对图像精度（模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间），这也不是软件能够解决的。

第五：软件的测量精度

在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑，最好按照1/2，而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度，因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。

机器视觉在非标自动化设备上优势、机器视觉在线检测为自动化提速！

机器视觉在非标自动化设备上优势具有哪些优势？

机器视觉在非标自动化设备上优势具有哪些优势?大家都知道自动化设备就是不需要人的机器就能自动工作的设备就叫自动化设备，非标自动化设备就是根据用户的实际需求定制的自动化设备就叫非标自动化设备,下面圳玖科非标自动化就来详细的为大家分析一下：

首先来普及下国家近期推得比较火的几个热门概念和政策，所谓智能制造和工业4.0概念，新闻媒体隔三差五的报道想必大家都听说过这个概念，但不是业内人士也基本只知道这几个字，但对其行业和到底是干什么的可能还不了解，很荣幸我正式这个行业的从业者之一，就用我所在的角度给大家大致普及下吧。

今天我要说的机器视觉检测和自动化设备正是智能制造2025其中一部分领域吧，其实国家的这个政策涉及面还是非常广的，主要是提升国内工业领域生产装备的更新换代，和全自动生产加工，目前美国、德国、日本等国家在这方面做得非常好，很多领域都实现了无人化生产加工，上万平米的车间只需要十来个人，甚至很有意思的是一些动物屠宰厂的全自动化屠宰加工水平令人震惊，我们国家的装备水平说实话还有很长路要走。

机器视觉检测概念不是工业领域的人可能还不了解，但现在这项高级技术已经在制造业领域应用很广泛了，机器视觉主要原理就是将利用工业相机拍摄图像，使用专业的视觉检测软件和各种图像算法对图像进行分析计算并给出所需的参数，通过对这些参数的设置利用我们就可以到达很多目的实现很多功能.

比如：产品的高精度尺寸测量、零件坐标位置、读取一维二位码数据、零件表面缺陷检测识别、颜色识别、角度识别等功能，这项技术已经能大程度上取代人眼了，而且检测速度比人眼快5-10倍，目前这样的技术已经细分成很多专业领域了，比如3D扫描、刷脸识别、指纹识别、自动驾驶等高科技领域，这项技术还在不断更新完善功能会越来越强大。

非标自动化设备其实就是，根据客户的生产步骤和生产效率要求，通过设计一套自动机械机构，和电气控制逻辑，将人的动作取代并集成到一起，实现自动上料、自动组装、自动测试检测，并将这些数据保存下来，可以追踪产量效率、良率、能耗等。

机器视觉在线检测，为自动化提速！

在线视觉检测系统是当今汽车行业自动化率不断提升过程中不可或缺的设备，它有力地保障了产品在尺寸控制、精确定位、功能匹配和自动检测方面的精度...

随着汽车行业自动化水平的不断提高，一些传统的检测方式已不能适应高节拍、柔性化的生产需求，自动的具有实时监控功能的机器视觉在线检测技术逐渐在主流生产厂家得到应用，并取得了良好的效果。

机器视觉系统由多组传感器组成，每个传感器首先要计算出被测物的特征点，来进行坐标确定，然后将所有接收的数据信息拟合在统一的坐标系统中，从而完成测量。机器视觉在线检测技术从安装方式上分为固定式和动态式；从测量的方法上分为采用照相机拍照系统和激光系统两种方式；从应用领域上分为定位检测功能、尺寸检测、型面检测和功能匹配等几个方面。

在自动化汽车生产线中，视觉系统必要时需要同机器人匹配应用，并与生产线的PLC控制系统建立联接，以实现测量、检测、定位和识别的功能。视觉检测系统具有如下特点：采用非接触式测量方式，提高了相应速度，对生产线影响小；具有长时间的稳定、可靠地重复工作的性能，适用于汽车连续化的流水线作业；适合在安全风险高、人机工程恶劣和环境差的区域工作。诸多优点使视觉检测系统在汽车行业中得到了广泛的应用。

在线尺寸检测功能

（1）车身尺寸检测功能（通常采用动态检测方式）

在生产线的特定位置，设置激光测量系统，对车身的关键控制点进行测量，并将数据实时传输到数据分析系统，并能将发现的问题及时进行报警。

该方式实现了实时数据记录、分析，能够有效控制问题的发生范围；采用相对传统的CMM测量，测量样本量大，能在短期内有足够的样本进行统计学分析；灵活性好，通过计算机编程，可以对车身需要关注的局部（如车辆改型、新零件试制）进行定点检测，对问题做出准确判断；柔性好，对多车型混线生产有良好的兼容性；自动工作，节省人力成本。

缺点是设备初期一次性费用投入较大；测量精度比CMM低；对工位的定位精度要求相对较高。

（2）测量系统

图1 视觉在线自动检测

测量系统如图1所示，测量单元主要包括：工装定位系统、机器人＋激光测头＝测量系统、系统自检系统（含温度补偿）、控制系统、车型识别系统（柔性化生产线）、数据分析系统。

视觉测量系统工作原理见图2：使用平面激光照射被测物体表面，采集二维平面数据；使用激光线照射被测物体采集第三维数据；根据采集数据通过专业软件进行分析；通过相关算法得出被测物体或特征的位移、形变以及其他几何特征的变化。

图2 视觉测量系统工作原理

如图3所示，该案例存在的问题是某车型大灯支架批次性波动，调查发现该车型前纵梁尺寸发生变化，供应商新线生产的前纵梁尺寸不符合要求，前纵梁为两条线进行生产。根据零件对比检测，最终确定供应商参照第一条生产线的状态对零件进行整改，使之尺寸状态一致，修复后批次性波动消除。

图3 案例分析

四门两盖、翼子板间隙和平整度匹配在线测量

固定式：

（1）设备要求：自动识别车型，完成激光测量并即时显示测量结果。

（2）测量内容：三车型外覆盖件的匹配（平整度和间隙），主要包括：前盖与翼子板匹配；翼子板与前门匹配；前后门匹配（包括窗框）；后门与后翼子板匹配；后盖（或后举门）与后翼子板匹配。

（3）工作原理流程如图4所示。

图4 间隙和平整度检测流程

（4）优点：设备为固定式，操作、保养相对简单；能将一个时间段的车辆的不同部位的间隙、平整度等进行综合分析，为改进提供方向；对在线车辆的匹配100%的测量，确保了车辆匹配的一致性；消除了人工测量时的测量误差，长久来看降低了人工成本；即时发现问题，有利于后道工艺进行返修；适用于大批量、连续化生产的质量控制。

机器人装配精确定位

在现场自动化工位，如顶盖安装、机器人激光焊接、门盖的安装以及自动涂胶等工艺，都需要先进行精确定位，机器人对定位数据进行分析后进行正确的操作，以达到工艺的稳定性。此种定位采取激光测量的方式，通常采用固定方式。

在此以机器人前盖定位安装为例（见图5）：车辆到达工位定位，线旁设置了6组固定式激光测量装置，前部4组测量头分别对前盖的两侧前后的间隙和平整度进行测量，另外两组测量头对前盖的铰链安装孔的位置进行测量定位，机器人用抓手抓起前盖，通过收到的数据信息不断修正左右间隙和平整度的一致性，并对前盖的定位孔进行修正，然后打紧铰链。

图5 机器人前盖定位安装

在线门盖型面检测

在线门盖型面检测如图6所示，通常采用照相系统或激光面扫描等对外覆盖件的轮廓或特征进行在线检测，减少了人工搬运、下线的问题，实现100%在线检测，面扫描也是触发式测量设备无法完全替代的检测方法。

图6 在线门盖型面检测

此外，在线检测设备还可以对机器人涂胶的轨迹和位置等进行测量监控，并对轨迹的偏差设定报警限，从而实现自动监控。

结语

机器视觉在线检测系统是当今汽车行业自动化率不断提升过程中不可或缺的设备，本文介绍的几种使用方法是在实践中较为成熟的，它有力地保障了产品在尺寸控制、精确定位、功能匹配和自动检测方面的精度，未来必将在更广阔的领域中得到应用，为实现更高自动化、更精细的质量等方面发挥巨大的作用。

机器视觉应用介绍（机器人篇）

为什么机器人需要视觉系统？

1没有视觉的机器人应用有局限性

位置必须固定

机器人辅助生产的生产线上，机器人的运动位置是根据生产产品的特征预先设定好的，即按照预先设定的运动轨迹来执行动作。因此，需要有一定的治具保证产品的位置的固定。如果产品规格多样，则需要大量的专用治具来实现产品位置的固定。其成本高昂、更换夹具的工作量巨大。

精度与可靠性的矛盾

机器人装配的精度要求越高，需要的治具的精度也越高。治具的精度越高，机器人本体的精度越难以可以每次都准确、可靠的装配。

接触式定位的弊端

某些产品因为表面细腻，不能够通过机械夹具来加持，以免破坏表面。有些产品因为是柔性材质，也无法实现可靠的抓取。

2视觉系统对机器人应用的帮助

位置修调

使用视觉系统告知机器人产品的位置，提供抓取的定位信息，更换产品也只需要更换产品的检测文件即可。节省大量的机械成本及更换治具需要的时间。

多次定位保证精确性

可以用低精度的治具或者粗定位的视觉系统实现机器人完成抓取产品的工作。抓取后再通过视觉系统精确的捕捉物体的特征，实现高精度的定位，使机器人在抓取后能够进一步修正位置，实现精密装配。

非接触式测量

视觉系统采用的是光学测量的方法，不会破坏物体的表面也不会因为物体是柔性的而无法测量。

3单独视觉系统在生产中的局限性

无法全面的观测

从成像的原理来说，一台相机只能捕获一个平面的图像信息。对于复杂的物体，需要检测多个面的情况下，往往需要很多相机协同工作。如果产品的规格很多，不同的规格相机需要调整到不同的位置来检测。使得整个检测系统异常的复杂。

精度与视野的矛盾

受制于相机感光芯片的分辨率的限制，越是大的视野，分辨的精度越低。在这种情况下，对于大的物体，无法实现高精度的检测。

4机器人对视觉系统应用的帮助

多姿态的可能性

通过把视觉系统安装在机器人的关节上，可以使用机器人来调整相机或者光源的位置，来实现各种不同姿态的检测需求，从而实现对多规格、复杂产品的检测应用。

随动检测

可以通过使用机器人带着相机遍历大检测对象的各个检测部位或者跟随机器人的运动轨迹实时的检测，从而实现对大物体进行小视野高精度的检测。

未来已来——解读人工智能和深度学习对机器视觉的影响

摘要

通过采用深度学习技术和人类用于发展大脑的其他功能，在机器视觉中融入人工智能将使机器思考得更像人类。

当20世纪50年代出现了“思维机器”的概念之后不久，人们就开始对人工智能（AI）领域发出了不安的警告。自从1968年的标志性电影“2001：太空漫游”到2014年的科幻大片“机械姬 Ex Machina”，对“机器崛起”的恐惧一直在流行文化中发酵着。

虽然AI仍然没有像人们担心的那样“接管”社会，但是随着数据存储和处理能力的提高，像IBM Watson这样的认知系统的开发使得未来代替人类决策的猜测成为可能。不过目前而言，大多数AI的迭代处理还是诸如对象识别等更为“温和”的任务。

AI技术的运用，将使机器视觉能够具有超越现有解决方案的能力，胜任更具有挑战性的应用。但是加入AI的机器视觉是否已经做好准备用于工业应用呢？

深度学习能力

AI在机器视觉中的适用性依赖于机器学习技术，更准确的说是深度学习能力。从最广泛的层面上来说，AI可以被定义为计算机模拟人类智能的能力。机器学习使计算机能够在没有明确编程的情况下进行操作。深度学习，是机器学习的一个子领域，使计算机能够从经验中不断学习。

过去十年的一些发展使得在机器视觉中应用深度学习技术成为现实。“基于神经网络的新技术，图形处理单元（GPU）足够强大的计算能力以及丰富的数据，现在我们已经可以使用人工智能进行图像处理。”来自ViDi Systems业务发展部门的Olivier Despont谈道。该公司2017年4月已被康耐视公司收购，其主要产品是基于深度学习的工业图像分析软件。

深度学习为传统的机器视觉技术带来了希望，因为它与使用基于规则方法的传统图像处理软件不同。“AI使我们在遇到不容易表征或非线性的应用时，赋予机器更高水平的可重复性。”FISBA LLC定制光学系统销售总监Wallace Latimer说：“如果把线性算法比喻成创建一个非常窄的桶，那么AI 或深度学习就是创造更大的桶，可以接受更多的变化。通过更宽泛的接受度，您可以专注于最重要的事，减少投入的变化。”

目前，机器视觉用户已经可以在市场上找到深度学习系统软件。例如，第一款深度学习工业图像分析软件ViDi Suite已经投入商业运营。通过与标准图像处理库集成的软件，它可以像小孩子一样进行学习。

“你不会用一个基于规则的方式跟孩子解释房子是什么。” Despont说，“通过很少的例子，即使在年幼的时候，我们的大脑也能够认知到房子是什么。在这方面，我们的深度学习系统与人类大脑运作相似。”

相较于传统机器视觉解决方案，深度学习的另一个优点是可以减少开发机器视觉程序所需的时间。“通常来说，大多数机器视觉应用程序需要60多天的软件开发和可行性测试，而采用ViDi Suite半天就可以完成开发。” Despont说。

与建构在“服务器群组”基础上的AI系统不同（例如由Facebook、Google和IBM开发的软件），ViDi使用单个高端NVIDIA GPU在几分钟内就可对系统进行训练。根据Despont的说法，这会节省大量时间，例如使用IBM Watson来编程和参数化可能需要几天甚至几个月的时间。

“我们建议从30到50个代表性的优质图像开始教授系统，而不是使用数百万或数十亿个图像。”Despont说，“我们不会将图像发送到基于云的服务器农场进行处理或培训。客户很高兴，他们可以使用一个GPU在一台PC上运行所有内容，并保持其图像的所有权。”

机遇与挑战

深度学习为一些采用传统视觉系统面临挑战的应用带来了希望。Teledyne Dalsa公司的软件项目经理Bruno Ménard说：“AI真的很适合于食物检查，尤其是当您想要检查甜甜圈或一块显示出明显差异的肉时”。

不仅仅是有机检测应用能从AI中获益，Ménard还引用了传统的缺陷检测应用作为另一个例子。“使用传统算法来编程计算机难以定义缺陷，需要在每次出现新的缺陷时重做设置。” 他说，“但是通过拥有大量样品的人工智能，您最终可以得到一个非常清晰的了解，知道哪些部分是好的，哪些是不好的。”

随着AI在机器视觉方面的兴起，该技术将适用于更多的检查任务，最终超越工业自动化领域。Latimer认为，深度学习在医疗、生命科学、食品、假冒检验和木材分级等行业都将有很好的发展前景。

“在这些应用中都有很多不太容易做出判断的决定点。” Latimer说，“例如，那个苹果还好吗？就很难说出一个线性的规则去判断。而通过深度学习应该可以使许多应用变得更加高效和可重复。”

未来，在医疗诊断、监视、自动驾驶和智慧农业等领域将会更多地引入深度学习技术，以实现检查或地图分析等功能。Despont说：“AI是未来的发展趋势，很快就能帮助人们解决一些复杂的任务，因为计算能力几乎每一年半都翻倍。”

许多机器视觉专业人士已经认识到AI和深度学习将对视觉行业带来重要的影响，但他们认为AI的全部潜力可能至少要在3到5年之后才会爆发。此外，AI也并不是解决所有传统机器视觉和图像处理问题的唯一方法。

Ménard指出了AI系统的两个主要缺点。“首先，你需要大量的培训，你需要创建专家团队，以便于达到下一个级别的分类。”他说，“第二个缺点是一旦被训练完，发现分类失败，就很难解决这个问题。你别无选择，只有再培训一个新的样本。”

人工智能在机器视觉中变得越来越普遍，行业专家建议应该根据企业自身的情况有侧重的发展。“从利基市场来看，世界各地的谷歌正在将这项技术推向难以置信的投资和细化水平。” Latimer说，“在工业领域，我们可能无法投入如此大规模的时间和资本，因此我们要善于利用它的优势。”

本文来自于《控制工程中文版》（CONTROL ENGINEERING China ）2017年8月刊《机器视觉专刊》栏目，原标题为：人工智能对机器视觉的影响。

关于机器视觉技术的未来趋势

机器视觉在工厂自动化中起着至关重要的作用，而且其正向更多领域快速发展。虽然机器视觉曾经被认为仅仅是人类视觉的替代品，但今天，它早已成为提升质量和生产效率的驱动力，具有能够将多维的、甚至肉眼不可见的微米级信息捕获到的强大能力。

行业专家预测未来5 年， 机器视觉的复合年增长率将突破8%， 到2022 年，全球机器视觉市场规模预计或将超过140 亿美元。那么，关于机器视觉技术，有哪些新的发展趋势值得我们关注的呢？

工业物联网（IIoT）

随着IIoT 的发展，机器视觉应该会大幅提升。 IIoT 将信息技术与运营技术连接起来，因此它需要通过广泛的数据采集和分析，以不断优化工厂的运行。机器视觉是为IIoT 提供信息的最重要的基础技术之一。全球制造业在IIoT 方面的快速发展，导致了机器人技术的复兴和对机器视觉产品的新需求。

IIoT 加速了人类和机器人如何协同合作的进程，但是如果没有机器视觉技术将大量的设备、机器人和人连接在一起，这些都不会发生。

更易使用

机器视觉系统的操作员更偏好用户友好的界面和更直观反映工厂车间环境的产品。但与此同时，视觉感知输入却比以往任何时候都更加复杂，这对于设备和软件设计人员简化他们的界面来说是一个巨大的挑战。

产品的标准化将帮助用户集成和运行视觉系统，同时降低设备的可替换性成本。 此外，在设置应用程序、定位和检查零件，以及通过与HMI、PLC和机器人设备的通信来配置结果等方面，软件设计人员将进一步简化流程，通过更简洁的界面提升效率。

CoaXPress 标准

CoaXPress 是一种非对称的高速点对点串行通信数字接口标准，可通过相机到相机之间的同轴电缆实现传输和接收数据。新一代 CXP 单链路相机不但价格更低，还具有更小的体积、更低的功耗和产生更少的热量，进一步降低了集成商设计基于 CXP 接口系统的难度。

CoaXPress 可以高达 6.25G 比特 / 秒的速度传输数据，这几乎是 USB 3 Vision标准在现实环境中能达到的数据速率的2 倍，甚至比最新的 GigE Vision 的数据传输速率还快。 CoaXPress 标准可以为今后十年间不断增长的带宽需求提供支持，同时还可以满足许多额外要求，如：更高的可靠性、灵活性、实时性以及成本效益等。

扩展到更多领域

更低的成本和持续改进的视觉组件，如 3D 彩色摄像机和机器学习技术，将进一步推动机器视觉扩展到非工业领域的应用中，如“无人驾驶”汽车系统、 IP 视频监控、智能交通系统、智慧农业和医疗等。

曾经被认为是脆弱的、不能在任何地方使用，只能在环境控制很好的室内区域使用的机器视觉产品，现在已经足够坚固，以至于可以适用于户外的苛刻环境。

本文来自于《控制工程中文版》（CONTROL ENGINEERING China ）2017年8月刊，原标题为：关于机器视觉技术的未来趋势

机器视觉的下一个想象空间是嵌入式？

历经多年积累，机器视觉技术或许正在面临一个黄金发展期。一旦成本下降、性能提升、应用增多，就如无线网络普及带来的变革一样，机器视觉的软硬件产品将成为生产制造业的标配。

美国市场研究咨询机构Transparency Market Research发布的报告显示，全球机器视觉技术市场有望从2014年的157亿美元（约人民币1040亿元），以8.40%的复合年均增长率上升到2021年的285亿美元（约人民币1890亿元）。

机器视觉系统对于实现工厂自动化来说不可或缺的，装配定位、质量检测、产品识别、尺寸测量……高速生产线上的高精度要求，人眼已无法满足。

怎样让成本降下来？可以想象的空间很多，嵌入式机器视觉系统会是个不错的选择，而系统的核心当然离不开微处理器。从20世纪90年代，微处理器、半导体技术与机器视觉技术相伴螺旋上升：微处理器、半导体技术是机器视觉的发源地，欧美在其中大量应用图像技术，后来慢慢演化成今天的机器视觉技术。机器视觉在欧美的应用普及，同样主要体现在半导体及电子行业。现在，微处理器性能变得更强劲、功耗大大降低、尺寸越加紧凑，价钱却没有变高。

以今年2月上市的树莓派3代微处理器（Raspberry Pi 3）为例，配备 64 位 1.2GHz 四核芯片及 1GB 内存，性能相对树莓派2 （Raspberry Pi 2）提升了 50%。而价格仍然只要 35 美元（约人民币232元），与四年前首发时的树莓派1代B型（Raspberry Pi Model B）定价相同。把高性能、低功耗、紧凑型的微处理器大批量地应用于嵌入式视觉系统，单个成本有望再降一半。

在通用计算机上集成机器视觉系统时，涉及到照明、成像、图像数字化、图像处理算法、软硬件等多门技术，对技术人员提出了极高的要求。使用嵌入式机器视觉系统，软硬件配置变得灵活，开发环境与程序更加通用。易于量产和扩线，令生产柔性得到极大提升，企业对机器视觉技术的普遍需求将得到快速响应。

机器视觉相关全球标准的陆续出台，加速了嵌入式系统的进程。去年6月，中国机器视觉产业联盟（CMVU）加入G3标准， 这是CMVU成为第15位G3标准的成员单位。其他成员包括：美国自动化成像协会（AIA）、欧洲机器视觉协会（EMVA）、日本工业成像协会（JIIA）、德国机械设备制造业联合会（VDMA）等。“全球机器视觉接口标准”手册的发行、“G3相机标准”协议的签订，都将缩短开发时间，减少投资成本，同时加快产品的上市速度。

此外，为了使机器视觉能够适应“工业4.0”以及未来的工厂生产，德国机械设备制造业联合会机器视觉专业协会（VDMA Machine Vision）与OPC基金会（OPC Foundation）开始编制《OPC统一架构机器视觉配套规范》，旨在将机器视觉系统直接整合进生产控制与IT系统，发挥最大的效能。

工业4.0是关于连接生产技术和信息技术的，而机器视觉是为工业4.0提供信息的最重要的基础技术之一。嵌入系统会在未来的机器视觉系统中扮演更重要的角色。它们可以实现紧凑型产品的设计，满足大多数图像处理的要求，并且与基于PC的独立系统相比，其与工厂流程的集成度更高。