機器視覺是人工智能的重要前沿技術(shù)，也是制造業(yè)升級的重要利器。通過模擬人類的視覺系統(tǒng)，賦予機器“看”和“認知”的能力，機器視覺具備識別、測量、定位、檢測四大基礎(chǔ)功能。以遠超人類視覺的性能，助力傳統(tǒng)自動化向智能化方向發(fā)展。

目前，機器視覺設(shè)備的應(yīng)用如火如荼，隨著國內(nèi)制造升級，全球高端制造產(chǎn)能向國內(nèi)轉(zhuǎn)移，將同步提高對高端精密機器視覺的需求。從縱向來看，機器視覺的發(fā)展繼續(xù)朝著高端精密的方向發(fā)展；從橫向看，機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域，也會慢慢的拓展到制造業(yè)的各個產(chǎn)業(yè)。為此，本文盤點這個擁有千億市場的產(chǎn)業(yè)，在制造業(yè)的應(yīng)用情況。

開端：汽車制造的應(yīng)用

在汽車制造中，機器視覺應(yīng)用非接觸測量技術(shù)，逐步發(fā)展成固定式在線測量站與機器人柔性在線測量站等在線測量系統(tǒng)，可嚴格監(jiān)控車身尺寸波動，提供數(shù)據(jù)支持。除傳統(tǒng)三坐標測量、激光在線測量外，藍光掃描測量、表面缺陷測量等視覺測量方法，可進行更加精細地測量，對車身基本特征尺寸、車體裝配效果、缺陷等提供高精度監(jiān)控。

三坐標測量：將被測物體至于三坐標測量機的測量空間，可獲得被測物體各測點的坐標位置，根據(jù)這些點的空間坐標值，經(jīng)過數(shù)學(xué)運算，求出被測的幾何尺寸、形狀和位置。

激光在線測量：基于三角測量原理，利用線狀激光構(gòu)造被測特征，結(jié)合有效照明獲得被測特征的表面信息。通過圖像處理技術(shù)得到被測特征在圖像上的二維坐標，在通過三角測量模型，將二維坐標轉(zhuǎn)換為傳感器坐標下的三維空間坐標。

藍光掃描測量：由3D掃描儀，多軸機器人、機器人動作及測量步驟編程軟件、檢查分析軟件及安全系統(tǒng)構(gòu)成，掃描儀采用藍光投影技術(shù)，測量頭由左右兩個高分辨率工業(yè)CCD相機和條紋投影單元組成，采用結(jié)構(gòu)光測量方式，投影單元將包含不同間隔和相位信息的條紋投影到被測工件表面，左右兩個高分辨率工業(yè)相機同步采集條紋圖像，利用雙目立體視覺測量原理，在極短時間內(nèi)獲取高密度電云的三維數(shù)據(jù)。利用標記點拼接技術(shù)，實現(xiàn)不同角度和位置下測量數(shù)據(jù)的自動對齊，最終獲得完整的測量數(shù)據(jù)。

表面缺陷測量：由機器人、顯示器、計算機與相機構(gòu)成?；诜瓷涫綏l紋偏折法，測量時首先通過計算機控制顯示器投影正弦條紋到被測曲面上，經(jīng)反射后由相機采集，被測曲面上的面型變化會使條紋發(fā)生變形，利用相位提取算法對條紋的相位信息進行提取，即可實現(xiàn)對被測曲面面型的測量。

興盛：消費電子行業(yè)的應(yīng)用

機器視覺在消費電子領(lǐng)域，以PCB/FPCAOI檢測、零部件及整機外觀檢測、裝配引導(dǎo)等應(yīng)用為主，并呈現(xiàn)出越來越多的新應(yīng)用場景?？梢哉f，消費類電子制造業(yè)的興起，帶動了機器視覺的市場。

PCB缺陷檢測主要是焊點缺陷檢測和元器件檢測兩大部分。傳統(tǒng)的人工目視檢測法容易漏檢，并且效率不高，成本低下。機器視覺PCB的優(yōu)勢在于能夠保證操作者在加上PCB以前能夠及時處理相關(guān)問題。此外，發(fā)現(xiàn)缺陷時可以有效避免返修或廢棄的情況，操作者能夠及時得到反饋，明確處于操作中的印刷工藝操作是否良好，達到預(yù)防缺陷生產(chǎn)的目的。

康耐視機器視覺產(chǎn)品

AOI光學(xué)檢測是工業(yè)生產(chǎn)中執(zhí)行測量、檢測、識別和引導(dǎo)等任務(wù)的新興科學(xué)技術(shù)，廣泛應(yīng)用于PCB缺陷檢測過程。其采用光學(xué)照明與圖像傳感技術(shù)，獲取被測量物體信息，通過數(shù)字圖像處理增強目標特征，利用模式識別、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法提取特征信息，并進行分類與表征，最后反饋給執(zhí)行控制機構(gòu)，實現(xiàn)產(chǎn)品分類、分組分選、質(zhì)量控制等生產(chǎn)目標?；驹砭褪怯酶鞣N光學(xué)成像技術(shù)與系統(tǒng)模擬人眼的視覺成像功能，用計算機處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行實時圖像處理、特征識別與分類，用執(zhí)行機構(gòu)代替人手完成操作。

消費類電子的元器件尺寸小，質(zhì)量標準高，機器視覺能夠很好解決生產(chǎn)過程中的問題。加上消費類電子生命周期短，需求量大，極大的拉動了機器視覺市場的需求。據(jù)研究報告顯示，機器視覺在消費電子、半導(dǎo)體領(lǐng)域的市場規(guī)模在2019年接近30億的水平。

未來：機器視覺應(yīng)用不斷擴寬

從大趨勢來看，機器視覺未來的商機幾乎是無限的。一方面，制造業(yè)向高端方向發(fā)展，機器視覺有人眼無可比擬的優(yōu)勢。另一方面，把生產(chǎn)任務(wù)交給機器，服務(wù)給人是未來經(jīng)濟模式。機器視覺代替人眼，不僅能夠提高生產(chǎn)效率，而且有效降低人力成本。

從應(yīng)用來看，除了傳統(tǒng)的汽車制造以及新興的電子行業(yè)，食品包裝與制藥行業(yè)外，倉儲物流等領(lǐng)域，對視覺技術(shù)應(yīng)用的探索不斷深化。

機器視覺在食品包裝領(lǐng)域適用范圍廣泛，可用于檢測瓶子的分類和液體測量、標簽、外包裝檢測等等。食品包裝是食品質(zhì)量的重要保障，可以保護食品在流通過程中免受污染。同時，食品包裝的觀賞性也會刺激消費者購買欲望。為此，食品包裝檢測是控制不合格食品流入市場的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

制藥企業(yè)在生產(chǎn)過程中，藥品關(guān)系到人的生命健康。即使微小的缺陷，都可能引發(fā)醫(yī)療事故。目前，在數(shù)粒、打碼、泡罩版卻粒、藥名殘缺和短片、編碼識別等檢測環(huán)節(jié)上，機器視覺的檢測內(nèi)容豐富、穩(wěn)定、精確，滿足了企業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量把控要求。

在物流倉儲行業(yè)，QR-code、射頻識別(RFID)、定位系統(tǒng)等技術(shù)，廣泛應(yīng)用於物流業(yè)運輸、倉儲、配送、包裝、裝卸等環(huán)節(jié)。AI、機器學(xué)習(xí)等先進技術(shù)，還可讓物流系統(tǒng)擁有推理判斷和自行解決物流中某些問題的能力。

結(jié)語

機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域會越來越廣泛，那么應(yīng)用領(lǐng)域拓寬的推動力，除了市場因素外，技術(shù)的推動力在哪里？專業(yè)人士指出，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是機器視覺拓寬應(yīng)用場景的推力。目前，主流的機器視覺技術(shù)，仍采用傳統(tǒng)的方式，即將數(shù)據(jù)表示為一組特征，分析特征或輸入模型后，輸出得到預(yù)測結(jié)果，在結(jié)構(gòu)化場景下定量檢測具有高速、高準確率、可重復(fù)等優(yōu)勢。但隨著機器視覺應(yīng)用領(lǐng)域擴大，傳統(tǒng)方式顯示出通用性低，難以復(fù)制。深度學(xué)習(xí)對原始數(shù)據(jù)通過多步特征轉(zhuǎn)換，得到更高層次、更加抽象的特征表示，并輸入預(yù)測函數(shù)得到最終結(jié)果，同時將機器視覺的效率和魯棒性與人類視覺的靈活性相結(jié)合，完成復(fù)雜環(huán)境的檢測。