近年来，工业4.0概念的普及以及人工智能、大数据等新技术不断发展，机器视觉与智能制造成为整个业界的重点关注领域。工业机器人加上视觉就等于有了一双“眼睛”，能更灵活的完全代替人类工作，这在工业自动化和智能化过程中发挥了关键作用。工业4.0离不开机器视觉，二者相辅相成。
 
机器人视觉分为2D和3D，通过3D视觉可以对物体进行3D扫描，能够获取物体的立体信息，通过算法精准的定位，让生产过程中对物料的使用把控更加精准。
 
工业机器人视觉的应用
 
机器视觉工业应用广泛，主要具有四个功能，引导和定位、外观检测、高精度检测和识别。而从行业看，短期内电子和半导体制造仍是工业视觉核心的下游应用领域，主要因为半导体和电子设备制造对工业视觉技术存在刚性需求。
 
（1）引导和定位：视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
 
（2）识别：利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。
 
（3）外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。说机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。
 
（4）高精度检测：有些产品的精密度较高，达到0.01~0.02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。
 
机器视觉系统工作过程
 
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。

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。　
 
工业视觉具有高精度的特点，天然适合高性能、精密的专业设备制造。以半导体制造为例，其前、中段过程都需要工业视觉的精密定位与视觉测量，后段制程中晶圆的电器检测、切割、AOI封装、检测等过程都需要大量运用工业视觉技术。
 
现在自动化行业柔性化生产要求越来越高，工业机器人视觉产品将逐渐地小型化、智能化，届时3D视觉技术可以应用在更多的智能硬件产品上，当然，视觉产品还需要长时间的技术沉淀才能满足更多行业的需要。  
工业机器人视觉的发展方向
 
未来机器视觉领域的应用将呈现了爆发式的增长态势。在安防监控、高度的自动化驾驶、增强现实、医疗图像、机器人工业视觉、移动互联网等领域都有众多的计算机视觉应用产生。CV芯片的成熟量产将使得人类生活在一个无所隐藏的时代，每个带有CV芯片的摄像头就是视力远远高于5.0的眼睛，并且超强的分析判断能力；当然人工智能的有序应用，最终将造福人类。
 
下图是对2014年至2018年全球机器视觉系统及部件机器视觉市场规模预测，图中折线为年增长率，由图根据复合增长率可以计算出2014-2018年的复合增长率为8.39%。
从硬件方面，需要有更好的产品出现，比如更好的扫描器、工业相机等这些部件，从生产和环境适应性的角度来讲可以把它变成更好的传感器。未来几年的发展方向不但技术须更新换代，应用拓展方面，在于对客户应用的深入了解，只有越来越贴近用户的需求，不断改良自己的产品，才能使工业机器人之路走得更快更精。
 
目前，工业机器人视觉的应用行业越来越广泛，如3D打印、装配、建筑、电子、物流、仓储、生产制造、医药、农业等等，随着中国制造2025战略的深入，智能工业机器人市场有着更大的增长势头，机器视觉作为必不可少的核心技术。

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AHTE 2020将于2020年7月8-11日于上海新国际博览中心（E1-E3馆）举办，期待您的莅临！

 

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