机器视觉技术，涉及计算机科学、人工智能、信号处理、图像处理、机器学习、光学、自动化等多个领域。

近年来，随着工业智能化的迅速发展，机器视觉技术被广泛应用于工业生产各领域，其作为一种现代化检测手段，越来越受到重视。

机器视觉通过光学设备和传感器获取到目标物体的图像信息，然后将图像信息转化成数字化信息，进而通过计算机分析数据显示在电子屏幕上或者通过控制单元指导机器完成任务。机器视觉偏重于信息技术工程化和自动化，但又构建在计算机技术视觉效果方法论的基础上，它的重点是感知目标物体的位置信息、大小形态、颜色信息及存在状态等数据信息。

一、工业机器视觉产业链不断完善

当前，中国机器视觉产业仍处于发展初期，从产业链来看，可以分为上游零部件及软件、中游工业机器视觉装备、和下游系统解决方案及应用三大环节。上游零部件及软件企业整体规模实力和技术水平仍有待提高，中游工业机器视觉装备需要持续提高产品的综合性能，不断提升产品的智能化水平，下游主要应用行业在半导体、消费电子和汽车领域。

二、工业机器视觉技术产品加速迭代推动应用更加深入

政策加力支持和需求持续增长为工业机器视觉创造良好发展环境。一方面，国家和地方政府出台了一系列政策支持工业机器视觉的发展，如《“十四五”智能制造发展规划》部署了“加强自主供给，壮大产业体系新优势”等4大重点任务，并在“智能制造装备创新发展行动”中重点强调研发高分辨率视觉传感器等基础零部件和装置，体现了对工业机器视觉产业的重视和支持。

另一方面，中国国民经济延续恢复发展态势，2022年一季度全国规上工业增加值同比增长6.5%，规上工业企业利润增长8.5%，作为工业机器视觉重点应用领域的新能源汽车产量同比增长140.8%、工业机器人产量增长同比增长10.2%，下游应用领域的持续增长为机器视觉的应用带来更大的发展空间。

工业场景对机器视觉技术的需求持续推动着工业机器视觉产品向标准化、模块化方向发展。工业机器视觉客户的使用需求丰富多样，具有较大特异性，客户均希望供应商针对自身需求进行一定程度的定制优化。因此，对工业机器视觉定制化产品的开发速度直接决定了企业业绩的增长速度。

为解决这一痛点，业内领先企业大力推动产品标准化、模块化发展，从非标的产品中尽可能地组合出标准化的模块，再由标准化的模块向客户输出解决方案，由此来提高自身产品和存货的周转率，提高企业对外供给解决方案的能力，进而提高企业的运营效率。

工业机器视觉的技术水平已成为直接影响多种装备进一步智能化发展的关键因素。近年来，机器人、无人机等装备的智能化水平不断提高、应用场景不断丰富，对工业机器视觉解决方案的综合性能提出了更高、更紧迫的需求。

例如，石化巡检机器人在化工厂区巡逻的过程中，需要对复杂管线的“跑冒滴漏”等问题进行精准识别，而识别的及时性和精准性直接决定了石化巡检机器人的实用性和该类型机器人的市场前景。

又例如，在煤矸石处理产线上，机器人不仅要对煤矸石的位置、大小进行识别，还需要对重量不一、形状各异的煤矸石找出最合适的夹取位置、判断机械爪施加夹取力的大小，这样才能真正有效的代替人工作业。

三、机器视觉在工业机器人中的应用

工业机器人是现代科技的主要代表技术，工业机器人以其方便精确，省时省力，而被广泛应用于家电、电子、服装、汽车、食品、等行业。随着现代科技的高速发展，高标准、高效率已经成为众多企业追求的目标，在这种发展背景下，工业机器人应运而生。

其中让笔者印象深刻的就是京东自动化机器人仓库，硕大的仓库里面成千上万的机器人不停地在货架之间来回运动，将物品分类、投放、运输。在工业机器人领域中机器视觉具有如下功能。

（1）定位和控制。现代工厂生产要求机器视觉系统能够快速，准确地找到目标物并确认其位置。然后使用机器视觉进行定位，并引导机械手臂去准确地抓取。

（2）识别。主要利用机器视觉获取图像，然后对图像进行处理、分析和理解，以识别各种状态的目标和对象，用于跟踪和收集数据。一般的机器识别系统借助照相机完成。

（3）检测。检测生产线上产品的质量，这也是取代人工最多的环节。在工业领域，主要检查包括尺寸大小检测，瓶子外观缺陷检测，瓶口缺陷检测，残次品检测等。

（4）高精度检查。在工业生产中，一些精密的电子设备零件需要较高的精度，例如计算机、手机上高度集成的电子电路板，有些可达到精度0.01mm甚至μm级，人眼无法识别这些小的元器件，因此必须使用机器来完成。

（5）分拣与搬运。现代工业生产与运转过程中，不可避免都会有一些分拣的工作，而传统利用人力进行分拣工作的方式存在较大局限，但视觉机器人的应用可以极大地提高工业生产的效率及工作精确度，进而解放了人们的双手。

机器视觉系技术在机器人的应用中起到一个核心内容的作用。机器视觉中最关键的一项就是：怎样让机器人对运动目标物进行准确识别。视觉系统技术可以解决这一难题，加入视觉系统技术，可以使机器人对目标物进行实时的运动跟踪与检测，进而准确的确定目标物的位置与方向，确保机器人对其的准确定位。

机器人视觉系统的工作主要分为4个部分：相机定位、图像分析与处理、目标物状态识别及机器人的动作操控。先利用相机定位对目标物建立运动坐标系，获取物体坐标；然后将获取的目标物分图像进行分析和处理；状态识别以图像分析为基础，对目标物的状态进行分析和处理，从而根据图像处理与分析的结果操控机器人的动作行为。

工业机器人的使用是现代工业相对于传统工业的伟大进步与发展，其解决了传统工业成本高、效率低、耗时长等缺点，将人们双手解放出来，让现代化的工业生产更加自动化、智能化。

四、机器视觉在工业控制领域的应用

现代化的工业生产大多倾向机械一体化，例如，薯片的生产，从土豆的清洗，到最后薯片的装袋、封口，都不需要人为参与。当然有的人要说这样生产出来的东西没有人情味，但是我想说机械一体化的生产方式或许将是未来所有工业生产的大趋所示，其优点不在赘述。那么，怎么才能控制机械化生产呢？这就要用到机器视觉技术来控制机器生产。

机器视觉控制器，因其具备出色的处理能力，可在10s以内高速完成最多128个点的检测，强大的处理能力可以直接影响可运行的算法以及视觉系统做出决策的速度。为了减少图像处理的时间，一些工厂现在使用同构处理来运行视觉算法。

另外，现在的一些机器视觉控制器还具有用于网络连接的专用以太网端口以及用于连接外部数据存储器的端口。通过工厂连接功能，工作人员可以实现在办公室检测产品生产，查看图像，还可以实时回放，极大的方便了工厂的生产。

这种直接进行工业一体化生产的方式在慢慢的取代传统生产方式，相信在未来的工业发展中，一大部分工厂将利用机器视觉控制实现工厂一体化生产。

五、机器视觉在工业质量检测中的应用

在现代化工业生产过程中，目标检测多种多样，市场需求相对较大。比如，检测机械零件大小是否达标、辨别条形码或包装条码、测试商品的外表缺陷、瓶口缺陷、打印缺陷等等。这些应用均需大批量测试，并且都是高精度的测试，人眼识别在这些检测中处于劣势，如果仅仅通过人工，耗时可想而知。

在啤酒瓶的生产过程中，瓶子大小以及外观是否有缺陷等这些都需要经过质量检测。一些工厂一天就会生产成千上万的啤酒瓶，如果都利用人工来处理，是让人无法胜任的。

而且一般人眼一直盯着同样的物体检测，时间长了，会造成视觉疲劳，进而导致残次品率高，工作效率低下。不仅如此，一些工厂还要花费大量成本聘请人力检测，这种落后的生产方式已经不再适合现代化生产。

利用机器视觉技术可以有效的解决这一问题，用机器检测代替了传统的人工，大批量检测可以快速完成，加快了工厂的产品生产速度；另外，减少了工厂的生产成本，提高了产品的生产效率。

总结

机器视觉技术的应用，使工业生产不在受限于人眼识别的缺陷，提高了工业检测的精度和效率，使工业生产更加的自动化和智能化。

机器视觉作为人工智能分支应用中最广泛的方向,可以应用在工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、交通、安全、科研等各个领域。基于机器视觉多场景应用的崛起，以及其无可替代的性能优势凸显,万亿级规模市场蓝海已经显现,行业各方加速涌入。