工业机器人的“慧眼”——机器视觉

早在1980年代，美国标准局就预估，80%乃至90%的检测任务将由视觉测量系统来进行，这一预测已基本上变成实际现实。近些年，伴随着机器视觉技术的快速发展趋势，机器视觉技术的快速性、性、智能化特点已普遍应用于当代工业界各行各业。

此外，在工业4.0时代以智能制造为核心的背景下，2025年中国制造业的战略部署逐渐深化，工业机器人产业市场呈现出爆炸式增长的趋势，机器视觉系统作为工业机器人的洞察力也做出了巨大的贡献。

机器视觉系统是一种集软件和硬件于一体的非接触式光学传感系统，它可以从收集到的图像中自动获取信息或生成控制动作。

简单地说，就是用计算机模拟人眼的视觉功能，将信息从图像或图像序列中提取出来，加工和理解，用于检测、测量和控制。

典型性的工业机视觉系统应用摄像机收集被测目标的图象信息内容，随后将仿真模拟图象信息转换为数字图象信号传送到上位机的数字图像处理系统软件，处理系统中将依据图象的像素分布、亮度、标记点和颜色等信息内容，运算出被测目标的姿势和形状等信息内容，终依据检测获得的信息控制驱动器主机响应的实际操作。

现在机器视觉已应用于农产品分选、医学影像、产品包装检测和工业等领域。

视觉测量、视觉引导、视觉检测三大功能是机器视觉在工业领域的广泛应用。

视觉测量是针对某些部件的高精度要求，精度要求为毫米级甚至微米级，使用人的眼睛无法完成必须使用机器完成，例如，高精度螺纹孔的尺寸需要通过机器视觉测量，以确保连接的间隙和精度；

视觉引导是要求机器视觉可以快速准确地找到被测部件，并确认其位置，引导机器人机械臂准确抓取，如视觉引导随机抓取部件，通过扫描工具箱中随机分布的部件获得三维图像，采用模式识别的方式，在三维图像中获得机械臂抓取工件的点，实现自动化生产；

视觉检测是利用机器视觉系统检测生产线上的产品是否存在质量问题，检测其美观度、舒适度和使用性能，是取代人工多的环节。例如，机器视觉对土豆的几何形状和表面缺陷的检测已经在国内外实现，土豆根据这些特点进行了分级。

机器视觉在工业生产中大大提高了灵活性和自动化程度，可以在危险的操作环境中完成一些劳动力难以完成的工作，在大规模生产中大大降低了劳动力的使用，提高和保证了生产质量。

值得注意的是，机器视觉技术已经广泛应用于现代工业典型代表的汽车行业。

汽车制造业作为界上规模、重要的行业之一，已有100多年的发展历史。与其他制造业相比，汽车制造业有几个典型的特点：产量巨大，仍保持快速增长；模型更新快；制造过程非常复杂。机器视觉技术在汽车制造业中的应用大大提高了工艺的运行质量和效率，降低了劳动强度。

机器视觉技术的运用已取得成功运用于国内外许多汽车主机厂，包含汽车及零部件全自动检测、零部件立体定位、车身装配/加工、零部件追溯等。机器视觉技术的运用已贯穿了汽车车身生产制造全过程，包含从初始原材料质量检测到汽车零部件在线测量，再对生产制造全过程中的焊接、涂胶、冲孔等工艺流程开展控制，终对车身总成、出厂的整车品质开展控制。

目前，机器视觉已广泛应用于现代工业的各个领域，未来将有更广阔的发展空间。机器视觉技术将成为自动化工业时代更高、更快、更稳定的洞察力。

但是，必须指出的是，机器视觉技术在现代工业应用中也受到某些因素的制约，需要今后有针对性的改进和提高。此外，目前计算机软件的智能程度还远远不够，在计算机视觉领域的大热深度学习神经网络目前在机器视觉领域的成功应用较少，当目标对象多变，特点复杂，样本数量不足时，深度学习不能使用，或者回到传统的老路，再考虑实时的严格要求，机器视觉尤其需要一种新的智能的广泛应用于大多数领域的方法。

工业基本上是一个三维组件，和二维成像毕竟是一个病态数据收集的实际情况的三维空间，将有越来越多的项目和应用围绕三维机器的视觉检测、测量、机器人引导和其他项目和应用，和三维视觉检测将更多的工业生产领域。

现代制造、医疗、电子、仓储等各个领域都会有各种新的应用，推动新时代智能化的发展，在其他许多民用领域也将迎来机器视觉发展的高潮；机器视觉硬件系统也将朝着嵌入式的方向发展，计算效率和智能化程度将越来越高。