機(jī)器視覺(jué)是人工智能的重要前沿技術(shù)，也是制造業(yè)升級(jí)的重要利器。通過(guò)模擬人類的視覺(jué)系統(tǒng)，賦予機(jī)器“看”和“認(rèn)知”的能力，機(jī)器視覺(jué)具備識(shí)別、測(cè)量、定位、檢測(cè)四大基礎(chǔ)功能。以遠(yuǎn)超人類視覺(jué)的性能，助力傳統(tǒng)自動(dòng)化向智能化方向發(fā)展。

目前，機(jī)器視覺(jué)設(shè)備的應(yīng)用如火如荼，隨著國(guó)內(nèi)制造升級(jí)，全球高端制造產(chǎn)能向國(guó)內(nèi)轉(zhuǎn)移，將同步提高對(duì)高端精密機(jī)器視覺(jué)的需求。從縱向來(lái)看，機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展繼續(xù)朝著高端精密的方向發(fā)展；從橫向看，機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域，也會(huì)慢慢的拓展到制造業(yè)的各個(gè)產(chǎn)業(yè)。為此，本文盤(pán)點(diǎn)這個(gè)擁有千億市場(chǎng)的產(chǎn)業(yè)，在制造業(yè)的應(yīng)用情況。

開(kāi)端：汽車(chē)制造的應(yīng)用

在汽車(chē)制造中，機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用非接觸測(cè)量技術(shù)，逐步發(fā)展成固定式在線測(cè)量站與機(jī)器人柔性在線測(cè)量站等在線測(cè)量系統(tǒng)，可嚴(yán)格監(jiān)控車(chē)身尺寸波動(dòng)，提供數(shù)據(jù)支持。除傳統(tǒng)三坐標(biāo)測(cè)量、激光在線測(cè)量外，藍(lán)光掃描測(cè)量、表面缺陷測(cè)量等視覺(jué)測(cè)量方法，可進(jìn)行更加精細(xì)地測(cè)量，對(duì)車(chē)身基本特征尺寸、車(chē)體裝配效果、缺陷等提供高精度監(jiān)控。

三坐標(biāo)測(cè)量：將被測(cè)物體至于三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)的測(cè)量空間，可獲得被測(cè)物體各測(cè)點(diǎn)的坐標(biāo)位置，根據(jù)這些點(diǎn)的空間坐標(biāo)值，經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)運(yùn)算，求出被測(cè)的幾何尺寸、形狀和位置。

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

藍(lán)光掃描測(cè)量：由3D掃描儀，多軸機(jī)器人、機(jī)器人動(dòng)作及測(cè)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(lán)光投影技術(shù)，測(cè)量頭由左右兩個(gè)高分辨率工業(yè)CCD相機(jī)和條紋投影單元組成，采用結(jié)構(gòu)光測(cè)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(cè)工件表面，左右兩個(gè)高分辨率工業(yè)相機(jī)同步采集條紋圖像，利用雙目立體視覺(jué)測(cè)量原理，在極短時(shí)間內(nèi)獲取高密度電云的三維數(shù)據(jù)。利用標(biāo)記點(diǎn)拼接技術(shù)，實(shí)現(xiàn)不同角度和位置下測(cè)量數(shù)據(jù)的自動(dòng)對(duì)齊，最終獲得完整的測(cè)量數(shù)據(jù)。

表面缺陷測(cè)量：由機(jī)器人、顯示器、計(jì)算機(jī)與相機(jī)構(gòu)成?；诜瓷涫綏l紋偏折法，測(cè)量時(shí)首先通過(guò)計(jì)算機(jī)控制顯示器投影正弦條紋到被測(cè)曲面上，經(jīng)反射后由相機(jī)采集，被測(cè)曲面上的面型變化會(huì)使條紋發(fā)生變形，利用相位提取算法對(duì)條紋的相位信息進(jìn)行提取，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)曲面面型的測(cè)量。

興盛：消費(fèi)電子行業(yè)的應(yīng)用

機(jī)器視覺(jué)在消費(fèi)電子領(lǐng)域，以PCB/FPCAOI檢測(cè)、零部件及整機(jī)外觀檢測(cè)、裝配引導(dǎo)等應(yīng)用為主，并呈現(xiàn)出越來(lái)越多的新應(yīng)用場(chǎng)景?？梢哉f(shuō)，消費(fèi)類電子制造業(yè)的興起，帶動(dòng)了機(jī)器視覺(jué)的市場(chǎng)。

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

康耐視機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品

AOI光學(xué)檢測(cè)是工業(yè)生產(chǎn)中執(zhí)行測(cè)量、檢測(cè)、識(shí)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(cè)過(guò)程。其采用光學(xué)照明與圖像傳感技術(shù)，獲取被測(cè)量物體信息，通過(guò)數(shù)字圖像處理增強(qiáng)目標(biāo)特征，利用模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法提取特征信息，并進(jìn)行分類與表征，最后反饋給執(zhí)行控制機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品分類、分組分選、質(zhì)量控制等生產(chǎn)目標(biāo)?；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(jué)成像功能，用計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行實(shí)時(shí)圖像處理、特征識(shí)別與分類，用執(zhí)行機(jī)構(gòu)代替人手完成操作。

消費(fèi)類電子的元器件尺寸小，質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)高，機(jī)器視覺(jué)能夠很好解決生產(chǎn)過(guò)程中的問(wèn)題。加上消費(fèi)類電子生命周期短，需求量大，極大的拉動(dòng)了機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)的需求。據(jù)研究報(bào)告顯示，機(jī)器視覺(jué)在消費(fèi)電子、半導(dǎo)體領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模在2019年接近30億的水平。

未來(lái)：機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用不斷擴(kuò)寬

從大趨勢(shì)來(lái)看，機(jī)器視覺(jué)未來(lái)的商機(jī)幾乎是無(wú)限的。一方面，制造業(yè)向高端方向發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)有人眼無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)。另一方面，把生產(chǎn)任務(wù)交給機(jī)器，服務(wù)給人是未來(lái)經(jīng)濟(jì)模式。機(jī)器視覺(jué)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(lái)看，除了傳統(tǒng)的汽車(chē)制造以及新興的電子行業(yè)，食品包裝與制藥行業(yè)外，倉(cāng)儲(chǔ)物流等領(lǐng)域，對(duì)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用的探索不斷深化。

機(jī)器視覺(jué)在食品包裝領(lǐng)域適用范圍廣泛，可用于檢測(cè)瓶子的分類和液體測(cè)量、標(biāo)簽、外包裝檢測(cè)等等。食品包裝是食品質(zhì)量的重要保障，可以保護(hù)食品在流通過(guò)程中免受污染。同時(shí)，食品包裝的觀賞性也會(huì)刺激消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)欲望。為此，食品包裝檢測(cè)是控制不合格食品流入市場(chǎng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

制藥企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)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(shí)別等檢測(cè)環(huán)節(jié)上，機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)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(cāng)儲(chǔ)行業(yè)，QR-code、射頻識(shí)別(RFID)、定位系統(tǒng)等技術(shù)，廣泛應(yīng)用於物流業(yè)運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送、包裝、裝卸等環(huán)節(jié)。AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)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(wèn)題的能力。

結(jié)語(yǔ)

機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域會(huì)越來(lái)越廣泛，那么應(yīng)用領(lǐng)域拓寬的推動(dòng)力，除了市場(chǎng)因素外，技術(shù)的推動(dòng)力在哪里？專業(yè)人士指出，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是機(jī)器視覺(jué)拓寬應(yīng)用場(chǎng)景的推力。目前，主流的機(jī)器視覺(jué)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(cè)結(jié)果，在結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景下定量檢測(cè)具有高速、高準(zhǔn)確率、可重復(fù)等優(yōu)勢(shì)。但隨著機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)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(duì)原始數(shù)據(jù)通過(guò)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(cè)函數(shù)得到最終結(jié)果，同時(shí)將機(jī)器視覺(jué)的效率和魯棒性與人類視覺(jué)的靈活性相結(jié)合，完成復(fù)雜環(huán)境的檢測(cè)。