机器视觉在工业自动化下有哪些应用？

机器视觉是人工智能的一个分支，发展迅速。简而言之，机器视觉就是用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品（即，分为CMOS和CCD的图像捕获设备）将捕获的物体转换成图像信号，颜色和其他信息；图像系统对这些信号执行各种操作以提取目标的特征，然后根据识别结果控制现场的设备动作。

（机器视觉）

简而言之，机器视觉技术使工业设备能够“看到”它在做什么，并根据它所看到的做出快速决策。机器视觉最常见的用途是目视检查和缺陷检测、定位和测量零件，以及识别、分类和跟踪产品。

机器视觉是工业自动化的基础技术之一。几十年来，它帮助提高了产品质量，加快了生产，优化了制造和物流流程。现在，这项成熟的技术正在与人工智能集成，并引领向工业4.0的过渡。

1.引导和定位

视觉定位要求机器视觉系统能够快速、准确地找到被测零件并确认其位置，并利用机器视觉对装载和卸载进行定位，从而引导机器人准确抓取。在半导体封装领域，该设备需要根据机器视觉获得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并将其绑定，这是视觉定位在机器视觉行业领域的基础应用。

在机器视觉和机器人结合的应用场景中，机器人引导定位应用Z是常见的。对于此类场景，海康机器人与合作伙伴共同实施了大量成功案例和成熟方案。机器人定位引导大致可分为三种模式：

这三种工作模式称为固定摄像头模式，即摄像头安装在设备机架上，不随机器人移动。从左到右分为抓取模式、抓取偏移校正模式和放置模式。在抓取条件下，摄像头对来料进行拍照和粗略定位，并将定位信息传输给机器人，使机器人能够根据定位信息抓取来料，从而降低了对工位间传输机构精度的要求，确保抓取的稳定性；在抓取偏置校正的情况下，通过将下摄像头设置在机械臂的另一侧，可以对工件进行第二次精确定位，从而在很大程度上消除来料的偏差，确保每一个来料都能有针对性地加工；放置条件的内容涵盖范围很广，可以是简单的放置，也可以是装配、安装等，即使用相机定位Z端子的目标位置，并将上述两个条件结合起来，以真正针对每个工件。

有两种运动相机模式，即相机安装在机械臂的顶部，并随机械臂移动。虽然与上述固定相机模式不同，但固定相机模式和移动相机模式具有相同的功能，两者都可以实现定位捕捉和引导放置。两者都可以提供更多的安装可能性，以应对不同的环境和硬件条件，同时确保功能。

对于不同的设备安装场景，为了提高硬件安装的适应性，固定摄像头模式和运动摄像头模式也可以一起使用。

此外，在半导体制造领域，芯片位置信息调整拾取器非常难以处理。机器视觉可以解决这个问题，因为需要准确拾取芯片并将其绑定，这就是为什么视觉定位已经成为Z在机器视觉行业领域的基础应用。

2.外观检查

检测生产线上的产品是否存在质量问题，这也是替代人工的一个环节。例如，机器视觉涉及的医学领域主要包括英寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩缺陷检测、瓶口检测等。

随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测已广泛应用于各种检测、测量和零件识别，例如红外截止滤光片表面缺陷检测、小车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。

通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率。机器视觉检测凭借它自动化、客观、非接触和高精度的特点已经完全能代替人工来检测这些单一、重复性的程序。机器视觉检测系统与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉检测强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。

随着经济水平的提高，机器视觉检测越来越受到重视。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。

3、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。

在生产生活中，每种产品都需要检验是否合格，需要一份检验合格证书，要说检测在机器视觉应用Z广，应该没人有意见。在过去机器视觉不发达的时候，人工肉眼检测往往会遇到很多问题，比如准确性太低，容易有误差，不能连续工作且易疲劳，而且费时费力。机器视觉的大量应用将产品生产和检测进入到高度自动化。

Z典型的案例就是硬币字符检测、电路板检测等。以及人民币造币工艺的检测，对精度要求特别高，检测的设备也很多，工序复杂。此外还有机器视觉的定位检测，饮料瓶盖的生产是否合格、是否有问题，还有产品的条码字符的检测识别，玻璃瓶的缺陷检测、以及药用玻璃瓶检测，医药领域也是机器视觉的主要应用领域之一。

4、识别

图像识别就是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，在小车零部件、食品、药品等领域应用较多。

Z典型的案例就是识别二维码了。二维码和条形码是我们生活中极为常见的条码。在商品的生产中，厂家把很多的数据储存在小小的二维码中，通过这种方式对产品进行管理和追溯，随着机器视觉图像识别应用变得越来越广泛，各种材质表面的条码变得非常容易被识别读取、检测，从而提高现代化的水平、生产效率大大的提高、生产成本却逐渐降低。

5、物体分拣

在机器视觉应用环节中，物体分拣应用是建立在识别、检测之后的一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，结合机械臂的使用实现产品分拣。

在过去的生产线上，是用人工的方法将物料安放到注塑机里，再进行下一步工序。而现在则是使用自动化设备分料，其中使用机器视觉系统进行产品图像抓取、图像分析，输出结果，再通过机器人，把对应的物料、放到固定的位置上，从而实现工业生产的智能化、现代化、自动化。

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