前瞻研究：工业制造领域机器视觉技术应用现状及展望
人工智能技术逐步与其他先进制造技术融合应用，实现对制造业流程中产品质检、生产工艺优化、设备预测性维护等环节的运营效率优化，并促进了机器与人协同生产的智慧工厂新模式的诞生。其中，机器视觉的应用占比及未来应用潜力最大。
机器视觉系统主要用于完成定位、识别、检测、测量等任务，其使用可以提升生产线的检测精度、自动化水平、柔性化能力，同时降低人工成本、保证工人人身安全。目前机器视觉在半导体及3C电子制造、汽车制造、包装等行业已有广泛应用，也逐步拓展到医药制造、食品加工、纺织制造等领域。虽然其使用仍收到环境光源、核心硬件设备性能、设备端计算资源、检测对象多样性、方案经济性方面的限制，其技术上的不断革新，以及更多先进制造行业对高精度、高效率、高灵活性制造工艺的需求，仍会加速机器视觉进一步的拓展应用。
作者 | 杨行、樊晓芳
一、工业机器视觉系统结构
工业机器视觉系统构架主要分为硬件设备和软件算法两部分，其中硬件设备主要包括光源系统、镜头、摄像机、图像采集卡和视觉处理器；软件包中核心算法主要包括传统的数字图像处理算法和基于深度学习的图像处理算法。
工业机器视觉系统架构
机器视觉系统的完整工作流程
二、工业机器视觉系统产业及市场规模
2017年全球机器视觉市场规模达到40亿美元，2017～2025年复合增长率预计达到8.5%左右。机器视觉系统提供方主要集中于欧美地区，龙头企业主要包括：康耐视、基恩士、ISRA等。但随着食品、包装、工业、消费电子等制造产业逐步在中国制造，中国境内对机器视觉系统的需求量日益增长，未来5年年复合增长率将达到10.4%。
工业机器视觉系统产业链
三、机器视觉技术在工业制造环节中的应用优势
1. 可实现可靠性更高的产品质量检测及实时监控，有效的避免了人工检测过程中的主观性和个体差异性；
2. 检测精度可达到亚微米级别，突破了人眼的物理限制，在全生命产品周期内对产品进行外形、标签、完整度等方面的缺陷检测；
3. 数字图像处理和计算机视觉算法不断优化，在软件系统层面上提供更广泛及高效的检测功能，补充机器视觉硬件系统的检测能力；
4. 避免检测人员与被检测物件直接接触，防止物件被人为损坏，避免了检测系统机械部件的消耗程度以及维护成本；防止物件免受污染；
5. 使用机器视觉技术的机器人或者机械臂可以根据机器视觉系统提供的位置和方向信息，对工件进行智能抓取，广泛应用于食品，医疗制药和包装等行业，拓展了生产制造的柔性；
6. 减少人在现场操作的时间，有效的避免了操作人员的听力损害、身体机能下降等情况，保证了操作人员人身安全。
四、机器视觉技术在九大工业制造行业中的应用案例
五、机器视觉技术在工业制造中应用的局限性
1. 受到环境光源的约束：不同的光源将造成不同的成像质量和效果，直接干扰检测算法的检测，可能造成产品的误判；单一的视觉引导技术不能保证路径中障碍物检测的精度，决策控制层往往需要融合多种传感器采集的信息。
2. 受到硬件设备性能的限制：摄像头的镜头畸变矫正、标定差异性、视角范围有限；安装条件及场地限制，对传感器融合方案的要求；每个像素的暗电流不同，对光子响应不一致，会造成摄像机中空间及模式噪声；CCD线阵相机的参数设置的局限性。
3. 受到端上计算资源的限制：工业产品大规模复杂的模型架构需要依赖强大计算能力，当设备终端上内存难以满足时需要采用模型云端离线训练再部署到设备终端；图像数据传输时仍需要对特定的任务目标进行模型的参数调整、优化，会产生额外的工程开销，且实时性较差。
4. 受到检测对象多样性的限制：物体表面缺陷种类繁多、缺陷产生机理不明、缺陷描述不充分；机器视觉系统难以从数据中提取特征。
5. 受到成本和收益经济性的限制：视觉传感器等工业相机核心零部件和底层视觉软件的开发需较大投入成本。
六、工业机器视觉系统的10大未来发展趋势
技术
1.工业相机中的视觉传感器在结构设计上不断优化：
CMOS逐步替代CCD
CMOS提高采集数据维度及质量
动态视觉传感器实现像素并行图像处理
多传感器信息融合
2.嵌入式视觉系统的应用增加工业现场编程效率。
3.设备端深度学习模型不断获得压缩与加速。
4.设备端上计算能力的提升。
5.计算机视觉与机器人技术结合增加机器人视觉自适应能力。
口服液外观检测 磁性材料质量检测 砂石水分检测 砂石混合比 烟支外观检测 磁环外观检测
应用
1.可对3D打印产品瑕疵问题进行微米水平无损检测。
2.视觉信息提升智能机床加工过程中的自主感知能力。
3.智能视觉设备的应用提升工厂员工操作效率及安全。
4.让工业机器人从实际工作中学习基于视觉的运动技能及操作策略。
5.在细胞学研究工作中进行细胞显微镜图像质量的自动评估。
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