工业机器视觉技术是用机器代替人眼进行测量和判断的技术，通过将摄取目标转化为图像信号，经处理抽取特征并控制设备动作。它可提高生产柔性和自动化程度，应用于危险或人工视觉难以满足要求的场景，能提升生产效率和产品质量，还便于信息集成。

系统组成

• 光源：用于提供照明，不同类型光源在价格、亮度、稳定性等方面存在差异，选择时需考虑检测需求。
• 镜头：有多种分类方式，其参数影响成像效果，选型时要综合考虑系统精度、工作空间等因素。
• 工业相机：根据图像传感器、输出颜色、传感器类型和输出信号等可分为不同类型，选择时需关注系统精度、速度等要求。
• 图像采集卡：是图像采集与处理的接口，负责将模拟信号转换为数字信号，其参数和功能影响图像采集质量。

涉及技术

工业机器视觉是一个综合技术领域，涵盖了多个关键技术和组件：

视觉算法

工业机器视觉算法是图像处理算法的子集，针对工业应用具有可控照明条件、对被检工件有先验知识、要求高效率和高可靠性等特点。图像处理基本步骤包括预处理、分割、特征提取等，其中预处理算法有滤波、形态处理、二值处理和图像算数等，用于增强图像、去除噪音；后续步骤可实现目标分割、特征计算和边缘检测等功能，还可通过模板匹配、几何特征匹配等方法进行目标识别和测量。此外，视觉系统标定用于矫正图像畸变，关联现实与相机尺度，立体视觉则可重构场景三维几何信息。

应用领域

工业机器视觉技术广泛应用于多个行业，在各行业的质量检测、尺寸测量、目标识别和定位等方面发挥重要作用：

• 消费级产品：如消费电子产品加工等，可用于产品外观缺陷检测等。
• 工业级产品：在汽车制造、半导体、PCB、SMT等领域，可进行零件检测、IC字符读取等。
• 生物医学：如精子跟踪、医疗设备故障检测等。
• 安全：例如驾驶员注意力检测等。
• 物流和仓储：用于识别和跟踪货物，通过自动识别货物的标签、条形码等信息，实现货物的快速分类、存储和运输。
• 智能仪器：可以检测和识别仪器的状态和位置，帮助维护和管理，如在医疗领域检测医疗设备的故障或异常情况。
• 食品饮料：像红枣分拣等。
• 制药：药品质检等。

系统搭建和评估

搭建系统时，需根据项目检测条款选择合适的灯源、镜头和相机，并进行项目试验，建立检测程序原型，记录试验结果。评估机器视觉项目时，灯源、镜头、相机选型以及项目试验都是重要的考量要素，通过综合评估这些方面，可确保系统满足项目需求。

发展趋势

• 技术创新不断涌现：随着人工智能、深度学习等技术的不断发展，机器视觉技术也在不断创新和进步。未来，机器视觉系统将更加智能化、自主化，能够更好地适应各种复杂环境和任务需求。
• 应用领域不断扩大：除了传统的制造业、电子行业、汽车行业等领域外，机器视觉技术将逐渐渗透到医疗、农业、物流、安防等其他行业。同时，在AI、自动驾驶、人脸识别等新兴技术的带动下，市场规模将继续保持较高的增速。
• 集成化与模块化：未来的机器视觉系统将更加集成化和模块化。集成化的机器视觉系统将具备更强的功能和性能；模块化的机器视觉系统将更加灵活和可定制，能够根据用户的需求进行快速部署和配置。
• 3D机器视觉检测应用增加：3D机器视觉检测应用范围愈发广阔，其在提高产品质量和生产效率方面的作用将更加显著。
• 多技术融合：随着机器视觉技术与物联网、大数据、云计算等技术的融合，将推动工业机器视觉技术向更加智能化、自动化的方向发展。