本文介紹了機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程，通過其與人類視覺對比，凸顯出機(jī)器視覺的優(yōu)勢。但不可否認(rèn)的是，機(jī)器要做到完全替代人眼，仍有瓶頸需要突破。此外，通過對機(jī)器視覺的產(chǎn)業(yè)鏈情況進(jìn)行分析，對行業(yè)進(jìn)行梳理，有助于關(guān)注該領(lǐng)域的人士對機(jī)器視覺的未來趨勢作出預(yù)判。機(jī)器視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用歷史與發(fā)展機(jī)器視覺在工業(yè)上應(yīng)用領(lǐng)域廣闊，功能包括：測量、檢測、識別、定位等。產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級市場、中游系統(tǒng)集成/整機(jī)裝備市場和下游應(yīng)用市場。單價(jià)高的工業(yè)產(chǎn)品檢測設(shè)備?；茨媳砻嫘蚊矙z測設(shè)備采購

那么工業(yè)、傳感器、還有AI系統(tǒng)來控制這些設(shè)備，讓其他機(jī)器也變的有思維能力。再通過5G信息傳輸?shù)轿覀兊拇髷?shù)據(jù)服務(wù)器，然后由服務(wù)器統(tǒng)一控制整個(gè)工廠的自動化。五.AI系統(tǒng)糾錯(cuò)功能AI人工智能系統(tǒng)也可學(xué)習(xí)自動糾正錯(cuò)誤的問題，有時(shí)人工做的一些事情可能會出錯(cuò)，或者自動化控制那些有問題，這些都可以讓AI人工智能系統(tǒng)來糾正，避免發(fā)生不必要的損失，也可以在人遇到危險(xiǎn)時(shí)系統(tǒng)自動幫助人避開危險(xiǎn)。六.AI自動化檢測設(shè)備的配置檢測設(shè)備主要是通過工業(yè)相機(jī)來拍照采集圖像然后在系統(tǒng)進(jìn)行信息處理，設(shè)備拍照主要用到的相機(jī)有：CCD工業(yè)相機(jī)、CMOS工業(yè)相機(jī)、激光檢測相機(jī)、目前主要分為這三種，CCD工業(yè)相機(jī)主要應(yīng)用于動態(tài)拍照，CMOS工業(yè)相機(jī)主要用于靜態(tài)拍照，激光主要用于檢測產(chǎn)品的尺寸，還有檢測產(chǎn)品的平面度和深度。每個(gè)相機(jī)都有不同的功能。工業(yè)相機(jī)鏡頭，所有的相機(jī)都需要鏡頭，鏡頭主要的作用就是幫助工業(yè)相機(jī)放大或者縮小拍照視野。伺服電機(jī)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)設(shè)備都是動態(tài)拍照的，這樣的檢測方式速度會非常快，所以需要一臺運(yùn)轉(zhuǎn)速度非常穩(wěn)定的伺服電機(jī)來帶動。伺服電動帶動的平臺是一塊光學(xué)玻璃，為什么要叫光學(xué)玻璃呢因?yàn)椴ＡУ耐腹舛瓤蛇_(dá)95%以上。電腦主機(jī)。湖州顆粒度檢測設(shè)備價(jià)格半導(dǎo)體行業(yè)檢測設(shè)備，芯片、分立器件檢測設(shè)備。

機(jī)器視覺上游有光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機(jī)設(shè)備提供商，行業(yè)下游應(yīng)用較廣，主要下游市場包括電子制造行業(yè)、汽車、印刷包裝、、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、紡織和交通等領(lǐng)域。機(jī)器視覺全球市場主要分布在北美、歐洲、日本、中國等地區(qū)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2014年，全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模是，2015年全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模是42億美元，2016年全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模是62億美元，2002-2016年市場年均復(fù)合增長率為12%左右。而機(jī)器視覺系統(tǒng)集成，根據(jù)北美市場數(shù)據(jù)估算，大約是視覺系統(tǒng)及部件市場的6倍。中國機(jī)器視覺起步于80年代的技術(shù)引進(jìn)。

隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級需求，加上計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多機(jī)器視覺方案滲透到各領(lǐng)域，到2016年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模已達(dá)近70億元。機(jī)器視覺中，缺陷檢測功能，是機(jī)器視覺應(yīng)用得多的功能之一，主要檢測產(chǎn)品表面的各種信息。在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每個(gè)制程都有一定的次品率，單獨(dú)看雖然比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再剔除次品成本會高很多(例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上)，因此及時(shí)檢測及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級的重要基石。在檢測行業(yè)，與人類視覺相比，機(jī)器視覺優(yōu)勢明顯1、精確度高：人類視覺是64灰度級，且對微小目標(biāo)分辨力弱；機(jī)器視覺可顯著提高灰度級，同時(shí)可觀測微米級的目標(biāo)；2、速度快：人類是無法看清快速運(yùn)動的目標(biāo)的，機(jī)器快門時(shí)間則可達(dá)微秒級別；3、穩(wěn)定性高：機(jī)器視覺解決了人類一個(gè)非常嚴(yán)重的問題，不穩(wěn)定，人工目檢是勞動非?？菰锖托量嗟男袠I(yè)，無論你設(shè)計(jì)怎樣的獎(jiǎng)懲制度，都會發(fā)生比較高的漏檢率。應(yīng)用于大眾發(fā)動機(jī)的主軸焊縫檢測，采用線陣采集+深度學(xué)習(xí)的方案。

大幅度地提高了產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。譬如，企業(yè)中用于檢測輸血袋編號。在血袋生產(chǎn)過程中，血袋上的字符編號的正確和是必不可少的檢測信息。依靠工人的肉眼逐條檢測帶狀轉(zhuǎn)印薄膜上的字符串，來追蹤血袋編號是否錯(cuò)印，勞動強(qiáng)度大，效率低，不能從根本上保證檢測質(zhì)量。一旦血袋編號出現(xiàn)重印、錯(cuò)印將會發(fā)生嚴(yán)重醫(yī)療事故，因此一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的血袋編號字符的提取、識別與錯(cuò)誤反饋于一體的檢測系統(tǒng)就適時(shí)、必要的誕生了，用以提高一次性血袋出廠編號的檢測精度和自動化水平，保證產(chǎn)品質(zhì)量，解決生產(chǎn)實(shí)際問題。字符在線識別系統(tǒng)組成為達(dá)到識別目的，識別系統(tǒng)由硬件和軟件構(gòu)成。硬件系統(tǒng)主要有血袋編號檢測臺機(jī)械結(jié)構(gòu)、LED陣列照明系統(tǒng)、血袋編號圖像采集系統(tǒng)、攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)等。軟件部分是系統(tǒng)的，主要由圖像預(yù)處理、字符定位、字符傾斜校正、字符分割、字符識別等部分組成。識別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)基于labVIEW編程、圖像處理、微型計(jì)算機(jī)接口技術(shù)等實(shí)現(xiàn)輸血袋的文字在線識別。使用圖像灰度化技術(shù)、平滑、校正、直方圖均衡化等技術(shù)進(jìn)行圖像預(yù)處理。使用投影定位法等對字符進(jìn)行定位。使用投影法、模版匹配等進(jìn)行傾斜角度調(diào)整。使用垂直投影法對字符進(jìn)行分割。在線高jing準(zhǔn)度光學(xué)汽車面漆缺陷檢測。面漆流掛、漏洞、氣泡等瑕疵檢測。寧波表面形貌檢測設(shè)備咨詢

半導(dǎo)體硅片面形Wafer表面面形精度1微米;在線檢測，節(jié)拍可達(dá)4S.淮南表面形貌檢測設(shè)備采購

圖像識別中運(yùn)用得較多的主要是決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對模式向量進(jìn)行分類識別，是以定時(shí)描述(如統(tǒng)計(jì)紋理)為基礎(chǔ)的；結(jié)構(gòu)方法的是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串(或稱字符串)，通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨(dú)二分量分析；還有關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設(shè)計(jì)等都在不斷延展。3、深度學(xué)習(xí)帶來的突破傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學(xué)習(xí)則通過多層感知機(jī)模擬大腦工作，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)來學(xué)習(xí)簡單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出，訓(xùn)練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應(yīng)用上，例如自動ROI區(qū)域分割；標(biāo)點(diǎn)定位(通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應(yīng)科院等)，深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺的賦能會越來越明顯?；茨媳砻嫘蚊矙z測設(shè)備采購