機器視覺在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用功能機器視覺在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用：

識別

在這里所謂識別就是對已知規(guī)律的物體進行分辨，包含外形、顏色、圖案、數(shù)字、條碼和二維碼等。當然也包含信息量大或者更抽象的,比如人臉、指紋、虹膜等

定位

定位就是在識別出物體的基礎(chǔ)上精確給出物體的坐標和角度信息。定位在視覺應(yīng)用中屬于基礎(chǔ)應(yīng)用，一個軟件的好壞很大程度取決于定位算法的能力。常見的定義算法有兩大類:基于灰度信息和基于幾何輪廓

測量

測量在機器視覺中就是把獲取的圖像像素信息標定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確計算出需要知道的幾何尺寸。通過圖像的方式更容易測量一些組合復(fù)雜的尺寸或基準復(fù)雜的尺寸

檢測

檢測在機器視覺中主要是指的各類外觀缺陷，一般情況下種類繁雜,這樣就注定檢測在機器視覺應(yīng)用中相對難解決。常見的缺陷包括表面裝配缺陷（如漏裝、混料、錯位、錯色等)、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印、拉絲、模糊等)、表面形狀缺陷（如崩邊、披鋒、凸起、凹坑、磨損等)

雖說機器視覺在中國已經(jīng)開展近20年，然而難以實現(xiàn)自動化這個問題始終沒有得到有效解決，只能由人工進行目檢，其主要原因是傳統(tǒng)圖像技術(shù)壁壘。傳統(tǒng)圖像技術(shù)主要通過模板匹配的方式，采用的二值化、濾波等形式進行檢測，依賴人工設(shè)定缺陷特征,然而產(chǎn)品的缺陷問題存在隨機性、復(fù)雜性以及缺陷與背景的相似性等特性,傳統(tǒng)視覺方法對其束手無策，檢測效果大打折扣。

近幾年隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,AI落地場景遍地開花，大家通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸開始解決一些工業(yè)缺陷檢測問題，然而AI在工業(yè)領(lǐng)域卻一直處于不溫不火的狀態(tài)，其主要原因:工業(yè)離散型特點，工業(yè)每個行業(yè)都有細分，每個細分產(chǎn)品都有所不同,AI公司需要深入各個細分行業(yè)進行了解摸索。從技術(shù)角度上說，要將AI落地工業(yè)，需要的不僅僅是深度學(xué)習(xí)及圖像處理技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)依賴于圖像，如何設(shè)計成像方案獲取適合深度學(xué)習(xí)使用的圖像便是第一道難題，市場上有較多的成像工程師，但大多數(shù)的工程師習(xí)慣于拍攝出適用于傳統(tǒng)的圖像處理的，而不是AI學(xué)習(xí)所需的圖像數(shù)據(jù)。需要既懂AI技術(shù)，同時又對相機鏡頭光源等成像精通的工程師,從而獲取適合用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的產(chǎn)品缺陷圖像。

另一方面，由于不同行業(yè)的產(chǎn)品缺陷大小形狀各不相同,復(fù)雜無規(guī)律，如果沒有豐富的視覺設(shè)計經(jīng)驗，往往需要耗費大量精力去測試算法模型，如此一來便造成漫長的開發(fā)周期,而已經(jīng)無法滿足習(xí)慣圖像檢測周期較短的制造業(yè)。在完成獲取圖像,訓(xùn)練好模型之后,如何將基于AI的缺陷檢測系統(tǒng)與工業(yè)生產(chǎn)線連接，如何與PLC通訊,形成一套完整的系統(tǒng)架構(gòu)，將其快速落地部署，亦是挑戰(zhàn)之一。

可見,一個AI檢測項目的落地，不僅僅要對行業(yè)、對客戶有足夠的理解,技術(shù)上從成像、AI訓(xùn)練檢測到產(chǎn)線部署,更是需要多方面的技術(shù)人才互相配合。

機器視覺的主要技術(shù)趨勢和市場趨勢機器視覺的主要技術(shù)趨勢和市場趨勢

（1）機器視覺的技術(shù)趨勢:高速化、高分辨率、全彩色、低功耗、模塊化、傻瓜化、先進數(shù)字網(wǎng)絡(luò)化、智能化特殊應(yīng)用等。

  (2）機器視覺的市場趨勢:價格下降、使用方便，用高質(zhì)量向中低端應(yīng)用擴展，性能提高、可靠性提高，能解決復(fù)雜高端問題,行業(yè)應(yīng)用大量增加且分工精細化，在產(chǎn)業(yè)鏈中重新定位并與相關(guān)技術(shù)結(jié)合更加緊密、更加多元化。

機器視覺的現(xiàn)況，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的視覺控制器，集成像、人工智能AI、學(xué)習(xí)、檢測部署于一體，已能夠快速對產(chǎn)品缺陷進行圖像采集、處理、訓(xùn)練、部署，實現(xiàn)對工業(yè)缺陷的檢測。

而且應(yīng)用模塊成熟，帶有相機、光源等接口,只需要在軟件上通過對相機(CMOS)、光源、觸發(fā)傳感器等進行簡單配置即可使用，無需進行額外的開發(fā)設(shè)計。

可以一次設(shè)置多個相機、多個光源以及觸發(fā)機制,根據(jù)AI學(xué)習(xí)訓(xùn)練的要求,不斷調(diào)整觸發(fā)時間等,從而獲取更適用的缺陷圖像，極大便捷工程師前期采集圖像的使用。大量地應(yīng)用在表面質(zhì)量檢測、工件尺寸測量和定位、各種標識的識別等。隨著全球市場對于生產(chǎn)制造行業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量要求的提高,產(chǎn)品的外觀檢測已經(jīng)成為制造商越來越重視的環(huán)節(jié)之一。