工业机器视觉概述

工业机器视觉，简单来说，是运用图像处理技术，模拟人类视觉功能，实现对工业场景中物体的精准感知、深入分析以及快速决策。 其工作流程一般包括以下几个步骤：

工业机器视觉系统工作流程

工业机器视觉系统构成

通过上述工作流程，可以清晰看到，一个典型的工业机器视觉系统通常由工业相机、镜头、光源、图像采集卡、外部执行设备等硬件组件，以及底层算法平台、应用开发软件等机器视觉软件构成。
 

工业相机

图像获取的关键设备，具有一系列独特的性能指标：分辨率、帧率、灵敏度、接口类型等。其中，分辨率决定了图像的清晰度，帧率体现了对动态物体的拍摄能力，灵敏度反映了对光线的敏感程度。接口类型决定了数据传输速度、传输距离等。

镜头

其光学特性对成像质量起着决定性作用。性能指标包括焦距、光圈、景深等。焦距决定了视角和放大倍率，光圈控制着进入镜头的光量，同时影响着景深；镜头类型也丰富多样，常见镜头包括定焦、变焦、远心等类型。定焦镜头具有较高的成像质量，适用于固定场景的拍摄；变焦镜头则可在不同焦距间灵活切换，方便对不同距离的物体进行拍摄；远心镜头能够消除透视误差，在高精度测量中具有重要应用。

光源

通过提供适当的光照强度、均匀性和色彩特性等，增强目标物与其背景的对比度，突出目标物特征。性能指标有光照强度、均匀性、稳定性和色彩特性等。按光谱分，包括可见光、红外、紫外光源等；按发光机制分，包括LED光源、荧光灯等；按形状分，包括环形、条形、面光源、点光源等；按使用方式分，包括前光源、侧光源、背光源等。

图像采集卡

连接工业相机与计算机的关键部件，能传输信号、预处理信号，提供相机的触发与同步功能，确保工业相机与其他设备精确协同工作。主要性能指标包括带宽、图像预处理能力、触发模式等。

外部执行设备

依据机器视觉系统处理分析后的结果执行相应动作，如机械手臂完成抓取、分拣等，是实现工业生产自动化控制的末端执行单元。

机器视觉软件

集成了图像处理算法，并基于底层算法平台开发，用于处理、分析图像数据，实现目标检测、测量等功能，服务于工业自动化等领域的软件集合。
 

机器视觉产业链

上游： 软件厂商——从事视觉算法、软件库、开发工具等的研发，为视觉系统提供图像分析、处理、识别、测量等功能的算法和软件支持。 硬件厂商——从事工业相机、镜头、光源、图像采集卡、图像处理芯片、控制器等硬件的研制，为整机制造和系统集成提供基础支撑。

中游： 设备制造商——研制面向具体应用场景的机器视觉设备，为生产制造环节提供视觉检测、测量、识别等服务的供应商。需掌握光学、机械、电子、控制等多领域技术，以保证整机设备的性能和稳定性，还需具备系统集成能力，使各硬件设备协同工作。 系统集成商——根据不同客户的特定需求，将各种机器视觉硬件、软件以及相关自动化设备等进行整合与优化，设计并实施定制化的机器视觉解决方案提供商，其核心价值在于对客户具体生产工艺和业务流程的深入理解，以及强大的系统整合能力和项目实施经验。

下游： 应用领域——包括医疗、3C电子、汽车、物流、工业制造、智慧城市等领域。其中半导体和电子制造行业是工业制造领域应用最多的行业。

工业机器视觉生态地图

e-works精心编制的《工业机器视觉生态地图》，涵盖了产业链中、上游140余家企业的信息，按其主要业务领域分为工业相机、镜头、光源、软件等组件以及设备制造和系统集成几大类。这份图谱不仅帮助识别潜在合作伙伴和技术供应商，更促进跨行业合作，是投资者、企业及研究机构不可或缺的资源。

工业领域四大应用

(一)识别

基于特征匹配、模板匹配以及深度学习等技术，对目标物的外形颜色或字符特征进行甄别，常用的识别技术包括字符识别 OCR、二维码识别、颜色识别等。

(二)测量

将图像像素信息标定成常用的度量衡单位，精准计算出目标物的几何尺寸，可用于缺陷测量、验证防错、产品轮廓测量等。

(三)定位

在识别出物体的基础上精准确定物体的坐标和角度信息，自动判别物体位置，可用于贴合定位、焊接定位、AGV 视觉导航等。

(四)检测

对目标物体进行表面缺陷检测及内部探测，可实现非接触式无损检测，可用于外观检测、内部检测、装配完整性检测等。
 

【关于e-works Research】

e-works研究院（简称e-works Research）是e-works（数字化企业网）专门从事两化融合、智能制造的研究、分析机构，研究领域包括智能制造、工业互联网，以及工业软件的市场、技术与应用研究。依托雄厚的行业资源、强大的智力资源，e-works Research长期致力于提供面向政府的产业规划服务、面向企业的咨询服务、面向厂商的市场研究服务，形成了政府决策与软科学研究、企业两化融合评估与诊断、产业调研与研究并行发展的业务格局。
 

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