【導(dǎo)讀】機器視覺廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，涵蓋眾多應(yīng)用場景。在制造業(yè)中，利用機器視覺執(zhí)行的任務(wù)有：對子組件進(jìn)行最終檢查，查驗零件有無潛在制造缺陷等等。在自動化領(lǐng)域，機器視覺在引導(dǎo)機器人方面發(fā)揮著重要作用。此外，它還用于驗證數(shù)據(jù)矩陣碼、檢查食品包裝和讀取條形碼。機器視覺白皮書將全面介紹機器視覺系統(tǒng)及市場，本文為第一部分，將重點介紹系統(tǒng)用途、市場趨勢、系統(tǒng)實現(xiàn)。

機器視覺廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，涵蓋眾多應(yīng)用場景。在制造業(yè)中，利用機器視覺執(zhí)行的任務(wù)有：對子組件進(jìn)行最終檢查，查驗零件有無潛在制造缺陷等等。在自動化領(lǐng)域，機器視覺在引導(dǎo)機器人方面發(fā)揮著重要作用。此外，它還用于驗證數(shù)據(jù)矩陣碼、檢查食品包裝和讀取條形碼。機器視覺白皮書將全面介紹機器視覺系統(tǒng)及市場，本文為第一部分，將重點介紹系統(tǒng)用途、市場趨勢、系統(tǒng)實現(xiàn)。

系統(tǒng)用途

機器視覺利用攝像頭從環(huán)境中收集視覺數(shù)據(jù)，然后通過硬件和軟件聯(lián)合處理這些數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合各種應(yīng)用的格式。機器視覺技術(shù)經(jīng)常采用專門的光學(xué)元件來捕獲圖像，以便對圖像的特定方面進(jìn)行處理、分析和量化。

這類應(yīng)用可以檢查生產(chǎn)線上正在生產(chǎn)的部件的特定特征，比如評估部件是否滿足產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，如果不滿足，則可能會丟棄部件。機器視覺系統(tǒng)采用數(shù)字傳感器，這些傳感器位于配備專用光學(xué)元件的工業(yè)攝像頭中并受到保護(hù)。傳感器捕獲圖像后，交由計算機硬件和軟件進(jìn)行處理、分析、測量圖像的不同屬性，從而輔助決策。

除了制造業(yè)中的質(zhì)量控制之外，機器視覺系統(tǒng)還有許多其他應(yīng)用。比如，可用于交通管理系統(tǒng)，監(jiān)視和控制交通流量，提高道路的安全性和效率。在醫(yī)療領(lǐng)域，機器視覺可以為診斷過程提供支持，通過精準(zhǔn)的圖像分析，盡早發(fā)現(xiàn)疾病。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，機器視覺系統(tǒng)可以監(jiān)測農(nóng)作物健康狀況，并實現(xiàn)收割過程的自動化。

此外，在零售業(yè)，機器視覺可以促進(jìn)自動結(jié)賬系統(tǒng)的應(yīng)用，改善客戶體驗和運營效率。因此，機器視覺系統(tǒng)功能強大，應(yīng)用廣泛，已成為現(xiàn)代科技不可或缺的一部分。

各種視覺系統(tǒng)

機器視覺系統(tǒng)可用于檢查各種各樣的產(chǎn)品，包括食品、飲料、藥品和電子產(chǎn)品等。機器視覺系統(tǒng)使用多種機器視覺技術(shù)，包括圖像識別、光學(xué)字符識別 (OCR) 和物體檢測，從而識別缺陷并加以分類。另外，它也可用于測量物體的尺寸和形狀，或是在整個生產(chǎn)過程中跟蹤和追溯產(chǎn)品。機器視覺系統(tǒng)可以幫助提高產(chǎn)品質(zhì)量，降低成本，并確保產(chǎn)品安全。通過在生產(chǎn)過程中盡早識別和糾正缺陷，機器視覺系統(tǒng)可以幫助避免召回和退貨。

1.損傷和缺陷：機器視覺系統(tǒng)可用于識別各種損傷和缺陷，例如孔洞、空隙、邊緣損壞、圖案瑕疵、浸管彎曲、封口損壞或缺失、噴霧扳機損壞或缺失。

2.字符和代碼：機器視覺系統(tǒng)可用于識別和驗證字符和代碼，例如點陣和非點打印、光學(xué)字符識別(OCR) 和 光學(xué)字符驗證(OCV)、批次、日期和條形碼、一維和二維條形碼（二維碼和定制圖案），以及用于跟蹤和追溯。

3.密封完整性檢查：機器視覺系統(tǒng)可用于在密封性檢查中，檢查產(chǎn)品的密封完整性。

4.對齊和定位：機器視覺系統(tǒng)可用于確保產(chǎn)品正確對齊和定位，例如圖形位置和對齊，蓋子與容器匹配等。

5.匹配和驗證：機器視覺系統(tǒng)可用于匹配和驗證產(chǎn)品，例如確保蓋子和標(biāo)簽圖案匹配，以及確保噴霧扳機或蓋子的朝向正確。

6.填充和方向：機器視覺系統(tǒng)可用于檢查產(chǎn)品的填充和方向，例如填充前瓶子是否存在、方向是否正確。

市場信息和趨勢

根據(jù) Expert Market Research 的報告，2023 年全球機器視覺市場規(guī)模達(dá)到了約 108.8 億美元。預(yù)計 2024 年至 2032 年期間，該市場將以 7.90% 的復(fù)合年增長率 (CAGR) 增長，到 2032 年將達(dá)到近 215.1 億美元的規(guī)模。

工業(yè) 4.0 和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 等先進(jìn)創(chuàng)新技術(shù)的采用和實施，是推動機器視覺市場增長的主要動力之一。工業(yè)各領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加上數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、機器學(xué)習(xí)、云計算和人工智能等先進(jìn)技術(shù)的加速融合，也在推動應(yīng)用機器視覺技術(shù)。為了能推進(jìn)實時決策、提高生產(chǎn)效率和自動化水平，各行各業(yè)都越來越關(guān)注裝備計算機視覺設(shè)備、嵌入式軟件、先進(jìn)傳感器和機器人的智能工廠，從而提振了機器視覺市場。然而，這種先進(jìn)設(shè)備的初始成本很高，而且頻繁維護(hù)也需要投入大量的資金和人力，這些因素可能會阻礙該市場增長。

機器視覺應(yīng)用憑借低硬件成本，快速高效的處理器，以及完整、可擴展的軟件而越來越受歡迎，這些軟件可提供部署和開發(fā)機器視覺系統(tǒng)所需的各種要素。

得益于汽車、包裝、制藥及其他工業(yè)應(yīng)用的迅猛增長，亞太地區(qū)的機器視覺市場正蓬勃發(fā)展。隨著亞太地區(qū)工業(yè)化的不斷推進(jìn)，各個工業(yè)領(lǐng)域?qū)ο冗M(jìn)技術(shù)的投資顯著增加，預(yù)計會為機器視覺市場的擴張創(chuàng)造機會。此外，中國、印度、韓國和日本等國家的電子、半導(dǎo)體、汽車行業(yè)發(fā)展強勁，勢必會令機器視覺市場的增長前景更加樂觀。

機器視覺技術(shù)自 20 世紀(jì) 50 年代誕生以來，已經(jīng)取得了令人矚目的進(jìn)步。機器視覺的發(fā)展與攝像頭傳感器的演變緊密相連。早期的 CCD 質(zhì)量很高，但速度和分辨率較差。CMOS 傳感器的出現(xiàn)促進(jìn)了降價和提速，為發(fā)展百萬級像素傳感器及紅外線、高光譜等特殊類型的傳感器奠定了基礎(chǔ)。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的蓬勃發(fā)展讓傳感器成功與 AI 緊密結(jié)合，使得實時物體檢測和場景理解成為可能。隨著 3D 成像、邊緣計算和先進(jìn)傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步，這一趨勢將持續(xù)發(fā)展，未來的機器有望以越來越高的準(zhǔn)確度和智能水平“看待”世界，為我們構(gòu)建一個自動化且富有洞察力的環(huán)境。

人工智能和深度學(xué)習(xí)取得進(jìn)步

人工智能 (AI) 和深度學(xué)習(xí)的持續(xù)進(jìn)步極大地增強了機器視覺系統(tǒng)的能力。AI 算法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 等深度學(xué)習(xí)技術(shù)，徹底改變了圖像處理和模式識別領(lǐng)域。這些系統(tǒng)可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，現(xiàn)在已能準(zhǔn)確識別物體、面部和場景并加以分類。

這方面的進(jìn)展使得面部識別、自動駕駛汽車、醫(yī)學(xué)成像和安全監(jiān)控等領(lǐng)域取得了重大突破。隨著 AI 的不斷演進(jìn)，機器視覺預(yù)期會變得更加精密，適應(yīng)性更強，并能處理日益復(fù)雜的視覺任務(wù)。這無疑將推動機器視覺領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展和創(chuàng)新。

系統(tǒng)實現(xiàn)

圖 1：機器視覺通用系統(tǒng)示意圖

在工業(yè)領(lǐng)域，機器視覺用于電子元件分析、特征識別、物體和圖案識別及材料檢驗。它可以幫助不同過程實現(xiàn)自動化，通過圖像處理發(fā)現(xiàn)故障。由于機器視覺能夠減少人工操作并提高產(chǎn)品制造的精度，因此備受歡迎。

下面的系統(tǒng)示意圖顯示了工廠環(huán)境中用于檢查物體的機器視覺實現(xiàn)方式。本節(jié)說明機器視覺系統(tǒng)的不同部分或模塊。大多數(shù)工廠檢查系統(tǒng)使用的都是類似的模塊，但可能存在一些細(xì)微差別。

攝像頭模塊：攝像頭模塊包括鏡頭和圖像傳感器，用于拍攝物體的照片以供稍后分析。鏡頭會根據(jù)照明條件和所拍攝物體的特點來選擇焦距和光圈范圍。圖像傳感器位于鏡頭后部的像平面處，負(fù)責(zé)信息的光電轉(zhuǎn)換。

圖像處理器：可利用圖像處理算法分析攝像頭模塊的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。以下是機器視覺圖像處理的主要步驟：

◆預(yù)處理：預(yù)處理包括消除噪聲和增強對比度。

◆顏色管道：顏色插值、顏色平衡、孔徑校正

◆圖像識別：

處理單元：需要一個處理單元和內(nèi)置軟件來處理圖像和執(zhí)行檢測、測量、比較等，以確認(rèn)圖像是否滿足質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，或為系統(tǒng)提供類型驗證或機器人控制。

照明模塊：照明是視覺系統(tǒng)中最具挑戰(zhàn)性的方面之一。物體或場景的照明不當(dāng)或照度低，可能會大大增加視覺系統(tǒng)的錯誤率。不過，應(yīng)用的照明是否適當(dāng)在很大程度上取決于要完成的任務(wù)。

傳感器：機器視覺系統(tǒng)通常包含光學(xué)傳感器、磁傳感器、激光雷達(dá)、超聲波傳感器和光傳感器，構(gòu)成了檢測系統(tǒng)的一部分。傳感器檢測最終產(chǎn)品是否存在缺陷。根據(jù)設(shè)置，傳感器還可能觸發(fā)圖像采集和處理，或使用某種形式的執(zhí)行器來對有缺陷的部件進(jìn)行分類、分流或剔除。

選擇黑白傳感器還是彩色傳感器，取決于對顏色信息和光敏度的權(quán)衡。彩色傳感器通過紅色、綠色和藍(lán)色通道捕捉自然圖像，因此非常適合要求通過顏色識別物體的場合。然而，彩色傳感器在低光條件下表現(xiàn)不佳，因為顏色濾波器陣列 (CFA) 會阻擋某些用于捕獲顏色數(shù)據(jù)的光線。相反，黑白傳感器舍棄了 CFA，以灰階捕捉所有入射光。因此，黑白傳感器在低光條件下要敏感得多，并且處理速度可能更快。

顯示：機器視覺中顯示模塊的主要作用是將處理后的圖像或視頻數(shù)據(jù)清晰直觀地顯示出來。在機器視覺系統(tǒng)中，顯示模塊是一個關(guān)鍵組件，用于顯示和解讀所捕獲的圖像或視頻數(shù)據(jù)。它以直觀的方式呈現(xiàn)處理后的信息，方便用戶評估數(shù)據(jù)的質(zhì)量，識別潛在的缺陷，并根據(jù)經(jīng)過分析的圖像做出明智的決策。

選擇和設(shè)置機器視覺方案時需要考慮的事項如下：

為了選擇適當(dāng)?shù)臋C器視覺方案，有必要單獨評估機器視覺的各個階段。

圖像捕捉 -機器視覺系統(tǒng)的用途應(yīng)該從一開始就明確定義。以圖像捕捉/攝像頭模塊為例。這類系統(tǒng)必須配備具有快速幀率和短曝光時間的高像素質(zhì)量攝像頭。另一方面，如果要根據(jù)產(chǎn)品的溫度對產(chǎn)品進(jìn)行評估，則必須使用紅外攝像頭。簡而言之，設(shè)備合適與否取決于具體的使用場景。

圖像處理/識別 -必須選擇合適的圖像處理軟件或圖像識別軟件，并將軟件集成到圖像捕捉所用的系統(tǒng)中。圖像處理軟件將在硬件上運行，硬件將決定圖像處理速度。所需的速度取決于具體使用場景，針對合適的速度進(jìn)行優(yōu)化將能有效降低硬件成本。

系統(tǒng)動作 -圖像處理和分析軟件必須與采取行動的系統(tǒng)無縫集成?？紤]機器視覺系統(tǒng)的總擁有成本時，需要納入集成成本。

文章來源：安森美

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