随着社会的快速发展，未来的智能制造自动化将是发展的方向。随着中国制造业的深入，工业智能机器人产业市场将呈现爆发式增长，其中工业机器人“火眼和金眼”角色的机器视觉不可或缺。



让制造智能化



机器视觉是利用机器代替人眼进行测量和判断，它不仅限于对计算机图像的处理和判断，还包括对信息的处理和判断，从而达到对人类视觉的扩展。



工业视觉作为机器视觉的一个分支，更侧重于广义图像信号(激光、相机)和自动控制(生产线)的应用，具有自动化和非接触性的特点。



与人眼相比，工业视觉在客观性、重复性、成本和效率等方面具有明显的优势。



在智能制造系统中，机器视觉的应用可以概括为四个方向:



一、尺寸测量



随着制造技术的进步，工业产品特别是大型零部件的外形设计越来越复杂。同时，由于大型构件的尺寸和重量，不易频繁移动，给传统的测量方法带来了很大的麻烦。



机器视觉测量技术是一种基于光学成像、数字图像处理和计算机图形学的非接触测量方法。与传统测量方法相比，具有理论基础严谨、测量范围广、测量精度高、效率高等优点。



对象的位置



在工业机器人的操作过程中，零件的初始状态和机器人的相对位置是不固定的。因此，工件的实际位置与理想加工位置之间存在差距，使得机器人难以按照原程序进行加工。

随着机器视觉技术和更灵活的机械手臂的出现，这个问题得到了很好的解决，推动了智能制造的快速发展。



3、部分检查



零件检测是机器视觉技术在工业生产中的重要应用之一。在生产过程中，几乎所有的产品都要经过质量检验。



传统的手工测试存在许多缺点。首先，手工检测的准确性取决于工人的状态和熟练程度。其次，手工操作的效率相对较低，不能很好的满足量产测试的要求。近年来，劳动力成本也在不断上涨。



因此，机器视觉技术在产品测试中得到了广泛的应用。在制造过程中，没有一定的工序或加工缺陷会导致零件丢失、出现孔洞、污渍、划痕等常见表面缺陷。这些在工业生产中遇到的问题可以通过视觉检测和算法来解决。



4. 图像识别



在工业领域，主要应用有条码读取、二维码扫描和识别等。在过去，NFC标签和其他载体用于信息读取，这需要与产品密切接触。



随着工业摄像头等硬件设备的升级，二维码等标识可以远距离读取和识别，并承载更多信息，所有产品信息都可以写入二维码，无需在线查询信息。



变焦摄像头捕获条码图像和其他视觉信息，以控制产品质量。