机器视觉技术在工业领域的发展现状及趋势

白普俊 田迪 秦亚利

摘要：机器视觉在自动化工业生产过程中的应用已得到广泛认同，其核心技术包括定位、测量、检测和识别等方面。本文对机器视觉技术在各工业生产领域的应用现状进行系统梳理，归纳出该技术的优点和该行业的推进因素，分析国内市场和技术的发展趋势。

关键词：机器视觉；工业应用；视觉检测；视觉测量

1 概述

近年来，工业自动化和智能化的大趋势已经基本形成，并且随着CCD/CMOS传感技术、计算机技术、嵌入式技术、现场总线技术的发展，机器视觉作为一种信息获取便利、使用适应性强的技术也被越来越广泛地应用[1]，已经逐步成为工业自动化生产过程中不可或缺的系统。

机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的研究开始的。发展到现在，机器视觉技术已经成为一门涉及诸多领域的交叉学科。这些技术在机器视觉中是并列且融合的关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。

机器视觉主要是通过相关软硬件系统的协同工作来模拟人的视觉功能，但并不仅限于人眼的简单延伸，更重要的是具备人脑的一部分思考和分析功能：从被观察目标的图像中客观地提取信息（人眼功能），进行分析处理并加以理解（人脑功能），最终用于各类环境下的信息和决策输出。

机器视觉按其应用功能主要可划分为定位、测量、检测和识别四个方面[2，3]，四者之间并无明确的界限，彼此均有技术重叠性和独特性。将四方面技术合理有效结合，则可满足多种工况下的任务需求，其中在工业生产中有70%～80%的机器视觉单元应用在检测环节。

2 应用现状

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于设备集成，可为机器人等其他执行机构提供输入参数。因此，在现代自动化工业生产过程中或极度危险及污染的环境中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等方面，取代人工操作且比人工检更操作精确、提高生产效率和产品质量，推进智能自动化制造的进程。

最初，机器视觉技术在国际范围内最大的应用领域是半导体及电子行业。在半导体行业中机器视觉技术与的诸如锡膏印刷机、AOI检测等设备结合使用，从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，都依赖于高精度的视觉测量对于运动部件的引导和定位[2]。在国际市场上，半导体制造行业对于机器视觉的需求占整个市场需求的40%-50%。因此，也有“机器视觉的崛起很大程度上是得益于其半导体行业发展”的说法。

在电子制造领域，小到电容、连接器等元器件，大到PC主板、硬盘，在行业链条的各个环节，都有机器视觉系统的应用场景，尤其在3C产品生产过程中的自动检测设备上应用最广泛。在实际应用中，机器视觉检测系统可以快速检测排线的顺序是否有误、电子元器件是否错装漏装、接插件尺寸是否合规等。另外，机器视觉还可以进行表面检测和引导机器人进行高精度PCB定位和SMT元件放置，主要应用在PCB印刷电路、电子封装、SMT表面贴装、SPI锡膏检测等。

目前，机器视觉技术已经广泛扩展应用于汽车、机械、制药、食品、包装、纺织、农业、烟草、交通、物流等工业部门以及医学、军事领域[3]。在汽车制造行业机器视觉系统主要用于装配的在线检测和零部件的离线检测，还有表面检测，比如面板印刷质量检测、字符检测、工件表面缺陷检测等。在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，可减少人工劳动、减少物品的损坏率、提高分拣效率。另外，机器视觉技术还可应用于：交通行业的车牌辨认和流量检测、制药行业的包装检测、饮料行业的容量检测和外包装检测、烟草行业的烟标检测和外包装检测、纺织行业的布匹瑕疵检测、机械五金行业的螺丝钉检测、大型工件平行度和垂直度测量、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量、运输行业的货品分拣、钢铁行业的自动探伤和钢板外表缺点检测等方面。

3 发展趋势

机器视觉的诞生可在工业生产中最大程度地实现自动化技术，也是实现仪器设备精密控制、自动化、智能化的有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。相比于人工检测操作，机器视觉的主要优点包括：

1）可实现非接触测量，无需对被观测目标进行接触处理。

2）具有较宽的光谱响应范围，可观察到人眼无法看到的范围。

3）可持续长时间工作，不受环境或疲劳等因素的影响，始终保持客观检测。

4）应用形成规模后，可提高生产效率和产品质量，产生显著经济效益。

在国内，视觉技术的应用开始于90年代，因为当时此行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致当时国内机器视觉系统大多为国外品牌，国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家。然而，随着机器视觉的不断应用和国内市场需求的逐步增大，国内厂商在软、硬件以及集成应用等技术上已经日趋成熟。

总体而言，主要有如下三大因素持续推动着机器视觉行业的发展：

1）应用需求推动：机器视觉在制造业以及其他领域的广泛应用，带来了市场对该技术的认同，随之而来的是，将机器视觉技术应用到产业升级中的需求也在不断增强。

2）成本节约推动：机器视觉在应用中展现出的客观、稳定、高效、可持续等方面的优势，为用户的升级改造提供了强力的技术支撑，从长期角度来看，可大大节省人力成本。

3）技术革新推动：用户需求的多样化以及市场竞争的激烈性，使得软硬件厂商必须通过不断地技术创新和产品升级，才能占领市场，这反过来也有力的促进了机器视觉本身的技术革新。

伴随着人工智能产业的升温，机器视觉行业正在迈向新的发展阶段，市场规模将加速扩张。乐观预计，未来几年机器视觉行业年均增长率可维持在30%左右，到2021年，市场规模将超过100亿元。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，国内对于机器视觉的需求也逐渐增多。随着机器视觉产品的增多＼技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。机器视觉产品凭借其强大的性能优势，已經在众多的企业、高校、科研机构的大型项目和系统上得到很好的应用，其应用领域也越来越广泛。伴随着市场经济的不断发展，机器视觉行业的市场份额也将逐步扩大。随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代和未来企业中将得到越来越广泛的应用。总体来说，中国的机器视觉行业前景可期。

4 结束语

机器视觉技术在工业生产过程中的应用已得到了广泛的认同，在生产自动化升级中扮演着重要的角色，国内在该领域的发展也初具规模。我国在机器视觉领域是具有公认的强大市场潜力，这也对国内相关技术的进步与革新提供了广阔的历练平台。在需求、成本和技术等方面的综合推动下，机器视觉将成为自动化向智能化转变过程中的重要技术工具之一。

参考文献

[1]王苗苗. 基于机器视觉的圆形零件尺寸测量方法研究[D]. 辽宁：辽宁大学，硕士学位论文，2012

[2]汤勃. 机器视觉表面缺陷检测综述[J]. 中国图像图形学报，2017.

[3]朱阳芬. 机器视觉在汽车行业中的发展与应用[J]. 汽车实用技术，2017.

作者简介：白普俊（1987—），男，满族，辽宁省东港市，中国航天科工集团第六研究院210所，研究方向：机电控制、工业机器人、机器视觉。

（作者单位：中国航天科工集团第六研究院210所）