機器視覺-三個皮匠報告百科

機器視覺是什么

美國制造工程師協會(SME)機器視覺分會和美國機器人工業協會(RIA)自動化視覺分會關于機器視覺的定義：機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。機器視覺即用機器代替人眼，模擬眼睛進行圖像采集，經過圖像識別和處理提取信息，最終通過執行裝置完成操作。

機器視覺技術通過計算機技術進行人的視覺功能模擬，從目標圖像中獲取信息，進行處理與辨識，在實際的檢測和控制中加以應用。機器視覺技術結合了機械原理、圖像識別、模擬、傳感器、人工智能、計算機軟件、光學成像等多種技術，具有功能性強、處理信息速度快、信息量大等眾多優點，在汽車組裝、武器制造、食品加工、工業產品加工等方面得到廣泛應用。機器視覺技術在工業制造領域的表現尤為突出，被廣泛的應用到自動化生產流水線的工件識別、缺陷檢測、定位等方面。

機器視覺發展歷程

1947 年，貝爾實驗室中威廉·肖克利與團隊共同發明晶體管，翻開半導體行業的篇章，半導體行業的發展為機器視覺奠定了重要的技術基礎。1950 年 Gibson 首先提出“光流”的概念，即空間運動物體在觀察成像平面上的像素運動的瞬時速度，利用圖像序列中像素在時間域上的變化以及相鄰幀之間的相關性來找到上一幀跟當前幀之間存在的對應關系，從而衍生出計算相鄰幀之間物體的運動信息的方法，這標志著“像素”作為最小單位開始進入影像統計的計算模式。

1969 年，第一片 CCD 圖像傳感器誕生，為機器視覺行業開啟了數碼圖像采集的大門，自此人類社會進步的各個領域都與圖像和視覺結下了不解之緣。在半導體行業誕生與發展的同時，機器視覺領域的發展也已拉開帷幕。20 世紀 70 年代，麻省理工學院人工智能實驗室創立了計算機視覺研究小組，并開設了“機器視覺”課程，吸引了許多知名學者參與機器視覺的理論、算法、系統設計等研究。90 年代，視覺企業成立，第一代圖像處理產品進入市場。在中國：

1999-2003啟蒙階段：中國企業主要通過代理業務對客戶進行服務。機器視覺技術首先進入品質要求較高的行業。一些對成本不敏感又對品質要求較高的工業領城率先引入機器視覺技術，如特種印刷及煙草行業。

2004-2007發展階段：中國本士企業開始探索研發自主核心技術，投入軟硬件，多個應用領域取得關鍵突破；隨著國內市場需求勃發，越來越多客戶開始尋求視覺檢測方案，機器視覺可以解決精確測量的問題并更好的提高其產品質量。

2008年至今，高速發展階段：國內機器視覺技術水平奮起直追，大量專業人才推動行業高速發展: 隨全球制造中心向我國轉移，中國已經是繼美國、日本之后第三大機器視覺領域應用市場。

機器視覺特點

(1)機器視覺是一項綜合技術，其中包括數字圖像處理技術，機械工程技術，控制技術，電光源；照明技術，光學成像技術，傳感器技術，模擬與數字視頻技術，計算機硬件技術，人機接口技術等這些技術在機器視覺中式并列關系，相互協調應用才能構成一個成功的工業機器視覺應用系統。

(2)機器視覺更強調實用性，要求能夠適應工業生產中惡劣的環境，要有合理的性價比，要有通用的工業接口，能夠由普通工作來操作，有較高的容錯能力和安全性，不會破壞工業產品，必須有較強的通用性和可移植性。

(3)對機器視覺工程師來說，不僅要具有研究數學理論和編制計算機軟件的能力，更需要的是光、機、電一體化的綜合能力。

(4)機器視覺更強調實時性，要求高速度和高精度，因而計算機視覺和數字圖像處理中的許多技術目前還難以應用于機器視覺，他們的發展速度遠遠超過其在工業生產中的實際應用速度。

機器視覺的功能和用途

機器視覺的用途可分為定位、識別、引導、測量、檢查。

(1)定位：零件定位在機器視覺應用中是關鍵的第一步。無論是簡單的裝配驗證還是復雜的三維機器料箱揀選，所有機器視覺應用的第一步是通過模式匹配技術在相機視野中找到關注的對象或特征。

(2)識別：視覺技術可以讀取字母、數字、字符。零件標識和識別機器視覺系統可以讀取條碼 (一維)、數據矩陣代碼 (二維)、直接部件標識 (DPM) 和零件、標簽與包裝上印刷的字符。

(3)引導：有多種需要引導的原因。例如機器視覺系統可以定位零件的位置和方向，然后將其與規定的公差進行對比，并確保它位于正確的角度以便準確地驗證裝配。然后可以通過引導將零件在二維和三維空間中的位置和方向報告給機器人或機器控制器，使機器人能夠定位零件或讓機器能夠對準零件。另外，可通過引導與其他機器視覺工具對準。

(4)測量：測量距離和位置以評估是否符合規格。測量應用中的機器視覺系統計算測量對象上兩個點、多個點或幾何位置之間的距離以確定這些測量是否符合規格。

(5)檢查：識別缺陷、異常和其他制造缺陷。檢查應用中的機器視覺系統用于檢測制造的產品中的缺陷、污染、功能缺陷和其他異常。如檢查藥物的藥片是否有缺陷，驗證顯示屏上的圖標或確認像素的存在，或檢測觸摸屏以評估背光對比度的水平。機器視覺也可檢查產品的完整性，如保證食品和藥品行業產品和包裝是否相符，以及檢查瓶子的密封、瓶蓋和環的安全性。

機器視覺典型系統

根據《奧普特-機器視覺全產業鏈布局多行業積累助力騰飛》報告，從結構上看，機器視覺系統主要包括成像和圖像處理兩大部分，前者依靠機器視覺系統的硬件部分完成，后者在前者基礎上，通過視覺控制系統完成。具體來看，主要包括光源及光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統(視覺處理分析軟件及視覺控制器硬件)等，其中，光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責成像功能，視覺控制系統負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智能設備的其他執行機構。

(1)光源控制器與光源:二者搭配使用，光源控制器為光源供電，控制光源的照明狀態(亮/滅)、亮度、頻閃等。

(2)鏡頭:鏡頭相當于人眼的晶狀體，是機器視覺采集和傳遞被攝物體信息過程的起點，所使用的的鏡頭為工業級鏡頭，需要更小的光學畸變、足夠高的光學分辨率、豐富的光譜響應選擇等，以滿足不同場合視覺系統的應用需求。

(3)相機:相機是時期視覺中的圖像采集單元，相當于人眼的視網膜，將光信號轉變為電信號。通過鏡頭的光學聚集于像平面、生成圖像，采集圖像后輸出模擬或數字信號，這些信號在視覺控制系統中重建為灰度或彩色矩陣圖像。工業相機對于拍攝速度、圖像穩定性、傳輸能力和抗干擾能力有較高要求。

(4)視覺控制系統:對通過光源、鏡頭、相機獲得的圖像進行分析處理，并根據處理結果和一定的判決條件實現機器視覺功能目標的軟件和硬件設備的總稱，相當于人腦的視覺皮層和大腦的其他部分。其核心是視覺處理分析軟件，可以附著于獨立的視覺控制器或者工控機，成為成為基于PC的視覺控制系統，也可以集成于相機之中，從而將相機進一步擴展為智能相機。

機器視覺

機器視覺檢測技術

機器視覺檢測技術的構成包括圖像采集，軟件圖像處理和圖像分析三部分。

圖像采集是對樣本圖片的采集，需要選擇合適的光源、專業相機與鏡頭，原理則是通過圖像傳感器將鏡頭匯聚的燈光轉化成電信號，再轉化數字信號，并傳遞到軟件處理部分進行分析軟件處理部分主要涵蓋圖像去噪、圖像增強、邊緣檢測等措施。

圖像分析部分包括特征信息的提取、有效特征的篩選和運用分類器進行圖像的識別三個部分，主要根據從圖像的像素中提取有效的特征信息，常采用 PCA等算法對圖像像素數據實行壓縮，降低高維的圖像數據來獲取特征，這樣圖像識別時，分類器更容易識別特征信息，從而提高分類的準確度，更加正確的分類識別

機器視覺

機器視覺行業重要企業

基恩士：相機、視覺處理分析軟件。成立于1974年，是傳感器、測量系、激光刻印機、顯微系統以及單機式影像系統的全球知名供應商。2011年—2018年，福布斯全球最具創新力企業100強。2001年首次在中國設立銷售網點?；魇渴侨蚓C合性的工廠自動化產品供應商，其直銷網絡覆蓋全球46個國家和地區，為超過25萬客戶提供產品和服務。

康耐視：相機、視覺處理分析軟件。成立于1981年，是機器視覺產品的全球領先供應商。

CCS：光源、光源控制器。創立于1993年，是全球機器視覺用光源領域的知名企業。2016年被東京交易所上市公司OPTEX收購，成為其MVL(MachineVisionLighting)業務分部的主要企業。

?？禉C器人：相機。2016年?？低曉谄湓瓩C器視覺業務部的基礎上設立的子公司，主要經營移動機器人、機器視覺和無人機三個業務板塊。進入機器視覺領域的時間較短，但是依托上市公司?？低暤馁Y金和技術實力的支持獲得了較快發展。?？低暈槿虬卜李I域領先企業，其在安防影像方面的技術積累和生產規模，對其研發工業相機產品并迅速規?；a有較大積極作用。

中國大恒：相機、整體方案。原名中國大恒公司，成立于1987年，現為大恒科技的控股子公司。在機器視覺部件方面，與眾多國際知名品牌有合作關系，為其在華的代理銷售渠道，同時，中國大恒還提供以機器視覺為核心的檢測設備，在印刷、紡織、空瓶等行業具有競爭優勢。

茉麗特株式會社：鏡頭、光學方案。創立于1973年，總部在日本。產品系列包括機器視覺遠心鏡頭、抗震微距鏡頭、線掃鏡頭、CCTV鏡頭、LED照明設備、光源設備及光纖光導等產品。機器視覺鏡頭和LED光源有較高知名度。 -

StemmerImagingAG：解決方案?？偛课挥诘聡臋C器視覺技術供應商，產品包括相機、鏡頭、照明產品、機器視覺系統以及定制解決方案，應用領域包括汽車、印刷、包裝、食品和制藥行業、醫療工程和交通技術等。

奧普特：光源、光源控制器、鏡頭、視覺控制系統。成立于2006年，是國內較早進入機器視覺領域的企業之一。在國內市場中，業務規模位居行業前五，且屬于前五名企業中唯一一個以生產銷售自主機器視覺核心軟硬件為主的企業，屬于行業內較有規模和影響力的企業。

機器視覺應用領域

由于機器視覺技術具備精準性高、反應速度快、適應環境強、不具備人的主觀性、檢測效果穩定可靠、處理圖像和分析信息的效率高、信息集成方便等優勢，廣泛應用在眾多領域

(1)消費電子：是最大的應用領域，機器視覺主要對產品進行PCB/FPC AOI檢測、零部件及整機外觀檢測、裝配引導等，能夠有效提高生產效率及良品率。

(2)半導體：機器視覺對半導體外觀缺陷、尺寸、數量、平整度、距離、定位、校準、焊點質量、彎曲度等檢測。

(3)平板顯示：機器視覺通過FPM-Inspect可以可靠地檢測甚至分類最細小的缺陷，例如，碎玻璃、凹痕、PT針、夾雜物或氣泡，甚至檢測到最小的劃痕。

(4)汽車制造：機器視覺的主要功能是對產品進行制造工藝檢測、自動化跟蹤、追溯與控制等。

(5)物體分揀：機器視覺的功能是對產品進行圖像抓取、圖像分析、輸出結果，再通過機器人把對應的物料放到固定的位置上，從而實現工業生產智能化、現代化、自動化。

(6)食品包裝及制藥：機器視覺的功能是對食品包裝的形狀、尺寸、密閉性和完整性進行檢測；對藥品數粒、打碼、泡罩版、藥品殘缺和短片等進行檢測。

機器視覺產業鏈

機器視覺產業鏈主要由.上游原材料、中游零部件供應商和裝備集成廠商、以及下游設備制造商和應用行業構成。由于機器視覺是由多個部件組成，每個部件的原材料均有不同，因此，產業鏈上游涉及的行業范圍較為寬廣。機器視覺的產業鏈的上游主要為LED、CCD、CMOS、光學材料、電子元器件、五金結構件等原材料。機器視覺產業鏈的中游主要有含光源、光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統的零部件供應商以及機器視覺系統的集成商構成。機器視覺產業鏈的下游主要為運用機器視覺技術的設備制造行業和終端用戶，所涉范圍十分廣泛，如汽車、醫藥、化學、電子、半導體、印刷、食品飲料、物流、煙草、醫療、電池等等，幾乎包括國民經濟的方方面面。

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