机器视觉是近年来工业自动化的重要科技之一，是机器人感知环境的核心能力之一，它赋予机器人“看”和“理解”周围世界的能力，也是实现工业 4.0 智能制造的关键。根据自动化协会 A3（Association for Advancing Automation）的定义：机器视觉是利用软件及硬件的结合，对于图像或影片进行分析处理，使其能在工业设备的执行过程中，提供引导与协助。相较于人工，机器视觉能以非接触式、快速、高准确性的方式执行指导、识别、测量和检查动作，能有效实现自动化转型，因此常被称为 “工业 4.0 之眼“。

   机器视觉从 90 年代在半导体、电子和汽车行业崭露头角，现已快速延伸到其他领域，例如监控、医疗、机器人、自动驾驶汽车和无人机等范畴。也因此机器视觉市场规模正逐渐扩大，根据 Research andMarkets 的预测，预计到 2030 年将达232亿美元，年增长13.2%。

机器视觉系统主要由以下几个核心组件构成‌：

1.   机器视觉相机‌：相机是机器视觉系统的核心组件，负责捕捉目标物体的图像并传输给计算机进行分析。相机的选择取决于应用场景，如检测精度要求、成像速度、光照条件等‌。常见的相机类型包括面阵相机和线阵相机，分别适用于不同的工业场景‌。

2.   ‌镜头‌：镜头决定了成像的清晰度、视角和景深，直接影响检测精度和稳定性。不同类型的镜头（如定焦镜头、变焦镜头或远心镜头）适用于不同的检测任务‌1。

3.    ‌光源‌：良好的光源能显著提高检测精度，避免反光、阴影或低对比度问题。常见的光源包括LED光源、红外光源和同轴光源等，每种光源适用于不同的检测环境‌。

4.   ‌图像采集卡‌：用于将相机捕捉的图像转换为数字信号并传输到计算机进行处理，主要用于高分辨率、高速检测场景‌。

5.   ‌处理单元‌：通常使用工业计算机（IPC）或嵌入式GPU加速模块来进行实时图像处理，确保系统的计算能力‌。

机器人视觉技术的核心优势

1.   增强环境感知与理解：

超越传统传感器：** 相比激光雷达、超声波等传感器主要提供距离和形状信息，视觉能提供极其丰富的场景信息，包括颜色、纹理、物体识别、空间关系、语义信息（如“这是一把椅子”、“那是一个停车标志”）等。

场景理解：*

不仅能检测物体，还能理解场景的上下文（例如，识别工作台上的工具、装配线上的零件序列、仓库中的货架布局）。

2.   提高精度与准确性：

高分辨率检测： 视觉系统可以进行亚像素级别的精确测量和定位，适用于精密装配、质量检测（如检测微小划痕、裂纹、尺寸偏差）。

目标识别与定位：能够准确识别和定位复杂环境中的特定物体（即使在有遮挡或光照变化的情况下），引导机器人进行精确操作（如抓取、放置、焊接点定位）。

3.   提升安全性与可靠性：

实时避障：通过实时分析图像/视频流，机器人可以动态感知和避开路径上的静态或动态障碍物，保障人机协作安全和自身运行安全。

状态监控：监控设备运行状态、检测异常（如泄漏、过热、人员闯入危险区域），及时预警或停机。

4.   增加灵活性与适应性：

处理非结构化环境：对于环境多变、物体摆放无序（如物流分拣、家庭服务）的场景，视 觉系统比预先编程的固定路径具有更强的适应能力。

快速切换任务：通过视觉识别不同物体或场景，机器人可以更快速地切换执行不同的任务，减少重新编程的需求，提高产线柔性。

学习与适应：结合AI，视觉系统可以持续学习新的物体、场景和任务，不断提升

性能。

5.   提高效率与生产力：

自动化繁琐任务：自动执行需要视觉判断的任务（如分拣、质检、引导装配），解放人力，24/7工作。

减少错误率： 在质检、分拣等环节，视觉系统比人眼更稳定、不易疲劳，能显著降低漏检和误检率。

优化流程：*提供实时视觉反馈，帮助优化机器人运动路径、工作流程和资源分配。

6.   降低成本：

减少人力成本：自动化视觉任务减少对人工的依赖。

降低废品率：早期精准的质量检测避免缺陷产品流入后续工序或客户手中，减少返工和报废成本。

提高设备利用率： 通过视觉引导实现更精准的操作，减少设备碰撞损坏风险。

7.   数据采集与分析：

过程监控：视觉系统本身就是强大的数据采集工具，可以记录生产过程中的大量图像和视频数据。

分析与优化：这些数据可用于分析生产瓶颈、追溯质量问题根源、优化工艺流程和进行预测性维护。

机器视觉的应用

机器视觉的应用范畴非常广泛，列举其中四种重要的应用如下：

·        工业自动化

o    品质检测：制造业是早期使用机器视觉来优化制造流程的产业，主要使用在自动光学检测 AOI（Automated Optical Inspection）。借由相机对物体表面拍照或扫描，检测物体的色差、瑕疵等问题。

o    视觉导航：使用在自主移动机器人 AMR（Autonomous Mobile Robot）或无人搬运车 AGV （Automated Guided Vehicle）上。机器视觉可通过相机、雷达、激光雷达等，对工作环境进行 3D 感知和识别，使机器人能够自主导航并到达目标地点。

·        安防监控

o    人脸识别：在机器视觉辅助下，从图像或影片中侦测和识别人脸。然后比对是否为已知的人脸。这对机场和边境管制中的身份辨识，可大幅提升侦测速度和安保管理。

o    车牌识别：在自动化车牌识别 ANPR（Automatic Number Plate Recognition）中，车牌由镜头捕捉，然后透过光学字符识别（OCR）来识别车牌号。在智能交通基础设施中，ANPR带来更加效率、便利的交通管理。

o    异常检测：利用机器视觉影像辨识技术，自动侦测监控影像中的异常情况，如入侵、窃盗、洪水或火灾等自然灾害检测。当检测到异常事件时，系统可自动发出警报通知，协助安保人员迅速做出反应。

·        医疗影像与手术辅助
机器视觉技术在医学影像领域，如 CT、MRI 和 X 光中可实现病灶的自动检测。利用深度学习等技术进行图像识别和特征撷取分析，可以帮助医生更快速、高精度地进行诊断和治疗。此外，机器视觉在手术辅助方面也发挥着重要作用，利用手术机器人和智能仪器等设备，以微创手术形式协助医生完成精确的定位、切割、止血和缝合等操作，克服传统手术的精确度不足、手术时间长及医生疲劳等问题。

·        自动驾驶
机器视觉在自动驾驶技术中，为自驾车提供多种功能，如车道线识别、障碍物检测、交通标志识别以及行人和车辆检测。借由使用高分辨率相机、雷达和激光雷达等传感器，机器视觉系统能够实时捕捉周围环境的数据，并进行特征提取和图像识别等处理，使自驾车对环境有清晰的认知。如车道线识别方面通过捕捉车道线的特征并进行直线或曲线拟合处理，确保自驾车能够识别并沿着正确的车道行驶。对于障碍物检测，机器视觉将图像和传感器数据进行分析，以确定障碍物的形状、大小和距离，帮助自驾车避免碰撞。

工业电脑在机器视觉中的角色

工业电脑拥有强大的运算能力、高度的连接性和稳定性，这些特性让工业电脑在机器视觉应用中成为不可或缺的关键角色。在图像数据的实时分析中，如图像处理、特征提取和识别分类等操作，高性能的工业电脑能满足这些计算密集型任务需求。此外，工业电脑可灵活的增加内存与硬盘空间，来应对不断增长的数据存储需求。

在通讯与连接性方面，工业电脑需与多个设备（如相机、传感器等）进行通信与数据交换。多元化的 I/O 接口使工业电脑能与其他设备连接，实现设备间协同工作。而无线通信功能让工业电脑将分析结果提供给控制中心作为决策依据。工业电脑具有卓越的稳定性，其强固的优势使其能在恶劣工业环境中正常运行。这些特点使工业电脑成为机器视觉应用中理想的运算平台。