机器视觉作为一个类别正在迅速发展。预计在未来六年中3D机器视觉市场的规模将增加一倍，而如今，该技术已成为大多数现代自动化解决方案的重要组成部分。

在制造环境中，有许多因素导致该技术的日益普及。首先，随着制造商继续努力解决劳动力短缺问题，总体上对自动化解决方案的需求已经增加。其次，成本已大大降低。当照相机、传感器、机器人技术和处理能力不昂贵时，它们可以应用于更多解决方案。

技术性能也在不断提高，使机器视觉系统能够在不到一秒钟的时间内处理大量信息。最后，先进的人工智能和机器学习算法使从机器视觉收集的数据变得更加有价值，制造商正在意识到这些见解的力量。

但是，机器视觉到底是什么？如何将其整合到自动化解决方案中以产生更好的结果？

给机器人眼睛和大脑

视觉系统通常包括一系列不同的部分，包括照相机、镜头、光源、机器人组件、处理计算机和专用软件。

摄像头当然是该系统中的“眼睛”，用于机器视觉的摄像头类型很多，每个摄像头可以分配给不同的应用需求。在自动化解决方案中配置摄像机的方式也有所不同。

静态摄像机放置在固定的位置，可以在必须执行速度的情况下使用。还有一些动态相机，它们位于机器人手臂的末端并且更接近过程，从而提供了更高的精度。

计算能力也是视觉系统的重要方面-本质上是帮助眼睛进行工作的“大脑”。利用机器学习算法的机器视觉所需的计算资源将不同于传统机器视觉应用所需的计算资源。许多公司提供用于实现视觉功能的软件库。

一些功能是为应用程序用户设计的。其他则供软件程序员使用。无论如何，它是提供机器视觉高级功能的软件，这些功能对制造商具有巨大的影响，具有控制任务的程序以及从生产线中反馈有价值的见解的能力。

机器视觉应用

用视觉引导的解决方案代替基本的人类能力的想法日益流行，因为流水线的视觉可以用于越来越多的应用和过程中。

典型的“盒装电子产品”组装过程提供了一个示例。这是一个涵盖多种形状和大小的产品类别，涉及许多行业（包括但不限于医疗设备、电动工具和家用电器）。这些硬件组件的组装过程包括将电子设备（例如电路板）放入外壳或盒子中。

盒装电子设备中涉及的许多组装步骤都可以从机器视觉的使用中受益，这是因为所需的精度。

检查:当所有顶盖和底盖组件进入装配线时，可以使用机器视觉检查它们，以查找金属裂纹等缺陷，如果这些组件的状况不佳，则可能导致组装后的单元出现质量问题。借助机器视觉，可以快速检测到裂纹，如果裂纹大于指定大小，则会自动剔除该组件。除了裂缝外，还可以检查颜色变化。彩色相机可以识别变色损坏并拒绝出现故障的部件。

产品跟踪:汽车和医疗保健行业需要在整个制造过程中使用产品跟踪。因此，通常，在组装过程中电路板的首要视觉任务是读取产品标签，序列号或条形码。产品标签标识了特定的单元，因此可以在整个组装过程中对其进行跟踪。

标签位置可以预先定义，视觉系统用于读取标签并将其发现结果传达给其他工厂系统。在生产线中普遍使用标签是机器视觉的另一个要求，这是机器视觉的另一个完美用例，它可以检测表面上的任何障碍物并确保完美放置。

安装：向电路板上添加组件可能需要视觉功能，以进行质量控制和定位。例如，对于需要添加到电路板上的压敏电阻，机器视觉将首先检查压敏电阻，以验证两条支脚均是直的且没有损坏。Vision还可以检查压敏电阻的标识，以确认它是正确的零件，以及压敏电阻的方向，以便在电路板上正确组装。

最后，视觉功能可以识别电路板上压敏电阻将被安装并焊接到位的正确位置。在焊接过程中，视觉用于监视条件，例如润湿区域、引线长度、焊球、接触角和焊料填充量。

机器视觉还有助于要求一致性和精度的类似过程，例如导热膏的点胶和金属屏蔽层的插入。分配密封剂是另一个例子。视觉系统可以参考预期的路径并将其与实现的结果进行比较。

最终组装：诸如螺丝拧紧之类的紧固方法也经常用于组装产品。该过程可以与视觉系统更加一致。机器视觉可用于识别螺孔，并使用螺丝刀将机器人准确地导航到指定位置。完成后，视觉系统可以验证螺钉是否已正确固定。如果螺钉不止一个，则可以使用视觉系统导航到其他孔，并根据需要执行多次拧紧过程。

机器视觉还可用于零件进给，指导详细的零件组装，零件分类和闭环活动，例如使用力反馈控制插入DIMM卡。

机器视觉的投资回报率

为了实现下一代自动化并充分利用该技术的优势，装配线上的机器视觉不仅“必备”，而且至关重要。这项技术实现了检查，机器人导航和质量控制的多种功能，并且随着技术的不断发展，机器视觉的用例也在不断扩大范围和复杂性。

对于自动化生产线的视觉解决方案可以提高生产能力，生产稳定性和产量，这对于制造商而言具有巨大的潜力。随着机器视觉所涉及的硬件和算法的不断改进，投资于这些解决方案的制造商的投资回报率也在不断提高。

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