機器視覺是計算機視覺的一個分支，工業(yè)自動化領(lǐng)域中的視覺控制或視覺應(yīng)用，主要指的是通過前端光學(xué)攝像頭，從采集到的數(shù)字化圖像中提取相關(guān)信息，進行分析處理之后，用于對生產(chǎn)線流程或質(zhì)量的控制，以代替重復(fù)性人工操作。目前，機器視覺在工廠生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的實際應(yīng)用包括：對生產(chǎn)工件的完整性質(zhì)量檢測、識別、分類、零件位置及方向、尺寸測量、讀碼識別追溯、表面／色差檢測、自動化流水線作業(yè)等等?？梢哉f，機器視覺為流水產(chǎn)線、自動化設(shè)備安裝上了一雙“眼睛”，能夠提供全天候、高一致性、高可靠性的檢測結(jié)果，增添了工廠生產(chǎn)的智能化水平，因而也成為了邁向智能制造的一項重要技術(shù)。
根據(jù)有關(guān)機構(gòu)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在2019年，全球用于工業(yè)自動化領(lǐng)域的機器視覺技術(shù)的市場規(guī)模達53．7億美元左右，預(yù)計到2023年將達122．9億美元，年復(fù)合增長率高達21％，市場潛力巨大。
從整體供應(yīng)鏈來看，參與機器視覺系統(tǒng)開發(fā)的廠商大致上可以分為上游底層開發(fā)商，含核心零部件和軟件開發(fā)商；中游從事二次開發(fā)的設(shè)備集成和軟件服務(wù)商；以及下游所面對的各類機器視覺應(yīng)用廠商。其中，核心零部件及軟件供應(yīng)商主要包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等類型廠商，而在整個成本構(gòu)成中，零部件及軟件開發(fā)的費用基本上占了約80％的比例，可謂是重中之重。光源供應(yīng)商有OPT奧普特、銳視光電等；工業(yè)相機的主要品牌有Basler、堡盟、DALSA、Point Grey、Images Source等；市場上較知名的圖像軟件包有Halcon（MVtec）、VisionPro（康耐視）、免費開源庫Opencv、MIL（Matrox）等；運動控制卡供應(yīng)商有固高、雷賽、研華等等。
目前機器視覺在工業(yè)控制領(lǐng)域大多屬于二次開發(fā)層面，形式主要包括系統(tǒng)集成以及組裝生產(chǎn)自動化專機等等，要求開發(fā)商能夠掌握不同生產(chǎn)制造環(huán)境中的Know－How技術(shù)，設(shè)計出有針對性的產(chǎn)品或集成方案，視覺點膠控制、視覺螺絲機控制、視覺定位＋飛拍、視覺檢測等電子產(chǎn)品后段制造流程都是現(xiàn)在市場上的開發(fā)熱點。大部分廠商采用的都是“軟件平臺＋視覺開發(fā)包”的開發(fā)模式，開發(fā)包基于軟件平臺對常用各種圖像處理算法進行封裝，軟件工程師可直接調(diào)用封裝好的算法，實現(xiàn)各種復(fù)雜的圖像處理和分析功能，大幅降低了二次開發(fā)的難度和工作量。
機器視覺產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈組成
視覺應(yīng)用的三大層面難題
但就實際應(yīng)用而言，在目前機器視覺＋運動控制方案的實施過程中，各種“門檻”依然較高，問題主要來自于三個方面：一是，對于大部分技術(shù)開發(fā)工程師來說，機器視覺技術(shù)是一個全新的領(lǐng)域，要學(xué)習(xí)一種新的編程語言（如C＋＋）存在一定的難度，需要花費大量的時間和精力，加上視覺項目一般都是非標的，開發(fā)者的經(jīng)驗非常重要，普通電氣工程師要想快速掌握機器視覺應(yīng)用的編程和調(diào)試，絕非易事。
其次，對于設(shè)備制造商而言，為了提高工廠的生產(chǎn)效率，制造業(yè)產(chǎn)線升級的需求迫切，機器視覺的應(yīng)用已經(jīng)成為其中的一個重點，但機器視覺的硬件投資成本一直居高不下，令他們望而卻步；除了硬件投入之外，往往后期還需要高薪聘請視覺工程師對買回來的視覺系統(tǒng)進行開發(fā)和維護，這無疑又加重了工廠的人力成本。如何能夠有效地控制投資成本，是他們的主要訴求點，例如是否可以既經(jīng)濟又方便地在現(xiàn)有設(shè)備系統(tǒng)的基礎(chǔ)上添加機器視覺功能等。
另外，對于終端用戶來說，在使用機器視覺技術(shù)的過程中會發(fā)現(xiàn)，機器視覺和自動化控制（流程控制、工藝控制等）往往分屬于兩套不同的系統(tǒng)之中，兩者之間常?？赡軙捎谕ㄓ嵉榷喾N因素而導(dǎo)致整個系統(tǒng)的不穩(wěn)定（如出現(xiàn)停機、停線等狀況）。尤其是在當(dāng)前多品種、小批量、柔性化的生產(chǎn)模式下，產(chǎn)線的頻繁更換，增加了對機器視覺系統(tǒng)流程的修改和調(diào)試時間，從而大大影響了工廠產(chǎn)能，因此，如何讓設(shè)備在生產(chǎn)中更加穩(wěn)定，同時操作也更為便捷，能夠滿足產(chǎn)線快速調(diào)整和切換的需要，是機器視覺技術(shù)開發(fā)的一個課題。
機器視覺與運動控制的無縫集成
一般來說，機器視覺＋運動控制應(yīng)用大多數(shù)硬件架構(gòu)都是采用一臺控制器，通過外部連接視覺系統(tǒng)及產(chǎn)線上各個部位的工業(yè)智能相機及光源，視覺信號通過線纜和串口被傳輸?shù)娇刂破髦小Ｔ趦?nèi)部軟件框架中，以常見的計算機視覺為例，視覺程序一般位于Windows系統(tǒng)中的非實時用戶模式中，進行代碼分析和算法處理；而PLC工藝流程控制則多位于實時內(nèi)核模式之中。由于非實時用戶模式的任務(wù)執(zhí)行機制采用的是優(yōu)先級別，因此當(dāng)CPU的負荷過高、內(nèi)存過大、處理流程過多時，就可能會出現(xiàn)卡頓的現(xiàn)象，使得在非實時用戶模式下的機器視覺在完成同一檢測任務(wù)時最終所需要花費的時間卻不一樣，導(dǎo)致減慢生產(chǎn)節(jié)拍，影響生產(chǎn)效率。
為了解決這一難題，針對機器視覺應(yīng)用，倍福開發(fā)的TwinCAT Vision機器視覺解決方案將視覺技術(shù)集成在其TwinCAT統(tǒng)一的通用化控制技術(shù)平臺上，其中的圖像處理功能被添加到整合了PLC、運動控制、機器人、高端測量技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)及HMI的通用控制平臺TwinCAT軟件之中，通過這個統(tǒng)一的軟件平臺，來完成工廠所有的控制任務(wù)。
與傳統(tǒng)的視覺應(yīng)用方式相比，倍福TwinCATV ision同樣在一臺控制器上，除了集成運動控制、I／O控制、PLC控制之外，外部工業(yè)相機被直接接入控制器中的機器視覺模塊中，在內(nèi)部軟件架構(gòu)上，TwinCAT Vision將采集的圖像信號通過GigE相機驅(qū)動，傳遞到實時內(nèi)核模式下的PLC機器視覺與工藝流程控制系統(tǒng)中，以“時間片”的方式進行精準運行，與圖像處理相關(guān)的所有控制功能都可以在運行時系統(tǒng)中精確實時同步，從而消除了延遲，實時執(zhí)行圖像處理算法。這種方案的優(yōu)勢是，一臺控制器完成所有的控制任務(wù)，降低硬件成本，簡化系統(tǒng)；實時系統(tǒng)運行視覺任務(wù)，保證每一次執(zhí)行響應(yīng)的時間足夠穩(wěn)定，加快生產(chǎn)節(jié)拍，提高工廠產(chǎn)能；任務(wù)內(nèi)存間共享數(shù)據(jù)，多任務(wù)配合（如視覺＋運動控制、機器臂／人等）更高效方便；在倍福TwinCAT平臺上，只需要用到基于IEC編程語言（ST／LD等），且可延續(xù)原先PLC編程技巧和習(xí)慣，縮短了開發(fā)周期，降低了人力成本，同時還可運用倍福已經(jīng)集成好的視覺功能塊進行代碼開發(fā)，為技術(shù)人員帶來了便利。
12下一頁>（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
