工业机器视觉概述
工业机器视觉是运用图像处理技术模拟人类视觉功能，实现对工业场景中物体的精准感知识别、深入分析以及快速决策。其工作流程包括图像获取、图像处理和输出结果与执行三个主要步骤。
工业机器视觉系统构成
典型的工业机器视觉系统由硬件和软件两部分构成。硬件包括工业相机、镜头、光源、图像采集卡和外部执行设备等，软件则包括底层算法平台和应用开发软件。
硬件组件
- 工业相机：根据传感器类型、像素排列方式和工作波长等进一步分类，如CCD相机和CMOS相机，面阵相机和线阵相机，可见光相机和非可见光相机。
- 镜头：包括定焦镜头、变焦镜头、远心镜头、微距镜头和广角镜头等，其性能指标包括焦距、光圈和景深等。
- 光源：通过提供适当的光照强度、均匀性和色彩特性，来增强目标物体与背景之间的对比度，常见的有可见光、红外光、紫外光等。
- 图像采集卡：连接工业相机与计算机的关键部件，负责传输信号、预处理图像数据，并提供相机的触发与同步功能。
- 外部执行设备：依据视觉系统处理分析后的结果执行相应动作，如机械手臂、自动化输送带、机器人末端执行器等。
软件组件
- 底层算法平台：为开发者提供一系列基础图像处理函数和工具，涵盖图像滤波、边缘检测、特征提取、目标识别等多个关键领域。
- 应用开发软件：针对不同的工业应用场景开发的专用软件，如缺陷检测软件和测量软件等。
工业机器视觉产业链
工业机器视觉产业链主要由上游核心软硬件厂商、中游产品制造商以及下游终端应用组成。
上游
- 硬件厂商：从事工业相机、镜头、光源、图像采集卡、图像处理芯片、控制器等硬件的研制。
- 软件厂商：从事视觉算法、软件库、开发工具等研发，为视觉系统提供图像分析、处理、识别、测量等功能的算法和软件支持。
中游
- 设备制造商：研制面向具体应用场景的机器视觉设备，为生产制造环节提供视觉检测、测量、识别等服务。
- 系统集成商：根据客户的特定需求，将各种机器视觉硬件、软件以及相关自动化设备等进行整合与优化，设计并实施定制化的机器视觉解决方案。
下游
- 应用终端领域：包括医疗、3C电子、汽车、物流、工业制造、智慧城市等领域。
工业机器视觉生态地图
e-Works精选了产业链上、中游的140余家企业，形成《工业机器视觉生态地图》，按其主要业务领域，划分为工业相机、镜头、光源、软件等组件以及设备制造和系统集成等几大类。
机器视觉在工业领域的应用
机器视觉的功能主要可以归纳为识别、测量、定位及检测四大类，在各类行业中有着广泛且各具特色的应用。
主要功能
- 识别：基于特征匹配、模板匹配以及深度学习等技术，对目标物体的外形、颜色或字符特征进行甄别，如文字识别、二维码识别等。
- 测量：将图像像素信息标定为实际用的度量单位，精准计算目标物体的几何尺寸，如尺寸测量、角度测量等。
- 定位：精准确定物体的坐标和角度信息，自动判别物体位置，如贴合定位、焊接定位、AGV视觉导航等。
- 检测：对目标物体进行表面缺陷检测及内部结构探测，如外观缺陷检测、内部缺陷检测、装配完整性检测等。
行业应用
- 电子制造：识别PCB板上的元件型号、规格、测量PCB线路宽度、孔径，定位元件安装位置，检测元件外观缺陷、装配错误等。
- 汽车及零部件：识别车辆型号和配置，检测零部件的尺寸、形状、表面缺陷、装配、焊接与涂装质量等。
- 金属及玻璃加工：识别原材料型号、规格，测量零部件的长、宽、高，定位金属零件的加工位置，检测划痕、裂纹、污渍等。
- 食品饮料：识别产品型号、批次，检测产品外观缺陷、异物，识别包装外观、标签，测量包装尺寸等。
- 医药：识别药片形状、颜色，检测药片表面缺陷、裂纹，测量药片直径、厚度，定位药片的装填位置等。
- 物流：识别包裹外观、标签，测量货物尺寸公差，定位货物摆放位置，检测货物的分类准确性等。
- 机器人：识别机器人颜色、位置，测量机器人自身抓取目标物体的位置，定位与路径规划，检测抓取物体的表面缺陷、装配质量等。
工业机器视觉市场格局
当前工业机器视觉市场呈现出多元化和层次化的竞争格局，主要可以分为国际巨头、国内头部企业和发展新兴创新企业三大阵营。
国际巨头
国际机器视觉厂商凭借其在技术研发、产品成熟度和全球市场份额方面的深厚积累，继续主导高端市场和高精度应用领域，如基恩士（Keyence）、康耐视（Cognex）、宝视纳（Basler）等。
国内头部企业
国内机器视觉企业凭借性价比优势和本地化服务，发展迅猛，在中低端市场占据重要份额，并逐步向高端市场渗透，如海康机器人、大华股份和凌云光等。
发展新兴创新企业
一批新兴创新型企业凭借技术创新和灵活的市场策略逐渐崭露头角，如思谋科技、汇萃智能、微亿智造等，通过聚焦细分领域，为市场提供了更具竞争力的解决方案。
市场份额
数据显示，2020年本土品牌市场份额首次超过海外品牌，到2023年，其市场份额已达到63%。
结语
工业机器视觉借助数字化、智能化技术的深度融合，为制造业的转型升级提供了强大动力。它赋能生产过程实现自动化监控和智能化管理，同时通过高清图像采集与精密算法分析，实现产品质量的精准检测和生产流程的优化。作为智能制造的重要支撑，工业机器视觉正成为新质生产力的重要组成部分。
