第1个回答 2022-06-18
随着近年来我国制造业自动化改造的趋势愈加明显，越来越多的企业开始将机器视觉融入到自动化生产线中。其实在众多传统的工业自动化品牌中，能够提供专业视觉解决方案的厂家其实并不多。但是近年来，一大批传统的自动化系统供应商扎堆布局视觉产品，这背后隐藏的逻辑是什么？机器视觉又该如何完美应用到自动化生产流程中？
话说这年头的机器视觉技术，绝对可以算得上是工业领域的一大热门，因为市场前景一片大好而被各界广泛看好追捧，的确是件很自然的事情。不过，从产品和设备使用的角度看，我们更关注的或许是，将机器视觉和自动化控制“两个世界”的技术整合在一起，会在性能、成本以及应用体验...等各方面给用户带来怎样的影响和改变。
机器视觉的发展并非单一的应用。机器视觉技术使机器具有感知外界的眼睛，使机器具有与人类相同的视觉功能，从而实现各种检测，判断，识别和测量功能。 现在机器视觉的软硬件产品逐渐演变为产品生产和制造各阶段的重要组成部分。因此，这对系统的集成提出了更高的要求。
很多自动化公司需要集成的生产自动化系统，需要集合机器视觉与多种工业生产器械共同协同运作，比如工业机器人。它广泛应用于状态监测，成品检验和质量控制等多领域。 随着技术的不断进步，机器人与人之间的视觉差距正在逐渐缩小。视觉技术的成熟和发展使其在工业制造应用中得到越来越广泛的应用。
那么机器视觉又该如何完美应用到自动化生产流程中呢？
首先在集成机器视觉系统中，机器视觉仅仅是作为设备控制的一个应用模块，被整合到生产线设备的控制系统中。用户无需再考虑系统之间的数据交互和界面切换，仅使用一套自动化控制系统，即可以完成对各类应用参数的设置和调整。
机器视觉技术的应用将因此而被极大简化，设备的总体成本也会得到显著的优化。
貌似这样说还是太过于抽象了。接下来，让我们看几个在机器视觉的应用过程中可能出现的场景。
首先，若要将产品图像信息（如产品标识、条码/二维码、品质瑕疵...等）快速呈现到产线和管理系统的屏幕上，如：操作员终端、工厂大屏幕、中控室...等，在集成机器视觉系统中将变得极为简单，很可能也就是点几下鼠标的事情。
其次，在集成机器视觉系统中，将更容易实现对高速运动中的物体的精准图像捕捉，无需再在相机上接入编码器，直接使用由高速传感器触发获取的输送线位置，就可以完成对相机快门的实时控制。
而如果要在识别出产品瑕疵后进一步对其做出准确的剔废动作，目测用几条运控指令就完全可以搞定了。
再比如，若要对产线上的每个产品进行双重甚至多次图像识别，例如：需要同时记录产品条码、标签和外观，传统的做法需要为相邻的几台相机各接入一支光电触发传感器和编码器。
但如果使用集成机器视觉系统，就只需将一个光电输入信号、多台视觉相机和输送带编码器通过运控总线接入同一个设备控制系统，并基于输送带上的产品位置完成对相机快门动作的精准触发，硬件连接和软件逻辑都将因此变得非常简单。
另外，对于那些需要使用视觉技术辅助机器人操作的设备应用，使用集成机器视觉系统将可以把产品图像识别和机器人运动控制整合到同一个时间轴和空间坐标系中，从而省去两套系统之间大量繁琐的位置数据转换工作。
在机器视觉应用中，根据不同的产品/背景组合，适当的调整相机镜头和光源的参数设置（如：对焦、颜色...等），对于画面捕捉的质量和图像识别的性能也是极为重要的。如果将视觉技术集成、整合到设备控制系统中，那么用户仅通过在控制软件中编写的程序逻辑，就可以实现对这些分散在设备各处的视觉元件的自动设置和灵活调整，而无需再在现场逐一手动操作。这将极大的简化设备调试和运维的流程。
不难看出，若要将机器视觉整合到设备控制系统中，除了需要有一套集成视觉功能的设备控制器和系统软件，统一的现场总线网路也是必不可少的；并且，为了能够实现上述诸多基于视觉检测的高动态运控功能，这个网络系统还必须具备足够的实时确定性，以确保系统运行时各组件之间及时同步。
中国智能制造2025与机器视觉将密不可分。未来机器视觉技术必将成为工业自动化和智能的核心之一。要实现人机视觉在机器人上的延伸，必须要满足自动化程度高，效率高，精度高，适应性差的条件，在工业自动化过程中发挥重要作用。
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