機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，目前中國已是繼美國、日本之后的第三大機器視覺領(lǐng)域應(yīng)用市場。本文將對機器視覺的應(yīng)用進行簡單盤點。

在這里，我們把機器視覺的功能分為檢測、測量、識別、定位，并以此盤點機器視覺的應(yīng)用。并在最后介紹一些目前較為火熱的重點領(lǐng)域。

工業(yè)檢測應(yīng)用

在工業(yè)檢測中利用機器視覺的非接觸、速度快、精度合適、現(xiàn)場抗干擾能力強等突出的優(yōu)點，使機器視覺技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，取得了巨大的經(jīng)濟與社會效益。

在板材加工檢測、玻璃基板表面檢測、PCB表面檢測、金屬表面視覺檢測、二極管基片檢查、印刷電路板缺陷檢查、焊縫缺陷自動識別等方面均得到了廣泛應(yīng)用。

在工業(yè)檢測中采用機器視覺，可提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。一方面可以在一些危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合中采用機器視覺；另一方面，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，機器視覺檢測可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的智能化程度。

測量應(yīng)用

主要用于測量零部件以及各類產(chǎn)品的尺寸否合格。除了利用工業(yè)相機進行二維的尺寸測量外，目前可利用結(jié)構(gòu)光、3D TOF等技術(shù)實現(xiàn)三維尺寸測量。對產(chǎn)品的基本特征尺寸、裝配效果、提供高精度監(jiān)控。

視覺在測量上的應(yīng)用，一方面減少了人力測量的需求，降低了人力成本；另一方面，視覺測量具有高精度的特性，誤測誤判的可能性極低。

圖像識別

圖像識別，簡單講就是使用機器視覺處理、分析和理解圖像，識別各種各樣的的對象和目標，功能非常強大。目前主要識別的內(nèi)容有人、車輛等各類目標物。在工業(yè)領(lǐng)域?qū)в忻鞔_信息的標識，OCR、一維碼、二維碼等常有識別需求。

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對明確信息的標識進行識別，有助于提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本。圖像識別大多商用場景還屬于藍海，潛力有待開發(fā)。同時，圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。

定位應(yīng)用

在工業(yè)應(yīng)用中，利用機器視覺對部件或產(chǎn)品進行定位。這種定位應(yīng)用多會輔助機器人或者其他執(zhí)行機構(gòu)以實現(xiàn)相關(guān)的動作。一般來說，定位可協(xié)助機器人實現(xiàn)噴漆、涂膠、抓取、焊接等動作。

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機器視覺涉及的其他較為火熱的領(lǐng)域

物體分揀

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在機器視覺應(yīng)用環(huán)節(jié)中，物體分揀應(yīng)用是建立在識別、檢測之后的一個環(huán)節(jié)，通過機器視覺系統(tǒng)將圖像進行處理，結(jié)合機械臂的使用實現(xiàn)產(chǎn)品分揀。

在過去的產(chǎn)線上，是用人工的方法將物料安放到注塑機里，再進行下一步工序?，F(xiàn)在則是使用自動化設(shè)備分料，其中使用機器視覺系統(tǒng)進行產(chǎn)品圖像抓取、圖像分析、輸出結(jié)果，再通過機器人把對應(yīng)的物料放到固定的位置上，從而實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、現(xiàn)代化、自動化。

視頻/監(jiān)控分析

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人工智能技術(shù)可以對結(jié)構(gòu)化的人、車、物等視頻內(nèi)容信息進行快速檢索、查詢。這項應(yīng)用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動的交通樞紐，該技術(shù)也被廣泛用于人群分析、防控預(yù)警等。

食品包裝與制藥行業(yè)應(yīng)用

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機器視覺在食品包裝領(lǐng)域適用范圍廣泛，可用于檢測瓶子的分類和液位測量、標 簽、蓋子、盒子的檢查，以及瓶的形狀、尺寸、密封性和完整性。食品包裝是食品質(zhì)量的重要保障，可以保護食品在流通過程中免受污染，提高品質(zhì)，避免發(fā)生安全事故。

機器視覺在藥品包裝、質(zhì)量檢測及控制等多個方面有廣大作為，助力醫(yī)藥行業(yè)加 快現(xiàn)代化、智能化進程。目前，在數(shù)粒、打碼、泡罩版缺粒、藥品殘缺和斷片、 加裝說明書、編碼識別等檢測環(huán)節(jié)，機器視覺檢測內(nèi)容豐富、穩(wěn)定、精確，滿足醫(yī)藥行業(yè)包裝線經(jīng)常變包裝產(chǎn)品的需求。

圖像及視頻編輯

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目前市場上也出現(xiàn)了很多運用及機器學習算法對圖像進行處理，可以實現(xiàn)對圖片的自動修復、美化、變換效果等操作。并且越來越受到用戶青睞。

汽車制造行業(yè)

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汽車制造質(zhì)量原先主要依靠三坐標測量完成，效率低、時間長、數(shù)據(jù)量嚴重不足， 且只能離線測量。機器視覺引入非接觸測量技術(shù)，逐步發(fā)展成固定式在線測量站 與機器人柔性在線測量站等在線測量系統(tǒng)，可嚴格監(jiān)控車身尺寸波動，提供數(shù)據(jù)支持。

機器視覺檢測系統(tǒng)可以對產(chǎn)品進行制造工藝檢測、自動化跟蹤、追溯與控制等，包括通過光學字符識別（OCR）技術(shù)獲取車身零件編碼以保證零件在整個制造過程中的可追溯性，通過識別零件的存在或缺失以保證部件裝配的完整性，以及通過視覺技術(shù)識別產(chǎn)品表面缺陷或加工工具是否存在缺陷以保證生產(chǎn)質(zhì)量。

消費電子行業(yè)

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機器視覺在消費電子領(lǐng)域，以PCB/FPC AOI檢測、零部件及整機外觀檢測、裝配引導等應(yīng)用為主，并呈現(xiàn)出越來越多的新的應(yīng)用場景。

在電路板從印刷裝置中移下，或在清洗劑中清洗后，以及返修完成返回生產(chǎn)線中，機器視覺提供的在線視覺技術(shù)可以在實施印刷操作后直接發(fā)現(xiàn)存在的缺陷情況，保證了操作者在加上PCB以前能夠及時處理有關(guān)問題。另外，發(fā)現(xiàn)缺陷時可以有效防止有缺陷的電路板送達生產(chǎn)線后端，從而避免出現(xiàn)返修或廢棄現(xiàn)象。操作者能夠及時得到反饋，明確處于操作中的印刷工藝操作是否良好，達到預(yù)防缺陷產(chǎn)生的目的，對生產(chǎn)效率和良率的提升至關(guān)重要。

無人駕駛

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隨著汽車的普及，汽車已經(jīng)成為人工智能技術(shù)非常大的應(yīng)用投放方向，但就目前來說，想要完全實現(xiàn)自動駕駛/無人駕駛，距離技術(shù)成熟還有一段路要走。不過利用人工智能技術(shù)，汽車的駕駛輔助的功能及應(yīng)用越來越多，這些應(yīng)用多半是基于計算機視覺和圖像處理技術(shù)來實現(xiàn)。

審核編輯：黃飛