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工業4.0離不開智能製造，智能製造離不開機器視覺
日期：2018-05-05
來源：J9九游会中国
工業4.0離不開智能製造，智能製造離不開機器視覺。機器視覺是近年來發展迅速的一項新技術，利用光機電一體化的手段使機器具有視覺的功能。機器視覺為工業自動化打開了“新窗口”。智能製造時代，機器視覺發展潛力巨大。
機器視覺讓機器看懂世界題
顧名思義，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺的應用主要表現在四個方麵：
①引導和定位：上下料使用機器視覺來定位，引導機械手臂準確抓取。
②外觀檢測：檢測生產線上產品有無質量問題，該環節也是取代人工最多的環節。
③高精度檢測：有些產品的精密度較高，達到0.01~0.02m甚至到u級，人眼無法檢測必須使用機器完成。
④識別：數據的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等應用較多。
以檢測應用為例，簡單介紹機器視覺的工作原理。用工業相機采集被檢測器件的圖像，這是機器視覺最重要的一個環節，為了檢測出所有需要的特征，需要不斷地調整光源和相機的參數，然後利用專業的圖像處理軟件將模擬信號轉化為數字信號，再對其進行運算，抽取目標的待檢測特征，如顏色、器件表麵是否有劃痕、規格大小是否合格、表麵塗料是否均勻等等，然後輸出結果，反饋到機械端對器件進行分檢，將不合格器件挑選出來，即圖像獲取、信息處理和完成分揀三個過程。如圖所示：
智能製造時代，機器視覺發展潛力巨大
全球機器視覺產業主要分布於北美、歐洲以及日本地區，其中北美占比達62%，歐洲占比為15%，日本則為10%。
中國機器視覺相關產業起步較晚，但發展速度迅速，自2009年以來進入高速發展期，年增速達到15-20%左右。目前，中國已成為繼美國和日本之後的全球第三大機器視覺市場。2015年其市場規模達到22億元，全球占比8.3%，增速為22.2%，遠高於全球平均水平。2016-2020年，中國機器視覺市場增速預計將保持在20%以上，將達到十億美金級的市場空間。
我國機器視覺係統目前仍主要應用在半導體及電子製造領域，2015年占比高達46.4%，其中較為突出的是在SMT貼片、AOI/AXI設備以及連接器檢測上。汽車和製藥在機器視覺應用下遊中同樣占比可觀，2015年分別達到了10.9%、9.7%。（數據來源：中國報告網）
機器視覺係統的優勢在於提高生產的產品質量和生產線自動化程度。尤其是在一些不適合人工作業的危險工作或人眼難以滿足要求的場合；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。業內預計，機器視覺未來市場將會進一步打開。
機器視覺技術工業大應用
當前國內機器視覺技術廣泛應用於電子及半導體製造、汽車製造、工業檢測、藥品檢測分裝、食品包裝、印刷檢測、鐵路及公路檢測、公共安全、金融、生物醫學、娛樂、軍事、化工及科研等領域。而工業領域毋庸置疑是機器視覺應用比重最大的領域，其重要原因是中國已經成為全球製造業的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線改造，使機器視覺產品在工業製造領域的應用達到巔峰。
基於機器視覺的工業機器人定位技術
機器人的智能化程度影響著整個工業演化的進程，傳統的機器人大多是通過示教再現或者預編程來實現各種操作，極大地限製了機器人的應用。具有力覺、機器視覺及多種傳感器的機器人運動控製技術，是柔性自動化製造技術中的典範，利用機器人的視覺控製，不需要預先對工業機器人的運動軌跡進行示教或離線編程，可節約大量的編程時間，提高生產效率和加工質量。
工業在線檢測係統
機器視覺在工業在線檢測的各個應用領域十分活躍，如：印刷電路板的視覺檢查、鋼板表麵的自動探傷、大型工件平行度和垂直度測量、容器容積或雜質檢測、機械零件的自動識別分類和幾何尺寸測量等。
如英國ROVER（英孚）汽車公司800係列汽車車身輪廓尺寸精度的100%在線檢測，是機器視覺係統用於工業檢測中的一個較為典型的例子，該係統由62個測量單元組成，每個測量單元包括一台激光器和一個CCD攝像機，用以檢測車身外殼上288個測量點。檢測係統以每40秒檢測一個車身的速度，檢測三種類型的車身。係統將檢測結果與CAD模型中的尺寸相比較，測量精度為±0.1mm。
圖像識別完成數據的追溯和采集
電子標簽是近年發展起來的一項新技術，它采用機器視覺的識別技術，將涉及產品的各種質量信息寫入或讀出。如在四缸發動機的缸體生產線上，主軸承蓋在缸體上的裝配是一個典型示例。5個主軸承蓋的前端部呈不同的台階狀，各不相同。通過每個零件上的數字標識，按規定順序和方向安裝。在生產線的擰緊裝配工位和翻轉工位之間設置一檢測工位，通過自動識別，判斷裝配結果的正確性。若全部正確，則缸體繼續流向下一工位，否則報警並給PLC發出指令，使生產線停機，將有問題的缸體下線返修。為了適應1件/分鍾的裝配節拍，采用在缸體移動過程中檢測，2個光電視覺傳感器分別前後布置在生產線的上方和一側。前一個為零件定位傳感器，用以自動準確地觸發采樣，後一個用於動態識別5個主軸承蓋的表麵幾何形狀。根據預先置入的各主軸承蓋特征參數和采集到的傳感器輸出信號，可確定是否裝錯並指示具體出錯位置。（案例來源：大眾動力總成朱正德）
機器視覺讓機器看懂世界題
顧名思義，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺的應用主要表現在四個方麵：
①引導和定位：上下料使用機器視覺來定位，引導機械手臂準確抓取。
②外觀檢測：檢測生產線上產品有無質量問題，該環節也是取代人工最多的環節。
③高精度檢測：有些產品的精密度較高，達到0.01~0.02m甚至到u級，人眼無法檢測必須使用機器完成。
④識別：數據的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等應用較多。
以檢測應用為例，簡單介紹機器視覺的工作原理。用工業相機采集被檢測器件的圖像，這是機器視覺最重要的一個環節，為了檢測出所有需要的特征，需要不斷地調整光源和相機的參數，然後利用專業的圖像處理軟件將模擬信號轉化為數字信號，再對其進行運算，抽取目標的待檢測特征，如顏色、器件表麵是否有劃痕、規格大小是否合格、表麵塗料是否均勻等等，然後輸出結果，反饋到機械端對器件進行分檢，將不合格器件挑選出來，即圖像獲取、信息處理和完成分揀三個過程。如圖所示：
（機器視覺技術的工作原理）
智能製造時代，機器視覺發展潛力巨大
全球機器視覺產業主要分布於北美、歐洲以及日本地區，其中北美占比達62%，歐洲占比為15%，日本則為10%。
中國機器視覺相關產業起步較晚，但發展速度迅速，自2009年以來進入高速發展期，年增速達到15-20%左右。目前，中國已成為繼美國和日本之後的全球第三大機器視覺市場。2015年其市場規模達到22億元，全球占比8.3%，增速為22.2%，遠高於全球平均水平。2016-2020年，中國機器視覺市場增速預計將保持在20%以上，將達到十億美金級的市場空間。
我國機器視覺係統目前仍主要應用在半導體及電子製造領域，2015年占比高達46.4%，其中較為突出的是在SMT貼片、AOI/AXI設備以及連接器檢測上。汽車和製藥在機器視覺應用下遊中同樣占比可觀，2015年分別達到了10.9%、9.7%。（數據來源：中國報告網）
機器視覺係統的優勢在於提高生產的產品質量和生產線自動化程度。尤其是在一些不適合人工作業的危險工作或人眼難以滿足要求的場合；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。業內預計，機器視覺未來市場將會進一步打開。
機器視覺技術工業大應用
當前國內機器視覺技術廣泛應用於電子及半導體製造、汽車製造、工業檢測、藥品檢測分裝、食品包裝、印刷檢測、鐵路及公路檢測、公共安全、金融、生物醫學、娛樂、軍事、化工及科研等領域。而工業領域毋庸置疑是機器視覺應用比重最大的領域，其重要原因是中國已經成為全球製造業的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線改造，使機器視覺產品在工業製造領域的應用達到巔峰。
基於機器視覺的工業機器人定位技術
機器人的智能化程度影響著整個工業演化的進程，傳統的機器人大多是通過示教再現或者預編程來實現各種操作，極大地限製了機器人的應用。具有力覺、機器視覺及多種傳感器的機器人運動控製技術，是柔性自動化製造技術中的典範，利用機器人的視覺控製，不需要預先對工業機器人的運動軌跡進行示教或離線編程，可節約大量的編程時間，提高生產效率和加工質量。
（基於機器視覺的工業機器人定位技術流程）
讓機器人像人一樣，有自我意識：走到什麽地方，去抓取什麽工件，用多大力度去抓，把工件放置在什麽位置進行裝配，不是由人類設定程序控製，而是機器人自己做。這個“自我控製”的過程實際上就是通過機器視覺技術讓工業機器人有了智力。工業在線檢測係統
機器視覺在工業在線檢測的各個應用領域十分活躍，如：印刷電路板的視覺檢查、鋼板表麵的自動探傷、大型工件平行度和垂直度測量、容器容積或雜質檢測、機械零件的自動識別分類和幾何尺寸測量等。
如英國ROVER（英孚）汽車公司800係列汽車車身輪廓尺寸精度的100%在線檢測，是機器視覺係統用於工業檢測中的一個較為典型的例子，該係統由62個測量單元組成，每個測量單元包括一台激光器和一個CCD攝像機，用以檢測車身外殼上288個測量點。檢測係統以每40秒檢測一個車身的速度，檢測三種類型的車身。係統將檢測結果與CAD模型中的尺寸相比較，測量精度為±0.1mm。
（汽車車身在線檢測）
再如，金屬板表麵自動探傷係統利用機器視覺技術對金屬表麵缺陷進行自動檢查，在生產過程中高速、準確地進行檢測，同時由於采用非接觸式測量，避免了產生新劃傷的可能。圖像識別完成數據的追溯和采集
電子標簽是近年發展起來的一項新技術，它采用機器視覺的識別技術，將涉及產品的各種質量信息寫入或讀出。如在四缸發動機的缸體生產線上，主軸承蓋在缸體上的裝配是一個典型示例。5個主軸承蓋的前端部呈不同的台階狀，各不相同。通過每個零件上的數字標識，按規定順序和方向安裝。在生產線的擰緊裝配工位和翻轉工位之間設置一檢測工位，通過自動識別，判斷裝配結果的正確性。若全部正確，則缸體繼續流向下一工位，否則報警並給PLC發出指令，使生產線停機，將有問題的缸體下線返修。為了適應1件/分鍾的裝配節拍，采用在缸體移動過程中檢測，2個光電視覺傳感器分別前後布置在生產線的上方和一側。前一個為零件定位傳感器，用以自動準確地觸發采樣，後一個用於動態識別5個主軸承蓋的表麵幾何形狀。根據預先置入的各主軸承蓋特征參數和采集到的傳感器輸出信號，可確定是否裝錯並指示具體出錯位置。（案例來源：大眾動力總成朱正德）
