隨著近年來我國製造業自動化改造的趨勢愈加明顯，越來越多的企業開始將機器視覺融入到自動化產線中。機器視覺正在當今的製造業扮演著越來越重要的角色。這一點，從這兩年各家視覺產品廠商忙不過來的訂單和連續高速增長的營業額就可見一斑。
        話說這年頭的機器視覺技術，絕對可以算得上是工業領域的一大熱門，因為市場前景一片大好而被各界廣泛看好追捧，的確是件很自然的事情。不過，從產品和設備使用的角度看，我們更關注的或許是，將機器視覺和自動化控製“兩個世界”的技術整合在一起，會在性能、成本以及應用體驗等各方麵給用戶帶來怎樣的影響和改變。
        而這，還是得從目前市麵上主流的機器視覺係統說起。
        老實說，盡管當下主流的機器視覺技術已經看上去十分牛掰了，但實際上它們在設備係統中基本上都還是相對獨立的，有時甚至可以說是非常封閉的。視覺產品與控製係統之間的接口極為有限，也談不上什麽信息和數據的相互共享。
        這其實在一定程度上增加了在設備產線中集成和使用視覺技術的難度，因為用戶不僅需要同時操作和維護兩套各自獨立的控製係統，還必須為了兩套係統之間的各種（實時）數據交互而投入大量人力、硬件和時間成本。尤其是現在的工業製造流程中，有越來越多的環節需要用到視覺技術，除了幫助識別和采集產品信息，還需要直接參與各種實時的機器控製。雙重係統帶來的複雜性，極大的抬高了機器視覺的應用門檻。
        在集成機器視覺係統中，機器視覺僅僅是作為設備控製的一個應用模塊，被整合到產線設備的控製係統中。用戶無需再考慮係統之間的數據交互和界麵切換，僅使用一套自動化控製係統，即可以完成對各類應用參數的設置和調整。
        機器視覺技術的應用將因此而被極大簡化，設備的總體成本也會得到顯著的優化。
        貌似這樣說還是太過於抽象了。接下來，讓我們看幾個在機器視覺的應用過程中可能出現的場景。
        首先，若要將產品圖像信息（如產品標識、條碼/二維碼、品質瑕疵等）快速呈現到產線和管理係統的屏幕上，如：操作員終端、工廠大屏幕、中控室等，在集成機器視覺係統中將變得極為簡單，很可能也就是點幾下鼠標的事情。
        其次，在集成機器視覺係統中，將更容易實現對高速運動中的物體的精準圖像捕捉，無需再在相機上接入編碼器，直接使用由高速傳感器觸發獲取的輸送線位置，就可以完成對相機快門的實時控製。
而如果要在識別出產品瑕疵後進一步對其做出準確的剔廢動作，目測用幾條運控指令就完全可以搞定了。
        再比如，若要對產線上的每個產品進行雙重甚至多次圖像識別，例如：需要同時記錄產品條碼、標簽和外觀，傳統的做法需要為相鄰的幾台相機各接入一支光電觸發傳感器和編碼器。
        但如果使用集成機器視覺係統，就隻需將一個光電輸入信號、多台視覺相機和輸送帶編碼器通過運控總線接入同一個設備控製係統，並基於輸送帶上的產品位置完成對相機快門動作的精準觸發，硬件連接和軟件邏輯都將因此變得非常簡單。
        另外，對於那些需要使用視覺技術輔助機器人操作的設備應用，使用集成機器視覺係統將可以把產品圖像識別和機器人運動控製整合到同一個時間軸和空間坐標係中，從而省去兩套係統之間大量繁瑣的位置數據轉換工作。
        在機器視覺應用中，根據不同的產品/背景組合，適當的調整相機鏡頭和光源的參數設置（如：對焦、顏色等），對於畫麵捕捉的質量和圖像識別的性能也是極為重要的。如果將視覺技術集成、整合到設備控製係統中，那麽用戶僅通過在控製軟件中編寫的程序邏輯，就可以實現對這些分散在設備各處的視覺元件的自動設置和靈活調整，而無需再在現場逐一手動操作。這將極大的簡化設備調試和運維的流程。
        一方麵，現階段傳統的視覺產品廠商在這個專業技術領域的優勢還是十分明顯的。所以，目測短期內被集成機器視覺係統所替代的，應該是那些相對簡單的入門級視覺應用，而不會是難度較高的複雜應用。
        另一方麵，我相信傳統的專業視覺技術廠商們也一定看到了機器視覺將逐步融入設備自動化控製係統的趨勢，在自動化廠商不斷完善和升級視覺產品的同時，它們也必將會積極的采取各種應對策略。
        因此，盡管集成機器視覺的方向已經很明確的，但這項技術的成熟和普及，必定不是一蹴而就、立竿見影的，而應該是一個逐步演進、循序漸進的過程。

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