擅长“挑刺儿”？工业机器人“智慧之眼”紧盯产线，助工业智能升级

发布时间：2022-05-16

随着工业制造的不断发展和人工智能的兴起，各行各业对产品质量的要求也越来越高，机器视觉也因此受到广大用户的喜爱。这主要是因为人工检查难以适应当前市场发展和人们的质量要求。视觉检测被称为智能制造的“智慧之眼”，应用在工业领域，可代替人工完成识别、测量、定位、检测等工作，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉比人工检查有很多优点。例如，检查精度高，检查速度快，准确度高，安全可靠，可以连续24小时工作。

基础研发推动视觉检测工业场景应用

视觉检测源于计算机视觉，但又不完全等同于计算机视觉，视觉检测更侧重于工程应用，其在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、感光范围和信息集成等方面，都完胜人类视觉。因此目前视觉检测被广泛应用于工业自动化领域，特别是在精确性要求高、被检测物品移动速度快和工作重复性较高的场景下，高性能视觉检测成套技术与装备可为企业实现智能化改造、降低用人成本、提高生产效率。

因此，以高性能检测手段驱动工艺迭代、提升产品质量、满足多样化定制要求，已成为提升中国制造核心竞争力的迫切需求。

然而，某些制造领域的视觉检测产品长期被国外垄断，我国制造企业需要高价购买，而且工程师都在国外，一旦设备使用过程中出现问题，售后维修的沟通成本非常大。除了费用高昂外，还会造成时间的浪费，影响生产计划。

国内工业机器视觉发展势头正猛

目前，在国家大力支持的背景下，国内各省区市依托本地产业优势和资源优势，相继出台了一系列相关政策，如浙江、山东、上海等地出台的智能工厂、智能制造、人工智能、机器人等领域相关政策，以支持工业机器视觉为核心的机器视觉产业全面发展。在政策支撑下，国内工业机器视觉行业、市场呈现出愈加积极的发展态势。根据赛迪顾问智能制造研究中心发布的《中国工业机器视觉产业发展白皮书》显示，2019年，全球工业机器视觉市场规模约为80亿美元，较2018年增长约3%；中国工业机器视觉市场规模约为138亿元，增速约为4.8%。可以看出，中国工业机器视觉市场规模占全球比重接近25%，增速也高于全球水平。另外，据中国机器视觉产业联盟调查统计，国内机器视觉企业数量不断增长，海外和本土机器视觉企业已经突破200家，代理商也超过了300家，基本覆盖了机器视觉全产业链各环节。2019年，国产品牌占工业机器视觉市场的比重上升为48.66%，国外品牌占比51.34%。从相关趋势来看，本土机器视觉企业在加速崛起，品牌影响力不断增强。

结合智慧城市、智能安防、人脸识别等场景的发展情况，机器视觉的应用广度与深度不断推进，本土机器视觉企业在这一领域的竞争力持续提升。

机器视觉缺陷检测在各行业中的应用

在汽车安全上的应用

对大多数人来说，判断驾驶过程中的紧急情况仍然是主观的思考和意识。随着安全事故的频繁发生，安全概念引起了广泛的关注。数字化已经成为汽车安全监控系统的主流，成为业界的热门话题。

在零件检验应用中

缺陷检查机器视觉检查可以很容易地处理金属零件生产的质量控制，如硬币、汽车零件、连接器等。通过图像处理方法，可以发现金属表面的划痕、障碍、变色、粘膜等缺陷，指导机器传动系统踢开有缺陷的产品，从而大大提高工作效率。另外，通过对缺陷类型的统计分析，可以指导生产参数的调整和产品质量。

在印刷行业的应用中

使用在线/离线视觉系统查找打印过程中的质量问题，例如油墨堆积、飞行油墨、打印/明亮的打印缺失、错误套准、颜色偏差等。此外，在线设备可以检测颜色偏差和墨水量，反馈给PLC以控制打印设备的墨水供应，并在线调整墨水供应以提高打印质量和效率。

在PCB测试中的应用

使用视觉系统检测PCB裸板、电路板电线和组件的位置和间距不准确、电缆连接和组件尺寸不准确、组件外观不准确、电路通道、板脏等。

总结

机器视觉缺陷检测使用工业相机代替人眼来执行识别、测量和定位等功能。通用缺陷检测机视觉是照相机、镜头和光源的组合，而不是手动检测条形码文字、裂纹、包装、表面层完整性和凹度。使用缺陷检测机器视觉，可以有效检测生产线的速度和精度，大幅度生产生产生产和质量，减少人力成本，预防人眼疲劳造成的误判。