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　　作為提供機器感知能力的基礎技術之一，近幾年，機器視覺應用在CCD圖像傳感器、CPU/DSP圖像處理器等技術飛速發展的促進下，與生產工藝、大數據、企業云相結合，形成了針對各種生產要素的閉環反饋和優化系統，在支撐智能制造發展中起到了越來越重要的作用。

　　組編/編輯部

　　機器視覺在工業領域中的應用，已漸漸被人們所了解。伴隨著制造業由大規模、批量生產轉變為少量多樣、大量定制化模式，如今的生產企業對于產能、產線的規劃要求日益嚴苛，加上近年來在新冠疫情持續反復的影響下，人員、物流交通時常受阻，由此也帶來了對遠程運營管理的需求。作為提供機器感知能力的基礎技術之一，近幾年，機器視覺應用在CCD圖像傳感器、CPU/DSP圖像處理器等技術飛速發展的促進下，與生產工藝、大數據、企業云相結合，形成了針對各種生產要素的閉環反饋和優化系統，在支撐智能制造發展中起到了越來越重要的作用。

　　根據市場研究機構Markets and Markets的調查報告顯示，2021年全球機器視覺市場規模約為114億美元(含器件、系統及智能設備在內)，未來一段時期內，該市場的復合年增長率為6.1%左右，到2026年，全球機器視覺市場規模將達到153億美元(見圖1)。

　　在中國，從市場規模來看，近年來國內機器視覺市場穩定保持著20%的均速增長，其中2021 年中國機器視覺市場增速超過 45%，據GGII數據披露，2021 年 2D 視覺市場規模約為 117.20 億元，3D 視覺市場約為 11.51億元。至2025年中國機器視覺市場規模將有望超過 380 億元，其中，3D 視覺市場規模將超過 100 億元(見圖2)。從應用來看，目前3C 電子制造行業是機器視覺技術最多的應用領域，而近期表現搶眼的應用市場則包括汽車、半導體、鋰電池、醫藥、食品包裝、物流倉儲等行業，其中鋰電行業在2021 年的需求增長明顯，預計未來5-10 年將會是機器視覺應用增長的主要拉動“引擎”之一。

圖1 2021-2026年全球機器視覺市場規模統計及預測(單位：億美元，資料來源：Markets and Markets)

圖2 2016-2025年中國機器視覺市場規模統計及預測(單位：億元，資料來源：GGII)

　　機器視覺+運動控制軟硬件新發展

　　機器視覺是一整套系統工程，涉及多學科交叉應用范疇，從工作流程來看，大致上可分為成像、信號處理與分析、決策與執行三大環節，關鍵技術涵蓋圖像處理、機械工程、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻、計算機軟硬件等(如：圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡)，如圖3所示。

　　機器視覺控制器及系統屬于產業鏈上游設施，它的性能好壞直接影響到整個機器視覺系統的處理速度以及運行時間。在傳統方案中通常采用“視覺系統+PLC+運動控制”的形式運作，隨著當前生產設備邁向集成化的發展趨勢，使得越來越多的機器視覺系統將運動控制結合到其架構中，以代替傳統方案，從而解決了傳統方案帶來的編程效率低、人員操作難、人機界面數量過多等問題。

　　一直以來，機器視覺技術和運動控制技術都在各自的領域內發展，但現在，這兩類技術逐漸走向融合、甚至是開放的道路。在機器視覺方面，海量的并行運算對PC機的CPU性能要求越來越高，設備成本隨之升高，為此，“嵌入式運動控制+機器視覺一體機”這一硬件處理方式應運而生。而另一方面，運動控制技術經過多年的發展，逐漸分化為以DSP為代表的高精尖系列和以ARM為代表的簡易型系列兩大陣營，尤其是在一些多軸協調運動控制、高速點位運動控制等高端應用場景中，嵌入式設備采用英特爾x86架構的CPU和芯片組為系統處理器，加上高性能的DSP和FPGA為運動控制協處理器，并提供計算機常見接口及運動控制專用接口，就能夠實現點位運動、電子凸輪、直線插補、圓弧插補、連續軌跡加工等復雜的運動控制功能，同時借助多路高速鎖存輸入、高速精準輸出、位置同步輸出PSO，也可以匹配多臺高速工業相機的機器視覺應用。

　　在軟件方面，結合各類工業生產場景的視覺檢測應用需求，以及多年運動控制方面的技術積累，目前一些廠商開發出專業級工業機器視覺軟件。這類軟件針對實際工藝需求提供多種功能模塊，采用可二次開發的系統架構，方便客戶定制運動控制+視覺的工藝、算法，并可混合編程，支持實時仿真、在線跟蹤以及診斷/調試功能，同時提供典型應用如CNC、機器人等的視控一體解決方案，協助客戶快速實現智能裝備的視覺定位、測量、識別、檢測和各種復雜運動控制系統的應用開發。

圖3 機器視覺關鍵技術分類(資料來源：止卓資本)

　　在運動中檢測，確保高速工作節拍

　　隨著當前中國先進制造的迅猛發展，企業對于生產線的產能效率、柔性化，以及成品品質均提出了更高的要求。例如，針對流水線視覺篩選設備的應用，在流水線皮帶的傳輸過程中，物料通過每一臺相機時，系統都要對物料的正反面或者側面等進行視覺測量與檢測等，傳統的做法是當物料運動到每一臺相機的拍攝位置時，流水線皮帶停就會下來，視覺系統完成拍照及處理，而拍攝需要時間，這就往往會造成設備不必要的停頓動作和時間消耗，對產能產生嚴重的影響。

　　為此，深圳市正運動技術有限公司開發的ZMC430N運動控制器通過EtherCAT總線或脈沖軸接口控制伺服電機，內置高速鎖存功能，可通過高速輸入口鎖存轉盤上來料的編碼器實時位置，并通過光纖傳感器，感應及記錄來料位置;同時，根據鎖存位置，算出相機觸發的位置，采用視覺飛拍技術，當物料傳輸到相機拍攝位置時，由運動控制器內部觸發相機，進行動態無停頓拍照，實現微秒級的拍攝速度，數毫秒間就能輸出視覺運算結果OK或NG，回傳給控制器，確定是OK吹氣口工作還是NG吹氣口工作，以達到高速篩選的目的。最后，系統根據鎖存位置，算出吹氣口的位置，實現皮帶流水線不停頓、運動狀態下的吹氣篩選分類檢測功能，確保了高速的加工節拍效率。

　　正運動技術ZMC430N運動控制器支持最多12路硬件比較輸出，既保證了工作效率，又確保了精準度，適合1-8臺相機流水線式視覺篩選場合的應用，也適用于玻璃轉盤式視覺篩選的場合。在機器視覺檢測和測量過程中，機構不用停下來，相比靜態拍照，減少了機臺CT，提高了生產效率，還可通過PC上位機(C#/C++/.NET/Python/Qt…)調用API函數和下位機Basic混合編程，相比于傳統的PLC+觸摸屏方案，集成化更高，性價比更好，響應更快，效率更高，且檢測結果更加穩定、一致性更高。

　　無縫集成，降低應用“門檻”

　　在“機器視覺+運動控制”方案的實際應用中，為了克服技術工程師、設備制造商和終端用戶在開發、使用以及后期維護過程中通常遇到的“痛點”難題，近年來，許多技術供應商都在積極尋求突破，致力于將機器視覺這一相對獨立的功能集成到自動化系統中。

　　以PC控制技術見長的倍福自動化則在開放式、集成式自動化系統的開發方面有一定的優勢，基于其TwinCAT自動化系統開發平臺推出的集成式TwinCAT Vision機器視覺軟件與控制系統進行了深度集成，算法程序和控制程序可集成在 TwinCAT里，使得自動化工程師可以直接在熟悉的 IEC61131-3 中開發視覺方案，大大降低了機器視覺的應用“門檻”。

　　同時，TwinCAT Vision讓包含 PLC、機器人技術、IoT 等在內的所有應用，都能在一個運行環境中運行，擁有優秀的數據同步性能，數據傳輸不會產生延遲，不僅顯著提升了設備效率，更將 PC 控制的優勢詮釋得淋漓盡致。另外，遵循倍福開放式控制技術理念，TwinCAT Vision 也是一個開放的系統，支持 GigE Vision 協議，可以使用不同制造商生產的相機，還支持軟件擴展、允許用戶訪問原始相機數據等。不僅如此，倍福還有專門控制光源或者相機的超采樣模塊—— EL2596，可實現極速控制，針對飛拍和檢測節拍要求較高的場景也十分友好。

　　常見的機器視覺解決方案，會在單獨的計算機上托管集成圖像處理，在傳統的方案硬件結構中，用戶要添加額外的視覺系統處理器以及光源控制器等，這不僅增加了硬件成本，且當產線變更檢測物體時，人員需停機并重新進行復雜的流程編輯，無法適應現代柔性生產的需求。而在 TwinCAT Vision 中，除了相機光源鏡頭這些外圍設備，客戶只需一個軟件包+軟件授權，就可以完成視覺方案，不僅大大節省了硬件開支，并且通過圖像處理與控制組件的直接通訊，讓響應時間更短，設備生產節奏更快、效率更高。

　　此外，在軟件方面，TwinCAT Vision 實時的以太網接口驅動程序讓圖像數據可直接保存在控制器內存中，附帶的 GigE Vision 接口還保證了圖像數據傳輸的可靠、高速。相較于傳統的視覺算法(如 OPENCV、HALCON 等)，TwinCAT Vision 更加簡化，也更適合普通電氣工程師用 PLC 語言進行開發。

　　3D、AI先進視覺技術，步入聚光燈下

　　當前，在自動化、智能制造、人工智能等前沿技術的推動下，機器視覺在工業領域的應用動機、產業范圍、實現功能以及技術種類等方面都正處于一個快速演進的狀態。從最初制造企業對產能、良率及精度的追求，到協助企業實現能源效率、協同制造及大數據運營，再到具備可適應性和深度學習能力，機器視覺技術為制造業打開了廣袤的想象空間，并已在實際應用中逐漸從3C電子、半導體、汽車、食品加工等成熟行業，走向全制造產業鏈。特別是3D視覺和深度學習人工智能技術的應用實踐已成為行業開發的又一熱點。

　　近年來，研華科技在工業物聯網、智能制造、工業級邊緣AI平臺，以及智能化核心設備——運動控制、機器視覺、高算力工業計算機系統、智能I/O、工業協議網關等方面進行了深入的探索和實踐。以研華科技與ALSONTECH合作開發的3D視覺引導機器人為例，其在電動車充電樁的應用頗有獨特之處。該3D視覺引導機器人由機器視覺系統、AGV、驅動電機、電池、工業PC、三維定位傳感器(雙目攝像機)、激光雷達、開關、4G/5G網絡模塊等組件所組成。3D視覺引導機器人需要執行自主識別(人臉識別、行為分析)、網絡通信和視覺定位等任務。當汽車駛入無人充電站后，駕駛員無需下車，機器人站在充電站旁，利用機器視覺技術，它的“眼睛”可以幫助準確定位充電端口，引導充電插頭自動快速充電，甚至可以在充電結束后自動關閉充電蓋，整個過程只需幾分鐘。

　　該3D視覺引導機器人使用研華的IPC-240緊湊型工業計算機系統作為關鍵控制器。系統有一個帶有多個輸入/輸出和PCIe/PCI卡擴展插槽的面板，可根據客戶應用進行高度調整，集成了圖像采集(USB)、通信(LAN)和總線控制，其緊湊的尺寸和穩定的工業控制設計，使其易于安裝在機器人上。對于視覺應用，機器人使用配備獨立USB 3.0端口的PCIE-1154(4端口USB幀采集卡)，用于攝像機接口;具有獨立的帶寬，以確保穩定的數據傳輸而不會出現幀丟失，以及可鎖定的設計，以確保可靠的電纜連接;雙目攝像機用于精確定位和控制機器人充電。此外，帶有Intel?網絡控制器i210適配器的PCE-GIGE4擴展卡連接到激光雷達，實現快速數據傳輸;PCI-1680U控制卡有助于控制機器人的運動，包括制動、改變方向和加速。視覺檢測與控制系統的有機組合，將“車找充電樁”變為“充電樁找車”，大大提高了新能源汽車的充電便利性。

　　結語

　　機器視覺技術，從上游以光源、鏡頭、相機為首的核心零部件和底層的軟件算法庫，到最終的智能化硬件設備，整體產業鏈都在發生著日新月異的變化，促進其在工業領域的應用普及。在品質管控環節，機器視覺正代替大量的人工操作，起到優化成本和提升效率的作用，而近期，在AGV/AMR自動引導車、COBOT協作機器人等熱點應用場景中，機器視覺技術能夠實現視覺定位引導、對象辨識等功能，因而在提高工廠產能的同時，還可以保障生產現場的安全性，這些都是目前機器視覺技術在未來一段時期內重要的市場增長點。