機器視覺是實現工業自動化和智能化的必要手段，相當于人類視覺在機器上的延伸，機器視覺一般具有高度自動化、高效率、高精度和適應較差環境等優點，今天小編帶大家一起了解下工業自動化中機器視覺的五大應用優勢。

01 引導和定位

視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置，上下料使用機器視覺來定位，引導機械手臂準確抓取。

在機器視覺與機器人相結合的應用場景中，機器人引導定位應用最為普遍。機器人定位引導可大致分為3種模式：

?固定相機模式

即相機安裝在設備機架上，不隨機器人的運動而運動，自左至右又依次分為抓取工況、抓取偏移糾正工況和放置工況。其中抓取工況，相機對傳送過來的來料進行拍攝和粗定位，將定位信息傳輸給機器人以便機器人根據定位信息抓取來料，如此可降低對工位間傳送機構準確性的要求，確保抓取的穩定性。

?運動相機模式

即相機安裝于機械臂頂端隨機械臂一同運動。雖不同于上述固定相機模式，但固定相機模式和運動相機模式在功能上殊途同歸，都可實現定位抓取與引導放置。兩者在保證功能的同時，能夠提供更多的安裝可能性以應對不同的環境與硬件條件限制。

?固定相機與運動相機模式結合

針對不同的設備安裝場景，為提升硬件安裝的適應性，固定相機模式與運動相機模式也可結合使用。

此外，在半導體制造領域，芯片位置信息調整拾取頭非常不好處理，機器視覺則能夠解決這個問題，因為需要準確拾取芯片以及綁定，這也是視覺定位成為機器視覺工業領域最基本應用的原因。

02 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。例如機器視覺涉及到的醫藥領域，其主要檢測包括寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。

（英萊案例：鎂碳磚外觀視覺檢測）

伴隨著現代工業自動化的發展，機器視覺檢測被廣泛應用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如紅外截止濾光片表面缺陷檢測、汽車輪轂型號識別、磁性材料外觀缺陷檢測、產品包裝上的條碼和字符識別等，這類應用的共同特點是連續大批量生產、對外觀質量的要求非常高。

（英萊案例：轉向架視覺檢測系統）

通常這種帶有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，我們經常在一些工廠的現代化流水線后面看到數以百計甚至逾千的檢測工人來執行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100%的檢驗合格率。機器視覺檢測憑借它自動化、客觀、非接觸和高精度的特點已經完全能代替人工來檢測這些單一、重復性的程序。機器視覺檢測系統與一般意義上的圖像處理系統相比，機器視覺檢測強調的是精度和速度，以及工業現場環境下的可靠性。

03 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。在生產生活中，每種產品都需要檢驗是否合格，需要一份檢驗合格證書，要說檢測在機器視覺應用最廣，應該沒人有意見。在過去機器視覺不發達的時候，人工肉眼檢測往往會遇到很多問題，比如準確性太低，容易有誤差，不能連續工作且易疲勞，而且費時費力。機器視覺的大量應用將產品生產和檢測進入到高度自動化。

最典型的案例就是硬幣字符檢測、電路板檢測等。以及人民幣造幣工藝的檢測，對精度要求特別高，檢測的設備也很多，工序復雜。此外還有機器視覺的定位檢測，飲料瓶蓋的生產是否合格、是否有問題，還有產品的條碼字符的檢測識別，玻璃瓶的缺陷檢測、以及藥用玻璃瓶檢測，醫藥領域也是機器視覺的主要應用領域之一。

04 識別

圖像識別就是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。可以達到數據的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等領域應用較多。

       最典型的案例就是識別二維碼了。二維碼和條形碼是我們生活中極為常見的條碼。在商品的生產中，廠家把很多的數據儲存在小小的二維碼中，通過這種方式對產品進行管理和追溯，隨著機器視覺圖像識別應用變得越來越廣泛，各種材質表面的條碼變得非常容易被識別讀取、檢測，從而提高現代化的水平、生產效率大大的提高、生產成本卻逐漸降低。

05 物體分揀

在機器視覺應用環節中，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后的一個環節，通過機器視覺系統將圖像進行處理，結合機械臂的使用實現產品分揀。

在過去的生產線上，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。而現在則是使用自動化設備分料，其中使用機器視覺系統進行產品圖像抓取、圖像分析，輸出結果，再通過機器人，把對應的物料、放到固定的位置上，從而實現工業生產的智能化、現代化、自動化。

總結

伴隨著工業發展進程及工業4.0時代的到來，機器智能化也逐漸成為現實。特別是近期工業自動化中機器視覺技術的發展，視覺技術的不斷更新迭代，使得其在智能制造中的地位也是日漸突顯，也推動了工業自動化、人工智能、智能制造等行業的進步，為各個領域都帶來更強勁的發展動力。