機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成圖像信號，圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

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。