在現代工業自動化生產中，涉及到各種各樣的測量、識別、分選和檢查。例如微小工件尺寸的精確測量，工件裝配的段差和間隙的測量，產品包裝上的條碼和字符識別等。它們可能具有以下一些特點：高速大批量檢測、檢測精度要求高、被測對象尺寸微小等。 在上述的這些情況下，利用人工無法連續穩定的進行檢測；另外，每個人的判斷標準不統一也導致檢測結果的不一致。這時，人們開始考慮把利用相機鏡頭來代替人類視覺并結合圖像處理技術來實現檢測，于是形成了一門新學科----機器視覺。 目前從視覺系統的運行環境分類，主要分為PC-BASED系統和PLC-BASED系統。前者是基于個人計算機的視覺系統，由光源、CCD或CMOS相機、圖像采集卡、圖像處理軟件以及一臺PC機構成。軟件一般完全或部分由用戶直接開發，用戶可針對特定應用開發適合自己的專用算法。 PLC-BASED系統（也稱視覺傳感器）是一種基于PLC的視覺系統，由光源、CCD/CMOS相機、圖像處理單元、監視器構成。圖像處理單元獨立出來，一般通過串/并行接口與PLC交換數據，用戶通過類似游戲手柄的裝置對顯示在監視器中的菜單進行配置，或在PC上開發軟件然后下載到系統中。此時，視覺系統的作用更像一個智能化的傳感器。 下面主要以在汽車行業應用廣泛的OMRON公司的視覺傳感器為主，簡要介紹一下視覺檢測的基本原理以及目前在行業中的相關應用案例。 視覺系統一般構成如下圖： 系統檢測過程由以下幾步組成： 1、 相機將被攝取物體轉換成圖像信號，并傳送到專用的圖像處理單元 隔行掃描傳輸型攝像機的情況下，在傳輸1個畫面時，圖像信號將分開偶數半幀和奇數半幀輸出，然后將兩個半幀圖像合并后便是全幀圖像。 2、 圖像處理單元將圖像的像素分布、亮度和顏色等信息，轉變成數字化信號 處理方法有2值化處理和濃淡處理。前者指將從攝像機讀入的256灰度的濃淡圖像轉換為白像素與黑像素（2值）后進行處理的方式。白像素為測量對象；后者指對從攝像機讀入的256灰度的濃淡圖像直接進行圖像處理的方式。 保持濃淡的模擬量部分與2值化處理相比，理論上能得到高精度的穩定結果。 3、 圖像處理單元對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征 如：面積、長度、數量、位置等 4、 圖像處理單元根據用戶預設的判斷條件輸出結果 如：尺寸、角度、偏移、合格/不合格、有/無等 5、 上位機如PC或PLC實時獲得檢測結果后，指揮系統執行相應的控制動作 如：定位、分選。 在汽車行業針對不同的工藝情況，一般視覺系統都提供多種檢測方法，使用者可以根據需要選擇合適的檢測方法。基本的檢測方法包括以下幾種：面積（檢測零件有無，密封膠涂層），缺陷（檢測注塑產品的缺陷和毛刺），重心和面積（機械手的定位），字符識別（檢測車身打刻號碼），邊緣間距（檢測傳送鏈的拉伸量），邊緣位置（檢測安裝螺栓的長度），灰度搜索（氣門鎖片壓裝檢測），分類（混線生產時的車型檢測）等等。 汽車行業近幾年在中國迅猛發展，國際知名公司紛紛在中國設立工廠。在提高就業率的同時，也將先進的生產工藝，嚴格的質量控制觀念帶了進來。以豐田公司的焊裝線為例就使用了10幾套OMRON公司的視覺傳感器，以這些傳感器為基礎建立起來的在線質量檢測系統，實現了實時、100%的品質監管，減少了不可復原不良零件的數量，降低了成本；并通過存儲的數據，可以清晰地把握品質變化的趨勢、預防大批量不良品的產生。 例如下圖對發動機艙在自動化焊接前的裝配定位檢查，左右共有8個裝配孔需要檢查（顏色相同為左右對稱）。該系統使用4臺F160視覺控制器連接8個相機，利用觸摸屏顯示實時數據。 視覺傳感器不僅僅在質量監控方面起著舉足輕重的地位，在設備的預防保全方面同樣也有用武之地。例如在涂裝/總裝使用的輸送鏈，經常因為鏈條的疲勞老化斷裂而產生斷鏈的故障，并且修復時間長嚴重影響生產。如果能對鏈條的拉伸變化量進行測量，就可以在疲勞斷裂前進行更換，從而減少停機時間，降低成本；而視覺傳感器正可以做到這一點！同時傳感器的高速計測可以在輸送鏈運行時作檢測，根據存儲的數據（OMRON視覺傳感器F160視野為150mm的場合精度為0.3mm），維修人員作出保養維護計劃。 可見在汽車的四大生產工藝沖壓/焊裝/涂裝/總裝的生產線上大量的視覺裝置已經逐步應用起來。以前人們對視覺傳感器有一種恐懼心理，認為其操作復雜，設定繁瑣；其實現在廠商使用的都是菜單化操作，并將頻繁使用的操作轉化為控制器上的特定按鈕，單觸發就可以完成菜單的轉換。 隨著汽車行業的競爭加劇，各廠家對產品的品質要求會更高，可以預見今后的機器視覺在汽車行業在線品質檢查中將占據主流！