機器視覺技術如今已成功的應用到了工業機器人當中，并已成為一項核心關鍵技術，這是否意味著該技術已經迎來黃金發展時期？

　　近期，我參加了ABB公司在武漢國際博覽中心舉辦的年度最大活動-第八屆自動化世界展，近距離了解了ABB公司的工業機器人解決方案、智能家居以及智能建筑能源管理平臺等產品和技術；對ABB所提出的主題“物聯網+”有了比較深刻直觀的認識。“物聯網+”即“物、服務與人的互聯”，這也代表了未來制造業的發展方向，通過互聯網技術把設備、服務與人以及制造流程緊密的聯系起來，提升客戶的體驗，提高生產效率，為客戶提供多樣化的定制服務與產品。

　　整個展會ABB的產品、技術、解決方案與服務的布局展示場景都是圍繞著這一主題展開。在展會中，ABB公司基于機器視覺技術的工業機器人給人留下了極為深刻的印象，讓人產生了在未來工業生產新時代中人與機器協同工作場景的遐想。機器視覺技術如今已成功的應用到了工業機器人當中，并已成為一項核心關鍵技術，這是否意味著該技術已經迎來黃金發展時期？

　　ABB YuMi：擁有機器視覺的靈活機器人

　　在展會中，我重點關注了ABB在機器人自動化方面的一些展區，ABB公司通過20個機器人工作站全面展示了ABB工業機器人在物料搬運、碼垛、組裝、激光雕刻、打磨、焊接、貼標、分揀等眾多環節的應用，無所不能的工業機器人技術令大家耳目一新。

　　其中，最吸引觀眾眼球的就屬ABB YuMi機器人，它是ABB工業機器人產品線中具有高度靈活性的自動化產品，是全球首款能實現人機安全協作的機器人。在現場，ABB設置了自動復原魔方，折紙飛機和用筆寫字3個有趣的應用場景來展示YuMi機器人的靈活性。

圖1 ABB YuMi機器人趣味應用場景展示

　　現場還展示了Yumi機器人在工業方面應用，在以視覺引導裝配為主題的機器人工作站上，YuMi機器人由影像系統引導，自由抓取零件盒中擺放雜亂的零件，然后再通過基于機器視覺進行零件定位最終完成電子元件連接器的裝配工作，從而解決了小型零件自動化裝配的生產需求，尤其是消費電子行業對柔性生產和靈活制造的需求。通過機器視覺技術，YuMi機器人擁有了“視覺”，可以雙手完成組裝工作，并能夠與人進行協同工作，真正意義上實現人機協同作業。

圖2 Yumi機器人視覺引導裝配工作展臺

機器視覺到底是什么？

　　在YuMi機器人上，機器視覺技術起到了十分關鍵的作用，代替人眼完成了定位和判斷的工作。不過機器視覺除了應用在工業機器人上以提高其靈活性和協同能力以外，還能夠應用在其他生產制造過程中，提高生產的靈活性和自動化程度。例如，在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，可以用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重復性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度，避免人為漏失。

　　歸納起來，機器視覺在工業上的應用主要集中在定位、檢測、識別、測量這幾大方面。

　　定位：主要體現在工業機器人方面的應用，工業機器人在完成裝配、分類或搬運作業時，需要視覺反饋給機器人空間坐標以提供零件的精確固定的位置和方向，保證機器人準確的抓取零件。

　　檢測：主要應用在檢測自動化生產線上的產品有無質量問題，該環節也是取代人工最多的環節。同時還有印刷品質量的檢測，產品組裝過程中有/無漏裝、殘次品檢測等應用環節。目前，機器視覺檢測在電子行業的應用較為廣泛，尤其是SMT、波峰焊、插件等環節，這些都是直接影響產品電氣部分質量好壞的關鍵環節，處理不當很容易引起后期產品的電氣質量問題，直接導致產品無法使用，對客戶影響非常重大，所以也是管控的核心。

　　識別：主要有顏色方面的識別，讀碼、無人駕駛汽車、紋理的識別等方面的應用。

　　測量：主要是制造產品中長度、角度的測量。另外，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視覺完成。

　　機器視覺的構成

　　一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。

圖3 傳統機器視覺系統構成及工作流程

　　機器視覺的工作原理

　　機器視覺系統的工作原理是利用圖像攝取裝置將被檢測的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作，實現自動識別功能。

圖4 機器視覺的典型應用場景原理圖

上圖就一個典型的機器視覺檢測應用場景，從圖中我們也可以了解到一個機器視覺系統的工作流程，從產品到達檢測位置，光電或傳感器感應到產品時，觸發機器視覺系統進行工作，通過光源（或多個組合光）對產品進行照明并獲取產品的圖像信息并完成圖像的數字化處理過程，視覺軟件快速識別數字化圖像并判斷產品是否合格，判斷完成后再進行離散輸出，剔除掉不良品，并在操作界面顯示出不良品畫面和統計信息，完成產品的檢驗過程，整個過程完全不需要人員干涉，使產線減少了工作人員的同時還能夠高效的管控產品質量。

　　智能制造呼喚機器視覺廣泛應用

　　如今中國制造業正在面臨前所未有的壓力，就在前不久，蘋果CEO蒂姆庫克到訪印度，并對外宣稱考慮“將iPhone生產遷往印度”。無獨有偶，富士康郭臺銘也表示，將在2020年，在印度國內興建10家至12家生產工廠，并創造至少100萬個就業機會。中國勞動力成本與租金飆漲，使中國制造業承受著不小的壓力，尤其是那些自主研發能力不強但卻能解決大量就業問題的代工企業。

　　據悉，我國勞動者的平均時薪已從10年前的4.35美元飆漲至12.47美元，十年間猛增近3倍，在此壓力下，中國制造向低成本、高效率的智能制造轉型成為發展大勢。與此同時，我國制造業大而不強，質量粗糙的問題也需要得到改善。

　　正因如此，2015年我國發布了實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領《中國制造2025》，其中“智能制造”被定位為中國制造的主攻方向，并被視為中國從制造大國向制造強國的轉變的“主力軍”，也成為中國制造業企業轉型的核心目標。

　　從智能制造的角度來看，機器視覺具有非常重要的作用，尤其是在智能產線和智能設備中，機器視覺可以使產品在自動化生產過程中質量更加穩定、更加高效。由于有了視覺，智能設備生產的柔性化程度、效率也將會得到極大的提升。

　　首先，在打造智能產線的過程中，必須要使質量控制能夠保持高速度、高精度、高分辨力、穩定性好、適應能力強以及可以長時間持續不間斷運作，人工檢驗很顯然已經無法滿足這方面的生產需求，而如果有機器視覺助力，就恰恰解決了這一問題。機器視覺系統不僅可以滿足自動化生產的各種需求，而且本身最大的特點在于非接觸性測量和檢驗，對于機器本身以及產品都起到了一定的保障作用。

　　并且我認為，機器視覺最大的價值不僅僅在查漏等基本的檢驗環節，更重要的是能夠實時動態的檢測產品的質量數據如尺寸、角度、精度等關鍵參數，并通過聯網將數據收集并加以分析和處理，從而實時感知、分析、決斷出產品的質量問題。

　　另外，機器視覺還可以高速的識別產品上的特征、條形碼等各種記錄產品身份信息的內容，使生產過程變得可控，產品生產過程具有可追溯性，這都是打造智能產線所必不可少的要求。

　　最后，機器視覺就是在智能設備中的應用，如前面提到ABB YuMi機器人就是很典型的代表，具備了機器視覺的工業機器人可以靈活自如的處理一些復雜的加工裝配過程，并且能夠做到人機協同工作，這也是未來制造的趨勢。

　　總結

　　當前全球正在興起以德國提出的工業4.0為首的新一輪工業革命，制造業正向數字化、網絡化、智能化上進行探索和轉變，商業模式也從過去以企業為中心轉向以用戶為中心。本文只是列舉出了一部分機器視覺技術在制造業中的典型應用，相信機器視覺技術還有很多有待我們發掘的應用場景和需要深入研究的地方，隨著機器視覺技術的不斷進步和更加廣泛的應用，必將能夠使制造業朝著更智能、更快速和具有視覺感知的方向發展，創造出理想中的人機協同的工作環境，并通過柔性化生產滿足客戶的個性化定制需求，機器視覺技術已然成為企業智能制造轉型重要應用之一。