機器視覺最早應用于工業制造領域。通過機器視覺的自動識別功能,許多流水線上具有高度重復性的檢測工作都可以不再依靠人來完成,大大提高了檢測效率和精度。黃凱奇介紹,機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。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,常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。

機器視覺是一個相當新且發展十分迅速的研究領域。據《中國機器視覺產業發展前景與投資預測分析報告》數據顯示,目前在國外,機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業,其中大概40%-50%都集中在半導體行業。諸如電路板印刷、電子封裝、SMT表面貼裝、電子電路焊接等,均需要使用機器視覺系統技術。機器視覺系統還在質量檢測方面得到了廣泛的應用,并且其產品在應用中占據著舉足輕重的地位。

但在中國,以上行業本身就屬于新興的領域。中國機器視覺市場起步較晚,行業集中度較高,部分經銷商開始以代理為主轉向大力推廣自主品牌的產品,行業分布、渠道分銷與成熟的自動化產品都有明顯差異。整個中國的機器視覺市場相較成熟的自動化產品應用水平偏低,市場遠未飽和。再加之機器視覺產品技術的普及不夠,導致以上各行業的應用幾乎空白,即便是有,也只是低端方面的應用。

一個典型的機器視覺系統包括照明、鏡頭、相機、圖像采集卡和視覺處理器5個部分。由于采集卡能更加迅速地傳輸圖像到存儲器,且計算機速度不斷加快,所以在目前的機器視覺系統中,視覺處理器的應用逐漸減少。圖像采集卡在機器視覺系統中舉足輕重。比較典型的PCI或AGP兼容的捕獲卡,可以將圖像迅速地傳送到計算機存儲器進行處理。有些采集卡有內置的多路開關,可連接多臺相機,能控制采集卡采用任意一個相機捕獲的信息。

伴隨著技術的發展,機器視覺的功能也在不斷擴展。金模網機器人產業研究專家羅百輝認為,缺陷檢測是通過機器視覺手段來分析零部件信息,從而判斷其是否存在缺陷;測量是通過使用機器視覺來對考察對象的尺寸、形狀等信息進行度量;人機交互是利用機器視覺工具分析人或者其他機器發出的指令,從而實現對機器的操縱;環境建模是對機器周圍環境進行感知建模,比如移動機器人對路面環境進行感知建模等。

目前總的看來,機器視覺在工業電子以及半導體行業應用還是最為主要的,如PCB板缺陷檢測、IC芯片缺陷檢測等。交通領域的應用如電子眼也較為廣泛,其他行業如制藥中的藥品成分分析、互聯網中的視覺計算廣告、物流中的物品分揀等等,都有機器視覺應用的影子。

如今隨著我國配套基礎建設的完善,技術、資金的積累,各行各業對采用圖像和機器視覺技術的工業自動化、智能化需求開始廣泛出現,國內有關大專院校、研究所和企業近兩年在圖像和機器視覺技術領域進行了積極思索和大膽的嘗試,逐步開始了工業現場的應用。

但目前中國機器視覺系統應用大多集中在如藥品檢測分裝、印刷色彩檢測等,真正高端的應用還很少。因此,以上相關行業的應用空間還比較大。

縱觀自動化行業發展,機器視覺隨著技術的革新及行業的需求,成為逐漸崛起的新興行業。而隨著全球制造中心向中國的轉移,中國機器視覺市場已經成為國際廠商關注的焦點。羅百輝預測,中國機器視覺市場規模到2015年將達200億元。

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