機器視覺在與工業自動化系統集成時面臨的挑戰
隨著供應商和集成商不斷的把機器視覺應用推向各個領域，機器視覺這一相對獨立的功能如何無縫的融入各行業各類自動化裝備遇到了前所未有的挑戰。
機器視覺應用主要可分為兩類：一類是用于大規模或者高測試要求的生產線上，如包裝、印刷、分揀等，或者在野外、核電等不適合人員工作的環境中，利用機器視覺方式代替傳統人工測量或檢試，同時實現人工條件下無法達到的可靠性、精確度及自動化程度。
另一類應用是必須用到高性能、精密機器視覺組件的專業設備制造，典型代表是最早帶動整個機器視覺行業崛起的半導體制造設備。從上游晶圓加工制造的分類切割，到末端電路板印刷、貼片，這類設備都依賴于高精度的視覺測量以對運動部件進行導引與定位。例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發現，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上。
然而，在上述應用中，機器視覺功能很少作為孤立的系統，而是以整個自動化系統或者設備的有機組成部分之一出現，也往往在配合邏輯控制，運動控制，數據采集，通信網絡以及企業數據庫管理等其它功能時，才能真正發揮出其優勢。構建機器視覺系統，除了完成從光源調配到圖像處理軟件開發系列過程外，更是面臨著與上述種種復雜的自動化系統功能集成所帶來的挑戰。單一的視覺開發軟硬件方案，往往使得自動化系統整體的開發周期、成本和不確定性風險都要由制造方或者集成商來承擔。機器視覺與自動化系統集成的困難，很大程度上阻礙了其在相對保守的工業自動化領域的應用。
機器視覺應用正由起步時單純的圖像采集、處理分析、結果判斷輸出，發展成為自動化系統重要組件之一。但是，相對人工檢測的方式機器視覺也存在著特殊性，一定程度上體現在其靈活性和應變能力的限制。處理的不合適的話，即使一個看似很小的新功能引入，都有可能導致系統的重新設計。
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