工业机器人的“慧眼”——机器视觉

早在1980年代，美国标准局就预估，80%乃至90%的检测任务将由视觉测量系统来进行，这一预测已基本上变成实际现实。近些年，伴随着机器视觉技术的快速发展趋势，机器视觉技术的快速性、性、智能化特点已普遍应用于当代工业界各行各业。

此外，在工业4.0时代以智能制造为核心的背景下，2025年中国制造业的战略部署逐渐深化，工业机器人产业市场呈现出爆炸式增长的趋势，机器视觉系统作为工业机器人的洞察力也做出了巨大的贡献。

机器视觉系统是一种非接触式的光学传感系统，其同时集成软硬件，能够自动地从所采集到的图像中获取信息或产生控制动作。

简言之，就是用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，进行处理并加以理解，终用于检测、测量和控制。

典型的工业机器视觉系统使用摄像机采集被测目标的图像信息，然后将模拟图像信息转换为数字图像信号传送给上位机的数字图像处理系统，处理系统中会根据图片的像素分布、亮度、标志点和颜色等信息，运算出被测目标的位姿和形态等信息，根据测试得到的信息控制驱动执行器进行响应的操作。

目前机器视觉已经应用在农产品分选、医疗影像、产品包装检测和工业等领域中。

机器视觉在工业领域中的应用广泛，主要有三个功能：视觉测量、视觉引导和视觉检测。

视觉测量针对的是精度要求较高的一些零部件，精度要求为毫米级甚至为微米级，使用人的肉眼无法完成必须使用机器完成，如对高精度螺纹螺孔的尺寸需要通过机器视觉的方式进行测量，保证连接的间隙和精度；

视觉引导是要求机器视觉能够快速准确地找到被测零件，并确认其位置，引导机器人机械臂准确抓取，如视觉引导随机抓件，通过扫描工具箱内随机分布的零件得到三维图像，采用模式识别的方式，在三维图像中获取机械臂抓取工件的点，引导抓取实现自动化生产；

视觉检测是使用机器视觉系统检测生产线上的产品有无质量问题，对其美观度、舒适度和使用性能进行检测，是取代人工多的环节，如国内外都实现了使用机器视觉对马铃薯的几何形状检测、表面缺陷检测，从根据这些特征对马铃薯进行分级。

机器视觉极大地提高了工业生产中的柔性和自动化程度，并且能够在危险作业环境中完成一些人工难以完成的工作，在大批量的生产中极大地减少了人工的使用，并提高和保证了生产的质量。