人工智能技術逐步與其他先進製造技術融合應用，實現對製造業流程中產品質檢、生產工藝優化、設備預測性維護等環節的運營效率優化，並促進了機器與人協同生產的智慧工廠新模式的誕生。其中，機器視覺的應用佔比及未來應用潛力最大。

機器視覺系統主要用於完成定位、識別、檢測、測量等任務，其使用可以提升生產線的檢測精度、自動化水平、柔性化能力，同時降低人工成本、保證工人人身安全。目前機器視覺在半導體及3C電子製造、汽車製造、包裝等行業已有廣泛應用，也逐步拓展到醫藥製造、食品加工、紡織製造等領域。雖然其使用仍收到環境光源、核心硬件設備性能、設備端計算資源、檢測對象多樣性、方案經濟性方面的限制，其技術上的不斷革新，以及更多先進製造行業對高精度、高效率、高靈活性製造工藝的需求，仍會加速機器視覺進一步的拓展應用。

作者 | 楊行、樊曉芳

一、工業機器視覺系統結構

工業機器視覺系統構架主要分為硬件設備和軟件算法兩部分，其中硬件設備主要包括光源系統、鏡頭、攝像機、圖像採集卡和視覺處理器；軟件包中核心算法主要包括傳統的數字圖像處理算法和基於深度學習的圖像處理算法。

工業機器視覺系統架構

機器視覺系統的完整工作流程

二、工業機器視覺系統產業及市場規模

2017年全球機器視覺市場規模達到40億美元，2017～2025年複合增長率預計達到8.5%左右。機器視覺系統提供方主要集中於歐美地區，龍頭企業主要包括：康耐視、基恩士、ISRA等。但隨著食品、包裝、工業、消費電子等製造產業逐步在中國製造，中國境內對機器視覺系統的需求量日益增長，未來5年年複合增長率將達到10.4%。

工業機器視覺系統產業鏈

三、機器視覺技術在工業製造環節中的應用優勢

1. 可實現可靠性更高的產品質量檢測及實時監控，有效的避免了人工檢測過程中的主觀性和個體差異性；

2. 檢測精度可達到亞微米級別，突破了人眼的物理限制，在全生命產品週期內對產品進行外形、標籤、完整度等方面的缺陷檢測；

3. 數字圖像處理和計算機視覺算法不斷優化，在軟件系統層面上提供更廣泛及高效的檢測功能，補充機器視覺硬件系統的檢測能力；

4. 避免檢測人員與被檢測物件直接接觸，防止物件被人為損壞，避免了檢測系統機械部件的消耗程度以及維護成本；防止物件免受汙染；

5. 使用機器視覺技術的機器人或者機械臂可以根據機器視覺系統提供的位置和方向信息，對工件進行智能抓取，廣泛應用於食品，醫療製藥和包裝等行業，拓展了生產製造的柔性；

6. 減少人在現場操作的時間，有效的避免了操作人員的聽力損害、身體機能下降等情況，保證了操作人員人身安全。

四、機器視覺技術在九大工業製造行業中的應用案例

五、機器視覺技術在工業製造中應用的侷限性

1. 受到環境光源的約束：不同的光源將造成不同的成像質量和效果，直接干擾檢測算法的檢測，可能造成產品的誤判；單一的視覺引導技術不能保證路徑中障礙物檢測的精度，決策控制層往往需要融合多種傳感器採集的信息。

2. 受到硬件設備性能的限制：攝像頭的鏡頭畸變矯正、標定差異性、視角範圍有限；安裝條件及場地限制，對傳感器融合方案的要求；每個像素的暗電流不同，對光子響應不一致，會造成攝像機中空間及模式噪聲；CCD線陣相機的參數設置的侷限性。

3. 受到端上計算資源的限制：工業產品大規模複雜的模型架構需要依賴強大計算能力，當設備終端上內存難以滿足時需要採用模型雲端離線訓練再部署到設備終端；圖像數據傳輸時仍需要對特定的任務目標進行模型的參數調整、優化，會產生額外的工程開銷，且實時性較差。

4. 受到檢測對象多樣性的限制：物體表面缺陷種類繁多、缺陷產生機理不明、缺陷描述不充分；機器視覺系統難以從數據中提取特徵。

5. 受到成本和收益經濟性的限制：視覺傳感器等工業相機核心零部件和底層視覺軟件的開發需較大投入成本。

六、工業機器視覺系統的10大未來發展趨勢

技術

1.工業相機中的視覺傳感器在結構設計上不斷優化：

• CMOS逐步替代CCD
• CMOS提高採集數據維度及質量
• 動態視覺傳感器實現像素並行圖像處理
• 多傳感器信息融合

2.嵌入式視覺系統的應用增加工業現場編程效率。

3.設備端深度學習模型不斷獲得壓縮與加速。

4.設備端上計算能力的提升。

5.計算機視覺與機器人技術結合增加機器人視覺自適應能力。

應用

1.可對3D打印產品瑕疵問題進行微米水平無損檢測。

2.視覺信息提升智能機床加工過程中的自主感知能力。

3.智能視覺設備的應用提升工廠員工操作效率及安全。

4.讓工業機器人從實際工作中學習基於視覺的運動技能及操作策略。

5.在細胞學研究工作中進行細胞顯微鏡圖像質量的自動評估。

特別鳴謝

阿丘科技 創始人兼CEO 黃耀

芯侖科技 首席戰略官 姚楷祥

德國HPI 計算機系統工程研究院高級研究員 楊浩進

* 本文為「智周」系列報告「核心版」，相應「深度版」的推出計劃將在後續公佈，敬請大家關注。針對「工業製造領域機器視覺技術應用現狀及展望」這一主題，有哪些方向或主題，你希望在報告深度版中讀到更詳細的闡述與分析，歡迎留言，這將成為我們製作報告深度版的重要參考。

關於「智周」系列報告

機器之心「智周」人工智能技術應用報告系列重點關注現有人工智能技術應用較成熟且應用潛力較大的正在進行智慧升級的傳統行業及場景，逐行業、逐場景為產業用戶高效而不失深度地呈現不同人工智能技術的產業落地現狀、企業案例、技術應用趨勢等。「智周」人工智能技術應用報告系列包含核心版及深度版兩個版本：

核心版濃縮精華分析內容至2頁內，覆蓋重要數據、分析結論及案例簡述，以供使用者高效系統地瞭解人工智能技術在自身所關注產業內的潛在機會。

深度版在核心版的基礎上，包含詳盡的行業或場景痛點分析、技術解讀、落地案例詳解及資料附錄等，以供有深度研究需求的使用者進行深入探究。