机器视觉作为实现工业自动化和智能化的关键核心技术，正成为人工智能发展最快的一个分支。机器视觉有四大构件，光源、摄像机、图像采集卡和视觉处理软件（整合AI算法），其中图像采集卡由SoC处理器和算力支持，是工厂自动化常用外购组件，是方案商的主要市场。机器视觉技术涉及计算机科学、人工智能、信号处理、图像处理、机器学习、光学、自动化等多个领域。本文重点介绍机器视觉在汽车和、机器人工厂的中的应用案例，为方案网指引商机。
机器视觉的基本概念很构成
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉的构成包括：
①光源
作为一种辅助成像设备，光源对成像质量往往起到至关重要的作用。以LED照明产品为例，它们具有更高的灵活性，具有可调角度和附加波长，更一致的光谱响应。市场上有多种波长和形状的光源可供选择，产品的选择并不难。
②摄像机
传输效率更高、抗干扰力更强、成像能力更稳定的工业相机是一台优秀的视觉检测设备必不可少的组成部分。按输出信号方式，相机可分为模拟相机和数字相机两种;按芯片类型，又可分为CCD相机和CMOS相机两种。
③图像采集卡
图像采集卡通常以电脑插卡的形式存在，它的主要工作是将图像输出传送到计算机主机。图像采集卡需要将来自相机的模拟或数字信号转换为特定格式的图像数据流，还可以控制相机的一些参数，例如触发信号、曝光/积分时间、快门速度等。图像采集卡通常针对不同类型的相机具有不同的硬件结构，同时也具有不同的总线形式，如PCI、PCI64、Compact PCI、PC104、ISA等。
④视觉处理软件
机器视觉软件用于完成输入图像数据的处理，然后通过一定的计算就可以得到需要的结果。通用机器视觉软件以C/C++图像库、ActiveX控件和基于图形的编程环境等形式出现，可以专用，例如仅用于LCD检测、BGA检测、模板对齐等，或通用，包括定位、测量、条形码/字符识别、斑点检测等。
机器视觉赋能汽车制造
相比于其他制造业，汽车制造业具有几个典型的特点：产量巨大且仍保持快速增长;车型更新换代速度快;制造工艺流程非常复杂。机器视觉技术在汽车制造业中的应用，极大地提高了工艺的操作质量和效率，降低了劳动强度。其已成功地应用于国内外许多汽车主机厂，包括车辆及零部件自动检测、零件三维定位、车身组装/加工，零件追溯等。机器视觉技术的应用已贯穿了整个汽车车身制造过程，包括从初始原料质量检测发展到汽车零部件100%在线测量，再对制造过程中的焊接、涂胶、冲孔等工艺过程进行把控，最后对车身总成、出厂的整车质量进行把关。
汽车、食品和饮料、制药和化工以及包装领域对视觉引导机器人系统的需求是推动市场增长的主要动力。其中，汽车行业依然是全球最大的机器视觉系统采用者，在2021年，来自汽车行业的收入份额超过了15.0%，预计未来几年仍将继续稳步增长。
机器视觉在机器人中的应用
机器视觉体现的是一种技术能力，自动化、机器学习、深度学习和神经网络等其他能力也是如此。这是一种可以集成到其他技术和流程中的能力，用以造福行业并提高业务效率。现在的机器人已经越来越多地内置机器视觉。为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有很好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。
如今机器视觉在工业机器人中的应用非常普遍。近年来，机器人的快速发展推动了机器视觉市场需求的显着增长。在以高端装备制造业为核心的智能制造业4.0时代的背景下，工业智能机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，而机器视觉在工业机器人中充当“火眼金睛”的角色，可谓功不可没。
总结：
所以说，机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段，是智能制造的关键技术之一。随着人工智能的爆发，作为代表技术之一的机器视觉，有望迎来更大发展。
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