機器視覺详解：技术、應用與優勢
機器視覺是賦予機器查看和解讀視覺資訊能力的技术。在製造業中，機器視覺系統自動完成傳統上需要人工視覺的檢測、量測和引導任務。本文解释了機器視覺的工作原理及其為何已成為現代製造業的必要條件。
什麼是機器視覺？
機器視覺是指在工業應用中使用摄像機和影像處理提供基於成像的自動檢測、過程控制和機器人引導。它涵蓋捕獲影像的硬體以及分析影像以做出决策的軟體。
"機器視覺"一词特指工業應用，與更廣泛的"電腦視覺"領域有所區別，後者包括自動驾驶汽車、医学成像和安防系統等非工業用途。機器視覺系統專為工廠環境的恶劣條件和严格要求而設計。
機器視覺的工作原理
機器視覺系統遵循一致的工作流程，將光線轉化為可操作的决策：
- 影像採集：摄像機捕獲被檢測對象的影像。適當的照明確保相關特徵可見。
- 影像處理：軟體處理原始影像以增強特徵、降低噪声并準備進行分析。這可能包括滤波、對比度調整或幾何校正。
- 特徵提取：演演演算法識別和量測影像中的相關特徵：邊緣、形状、圖案、颜色或特定特徵。
- 决策制定：系統將提取的特徵與定義的標準進行比较，做出透過/失败决定、量測或分類。
- 通信：結果傳達給其他系統，包括PLC、機器人和資料庫，以触發適當的操作。
核心技术
影像感測器
影像感測器將光線轉換為電信號。現代機器視覺主要使用CMOS（互補金属氧化物半導體）感測器，具有出色的效能、低功耗和經济高效的製造優勢。CCD（電荷耦合器件）感測器曾經占據主導地位，目前仍用於需要極高影像品質的專業應用。
照明
照明改變了摄像機看到物體的方式。不同的照明技术揭示不同的特徵：
明場照明
顯示表面颜色和紋理的直接照明。最常用於常規檢測。
暗場照明
低角度照明使劃痕和表面缺陷在深色背景上显得明亮。
背光照明
物體後方的光線創建轮廓，用於精確的邊緣檢測和尺寸量測。
結构光
投射在3D表面上變形的圖案，實現高度和形状量測。
影像處理演演演算法
傳統機器視覺依赖工程師编程的演演演算法方法：
- 邊緣檢測：查找不同強度區域之間的邊界
- 斑點分析：識別和量測相似像素的连通區域
- 模式匹配：在影像中定位已知模式
- 形態学操作：處理形状以清理影像或提取特徵
- 颜色分析：量測和比较各區域的颜色
- 幾何量測：計算距離、角度、面積和位置
工業應用
檢測與品質控制
機器視覺檢查產品是否存在缺陷、污染以及是否符合規格。從檢測半導體晶圆上的微观缺陷到檢查汽車製造中的塗裝品質，檢測是最廣泛的機器視覺應用。瞭解與AI電腦視覺方法的比较。
量測與計量
以生產速度進行非接触式尺寸量測。機器視覺可量測機械量規難以或無法到達的特徵，且不會減慢生產速度或損壞精密產品。
識別
讀取一維條形碼、二維碼（QR碼、Data Matrix碼）和文字（OCR/OCV）。實現產品跟踪、可追溯性以及驗證產品上標記了正確資訊。
機器人引導
視覺引導機器人使用摄像機定位零件并計算拾取或放置位置。這消除了對昂貴夹具的需求，使機器人能够處理零件摆放的變化。
機器視覺的優勢
一致性
對每次檢測應用相同標準。無疲劳、轮班間無差異、無主观判斷。
速度
以人類不可能達到的速度檢測：每分钟數百或數千個零件。
精確度
精確到微米級。檢測肉眼不可見的缺陷。
文件記录
每次檢測都會生成資料。影像和量測提供完整的品質文件。
全天候運行
持續運行，無需休息、病假或人員更替。生產運行時始終可用。
降低成本
降低劳動力成本、防止品質逃逸、減少廢品。通常在幾個月內收回成本。
傳統機器視覺的局限性
盡管功能強大，傳統機器視覺仍有局限性：
- 编程剛性：每項檢測標準都必须明確编程。新的缺陷類型需要新的编程。
- 對變化敏感：當產品颜色、紋理或位置自然變化時，基於規則的系統會陷入困境。
- 設定複雜：编程有效的檢測需要專業知識，通常需要大量調整。
- 適應性有限：更改產品或要求通常意味着大量的重新编程工作。
這些局限性推動了基於学习方法融入機器視覺系統，創建出結合傳統演演演算法精度與現代技术灵活性的混合系統。
機器視覺標準
產業標準實現了機器視覺組件之間的互操作性：
- GigE Vision：透過以太網傳輸影片的標準
- USB3 Vision：USB 3.0摄像機介面標準
- Camera Link：用於高要求應用的高帶宽介面
- CoaXPress：使用同轴電缆的高速介面
- GenICam：摄像機的通用编程介面
選擇機器視覺解決方案
评估適合您應用的機器視覺時，請考虑：
- 應用需求：究竟需要檢測、量測或識別什麼？
- 速度和吞吐量：系統必须以多快的速度運行？
- 精度要求：需要什麼精度？
- 環境條件：工廠中的温度、振動、污染
- 整合要求：它將如何連接到現有系統？
- 支援和維護：谁來保持其正常運行？
來自Overview.ai等供應商的現代機器視覺平台將摄像機、處理和軟體整合到專為輕松部署設計的統一系統中。這些平台將傳統機器視覺能力與現代基於学习的技术相結合，同時提供精度和灵活性。