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      隨著人工智能、大數據、云計算等新技術的不斷發展與成熟,以及物聯網時代的開啟,互聯網正在改變我們生活的各個領域,同時也帶領著這個社會在加速向前邁進。在互聯網和新技術的發展潮流中,一直督促人類向著更加數字化、智能化生活的道路前進,實現人網一體,在生活服務中,為人們提供更加智能、快捷的服務方式;在生產勞動中,則為企業提供更加數字化、科學化的生產工具。
      “工業4.0”是德國推出的概念,美國叫“工業互聯網”,我國叫“中國制造2025”,這三者本質內容是一致的,都指向一個核心,就是智能制造。而作為工業4.0發展的主要支撐產業,工業物聯網和工業機器人已經在全球工業領域走入產業化。據統計僅2014年中國國內差不多增加了200多加工業機器人制造廠商,業界普遍認為未來5~10年將會迎來工業機器人的一個爆發期。 而在工業4.0這個熱門話題,人們也開始把關注焦點放在了機器視覺檢測方面。無論是工業4.0、工業機器人還是工業物聯網,其核心都是智能制造,實現智能的關鍵將是海量信息的采集,這對數據采集的應用媒介——機器視覺檢測應用,無疑將帶來大量的機會和挑戰。而智能制造將帶來高度自動化,對系統安全和可靠性也提出了更高的要求,工業化生產中即使像集成電路板這樣的電子器件,都決定了系統穩定可靠性的精密生產。在工業4.0全面來臨之前,我們不妨關注下打造工業4.0,您不得不了解的機器視覺檢測,因為在未來它有可能決定工業4.0成敗的“細枝末節”。

    圖1-工業機器視覺系統圖

      根據工業環境的不同,全球機器視覺主要分為以下兩類:
      一類是用于大規?;蛘吒卟饈砸蟮納呱?,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。
      機器視覺發展至今,早已不是單一的應用產品?;魘泳醯娜磧布芬閻鸞コ晌圃旄鞲黿錐蔚謀匾糠?,這就對于系統的集成性提出了更高的要求。工業自動化企業要求能夠與測試或控制系統協同工作的一體化工業自動化系統,而非獨立的視覺應用。在現代自動化生產過程中,人們將機器視覺系統廣泛地用于工況監視、成品檢驗和質量控制等領域
      2006年以前,中國機器視覺產品應用主要集中在外資制造企業、出口加工企業及煙草企業,規模很小。經過這些年的發展,目前,我國已成為機器視覺發展最活躍的地區之一,工業領域是機器視覺應用比重最大的領域,主要用于產品質量檢測、分類、機器人定位、包裝等,一方面替代人工視覺,另一方面用于提高生產的柔性和自動化程度。在大批量工業生產中,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率,減少人工風險。比如在藥品生產中,采用機器視覺產品不僅可以提高藥品質量檢測的準確度和生產效率,還可以避免人眼長時間工作而造成的視覺疲勞。另外,將機器視覺應用于機器人的引導中,可以實現生產的柔性化,使生產線很容易適應產品的變化,這成為未來發展趨勢之一。
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