工业自动化中机器视觉的应用优势

一、引导和定位

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

针对不同的设备安装场景，为提升硬件安装的适应性，固定相机模式与运动模式也可结合使用。

此外，在半导体制造领域，芯片位置信息调整拾取头非常不好处理，机器视觉则能够解决这个问题，因为需要准备拾取芯片以及绑定，这也是视觉定位成为机器视觉工业领域最基本应用的原因。

二、外观检测

检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。例如机器视觉涉及到的医疗领域，其主要检测包括寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、锂电池正负极高度检测等，这类应用的共用特点是连续大批量成产、对外观质量的要求非常高。

随着经济水平的提高，机器视觉检测越来越受到重视它可以提高合格产品的的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。

三、高精度检测

在生产生活中，每种产品都需要检验是否合格，需要一份检验合格证书，要说检测在机器视觉应用最广，应该没人有意见。在过去机器视觉不发达的时候，人工肉眼检测往往会遇到很多问题，比如准确性太低，容易有误差，不能连续工作且易疲劳，而且费时费力。机器视觉的大量应用将产品生产和检测进入高度自动化。

最典型的案例就是硬币字符检测、电路板检测等。以及人民币工艺的检测，对精度要求特别高，检测的设备也很多，工序复杂。此外还有机器视觉的定位检测，饮料瓶盖的生产是否合格、是否有问题，还有产品的条码字符的检测识别，玻璃瓶的缺陷检测、以及药用玻璃瓶检测，医药领域也是机器视觉的主要应用领域之一。

四、识别

   图像识别就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等领域应用较多。

   最典型的案例就是识别二维码了。二维码和条形码是我们生活极为常见的条码。在商品的生产中，厂家把很多的数据存储在小小的二维码中，通过这种方式对产品进行管理和追溯，随着机器视觉图像识别应用变得越来越广泛，各种材质表面的条码变得非常容易被识别读取、检测、从而提高现代化的水平、生产效率大大的提高、成本却逐渐降低。

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