機(jī)器視覺企業(yè)在推動(dòng)機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用方面起到了重要作用。

（一）知名機(jī)器視覺企業(yè)類型

專業(yè)視覺技術(shù)研發(fā)企業(yè)：這些企業(yè)專注于機(jī)器視覺核心技術(shù)的研發(fā)，如算法開發(fā)、軟件開發(fā)等。例如康耐視（Cognex），在機(jī)器視覺算法和軟件方面處于領(lǐng)先地位，其研發(fā)的視覺檢測(cè)算法能夠高精度地檢測(cè)各種產(chǎn)品的缺陷等，廣泛應(yīng)用于電子制造、汽車制造等行業(yè)的生產(chǎn)線質(zhì)量控制環(huán)節(jié)。

硬件設(shè)備制造企業(yè)：專門生產(chǎn)機(jī)器視覺相關(guān)的硬件設(shè)備，像工業(yè)相機(jī)、鏡頭等。例如巴斯勒（Basler），生產(chǎn)的工業(yè)相機(jī)具有高分辨率、高幀率等特點(diǎn)，為機(jī)器視覺系統(tǒng)提供了清晰、穩(wěn)定的圖像采集功能，是眾多機(jī)器視覺系統(tǒng)集成商的重要硬件供應(yīng)商。

系統(tǒng)集成企業(yè)：將硬件設(shè)備、軟件算法以及相關(guān)技術(shù)集成起來，為客戶提供完整的機(jī)器視覺解決方案。它們根據(jù)不同行業(yè)和企業(yè)的需求，定制化地構(gòu)建機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)。例如歐姆龍（Omron），可以為食品、醫(yī)藥等行業(yè)提供專門的機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)系統(tǒng)集成方案，涵蓋從圖像采集到缺陷分類等一系列功能。

（二）機(jī)器視覺企業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)

技術(shù)融合趨勢(shì)

與人工智能技術(shù)融合：不斷融入深度學(xué)習(xí)算法，使機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的缺陷類型，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。例如一些企業(yè)將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法應(yīng)用到機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)中，對(duì)復(fù)雜形狀的缺陷識(shí)別能力得到極大提升。

與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)結(jié)合：機(jī)器視覺企業(yè)正在將機(jī)器視覺系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。例如在大型工廠的多生產(chǎn)線中，可以通過物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)將機(jī)器視覺檢測(cè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)街锌厥?，便于統(tǒng)一管理和分析。

拓展應(yīng)用領(lǐng)域趨勢(shì)

從傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域向新興行業(yè)拓展：除了制造業(yè)、汽車工業(yè)等傳統(tǒng)領(lǐng)域，機(jī)器視覺企業(yè)開始將業(yè)務(wù)拓展到醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、物流等新興行業(yè)。在醫(yī)療領(lǐng)域，可用于檢測(cè)藥品包裝缺陷、醫(yī)療器械表面質(zhì)量等；在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，用于檢測(cè)水果的表面瑕疵、尺寸等；在物流領(lǐng)域，用于包裹的識(shí)別、分揀等工作。

二、機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)

（一）檢測(cè)內(nèi)容

表面缺陷檢測(cè)

檢測(cè)產(chǎn)品表面是否存在劃痕、凹陷、裂縫、污點(diǎn)等問題。通常采用圖像分割、形態(tài)學(xué)操作、邊緣檢測(cè)等算法來識(shí)別和定位這些表面缺陷。例如在電子產(chǎn)品的屏幕檢測(cè)中，可檢測(cè)出屏幕表面的微小劃痕，以確保產(chǎn)品質(zhì)量。

形狀缺陷檢測(cè)

測(cè)量產(chǎn)品的長(zhǎng)度、寬度、高度等參數(shù)，判斷產(chǎn)品的形狀是否符合規(guī)定要求，是否存在形狀偏差或變形等問題。比如在機(jī)械零件制造中，檢測(cè)零件的形狀是否與設(shè)計(jì)圖紙一致。

變色缺陷檢測(cè)

檢查產(chǎn)品顏色是否均勻、準(zhǔn)確，是否存在色差、色斑等問題。通常采用顏色分析和色差檢測(cè)算法進(jìn)行檢測(cè)。例如在紡織業(yè)中，檢測(cè)布料顏色是否均勻一致。

異物檢測(cè)

查看產(chǎn)品中是否存在異物，如雜質(zhì)、異色物體等。通過灰度分析、背景建模、形態(tài)學(xué)操作等方法進(jìn)行檢測(cè)和分析。如在食品生產(chǎn)中，檢測(cè)食品中是否混入雜質(zhì)。

缺陷分類

除了檢測(cè)缺陷的存在，還可以對(duì)不同類型的缺陷進(jìn)行分類和識(shí)別。例如，將產(chǎn)品的缺陷分為大、中、小缺陷，或者根據(jù)缺陷的特征進(jìn)行分類，以便更好地進(jìn)行后續(xù)處理，像在汽車零部件生產(chǎn)中對(duì)不同類型的表面缺陷進(jìn)行分類，便于針對(duì)不同類型缺陷采取不同的處理措施。

（二）機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)

高精度

機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)Ξa(chǎn)品外觀、尺寸、顏色、形狀等多維度信息進(jìn)行精確識(shí)別，能檢測(cè)出微小到肉眼難以察覺的瑕疵。通過高分辨率的圖像采集和精確的算法分析，可以準(zhǔn)確識(shí)別出各種零部件或產(chǎn)品的外觀缺陷，如裂紋、劃痕、氣泡、污漬等，其檢測(cè)精度可以達(dá)到微米級(jí)，遠(yuǎn)超人眼的識(shí)別能力，從而確保了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性。

高效率

可以在毫秒級(jí)完成圖像采集、處理和分析，實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)監(jiān)控，大大降低了人工檢查的時(shí)間成本和誤檢、漏檢的風(fēng)險(xiǎn)。高速相機(jī)與圖像處理系統(tǒng)的結(jié)合，使得機(jī)器視覺檢測(cè)能夠在極短的時(shí)間內(nèi)完成對(duì)大量零部件或產(chǎn)品的全面掃描與檢測(cè)。

自動(dòng)化與智能化

能夠模擬和擴(kuò)展人類視覺功能，利用圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。它可以自動(dòng)完成檢測(cè)任務(wù)，無需人工干預(yù)，降低了勞動(dòng)力成本。并且通過深度學(xué)習(xí)和人工智能的融合，機(jī)器視覺系統(tǒng)還可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取圖像中的特征，進(jìn)一步提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。

（三）存在的問題

圖像采集階段問題

受光照條件、現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、拍攝角度和距離等因素的影響，被檢測(cè)物體的表觀特征會(huì)產(chǎn)生變化，對(duì)檢測(cè)精度產(chǎn)生一定的影響。噪聲的干擾以及被檢測(cè)物體的部分遮擋也會(huì)影響到圖像的質(zhì)量，降低系統(tǒng)的檢測(cè)性能。

特征提取依賴問題

傳統(tǒng)機(jī)器視覺的缺陷檢測(cè)方法依賴于特征模板的選擇及提取，特征提取的好壞對(duì)整體檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度及性能有著決定性作用，并且傳統(tǒng)方法需要人工提取特征信息，不具有自動(dòng)提取全部有用特征信息的能力。

數(shù)據(jù)和模型問題

在實(shí)際圖像采集過程中，真實(shí)的缺陷數(shù)據(jù)較少，且表面缺陷種類繁多，形式多樣，缺陷特征的提取效率較低。模型對(duì)新產(chǎn)生的缺陷類型不能進(jìn)行正確識(shí)別，不足以利用深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行訓(xùn)練。

準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性差距問題

盡管機(jī)器視覺檢測(cè)的一系列算法不斷更新，但檢測(cè)效率與檢測(cè)的準(zhǔn)確率與實(shí)際生產(chǎn)的需求還具有一定的差距。