伴隨著工業(yè)發(fā)展進程及工業(yè)4.0時代的到來，機器智能化也逐漸成為現(xiàn)實。特別是近期工業(yè)自動化中機器視覺技術(shù)的發(fā)展，視覺技術(shù)的不斷更新迭代，使得其在智能制造中的地位也是日漸突顯，也推動了工業(yè)自動化、人工智能、智能制造等行業(yè)的進步，為各個領(lǐng)域都帶來更強勁的發(fā)展動力。

來看看機器視覺的發(fā)展歷史

機器視覺發(fā)展到今天已經(jīng)有二十多年的歷史了，它實質(zhì)上是計算機學科中一個重要的分支。在起初的20世紀50年代，研究的是簡單的二維圖像統(tǒng)計模式識別；到了60年代，則開始研究三維機器視覺；70年代中期到80年代初期，機器視覺開始在全球范圍內(nèi)大范圍開啟研究，同時MIT人工智能實驗室開啟“機器視覺”課程，機器視覺在這個時期得到了蓬勃的發(fā)展。

現(xiàn)在我們采用的視覺技術(shù)都屬于第三代機器人視覺系統(tǒng)，采用高速圖像芯片處理算法，具備極高的智能性和適應(yīng)性，可模擬人的視覺功能。

機器視覺三個主要部分

1.機器人眼球結(jié)構(gòu)

機器人眼球相當于相機或掃描儀。它通過紅外發(fā)射管發(fā)射紅外光。紅外光在遇到物體后被反射回來。在接收到反射的紅外光后，紅外線接收管將電信號傳輸至芯片，芯片通過一定算法進行全面計算，感知物體位置形狀等。

2.運動控制系統(tǒng)

作為工業(yè)機器人的核心部件之一，機器人控制系統(tǒng)對機器人的性能有決定性的影響。它的運動控制相當于自動化的一個分支。使用伺服機構(gòu)裝置驅(qū)動，例如液壓泵，以線性地執(zhí)行或電機來控制機器的位置以及速度，隨著當前機機器人技術(shù)的提升，機器人的精度及速度都已達到非常精準的地步了。

3.圖像處理

圖像本身只能在圖像處理后找到圖像中所需的特征，以便進一步執(zhí)行其他命令動作，例如機器人手臂的移動和機器人手臂的移動。使機器人可以完成相關(guān)命令。

在工業(yè)的運用上，它主要用于工業(yè)機器人生產(chǎn)，裝配，搬運等工作。

機器視覺的發(fā)展并非單一的應(yīng)用。機器視覺技術(shù)使機器具有感知外界的眼睛，使機器具有與人類相同的視覺功能，從而實現(xiàn)各種檢測，判斷，識別和測量功能。現(xiàn)在機器視覺的軟硬件產(chǎn)品逐漸演變?yōu)楫a(chǎn)品生產(chǎn)和制造各階段的重要組成部分。因此，這對系統(tǒng)的集成提出了更高的要求。

很多自動化公司需要集成的生產(chǎn)自動化系統(tǒng)，需要集合機器視覺與多種工業(yè)生產(chǎn)器械共同協(xié)同運作，比如工業(yè)機器人。它廣泛應(yīng)用于狀態(tài)監(jiān)測，成品檢驗和質(zhì)量控制等多領(lǐng)域。隨著技術(shù)的不斷進步，機器人與人之間的視覺差距正在逐漸縮小。視覺技術(shù)的成熟和發(fā)展使其在工業(yè)制造應(yīng)用中得到越來越廣泛的應(yīng)用。

未來機器視覺技術(shù)必將與其他傳感技術(shù)相結(jié)合，并將變得越來越數(shù)字化和智能化。

結(jié)語

中國智能制造2025與機器視覺將密不可分。 未來機器視覺技術(shù)必將成為工業(yè)自動化和智能的核心之一。要實現(xiàn)人機視覺在機器人上的延伸，必須要滿足自動化程度高，效率高，精度高，適應(yīng)性差的條件，在工業(yè)自動化過程中發(fā)揮重要作用。