1.机器视觉

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉系统是指通过机器视觉产品将

被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信

息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数

量、位置、长度等，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，例如尺寸、角度、个数、合

格/不合格、有/无等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉系统的特

点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难

以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工

视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的

自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。正是由

于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控

制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、

成品检验和质量控制等领域。

机器视觉系统组成与信息传递过程：光源-工件-镜头-相机-采集卡-PC-软件处理-信号输

出装置-机械处理。

　　　　　　　　　　　　　机器视觉系统示意图

在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概  40%-50%都集

中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、

多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电

子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、

焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊

剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生

产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模

具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占

据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

2.机器视觉的发展历程：

        20世纪  50年代开始研究二维图像的统计模式识别。

        60年代  Roberts开始进行三维机器视觉的研究。

        70年代中，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程。

        80年代开始，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论

不断涌现。

现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，与之相关的学科涉及：图像处理、计

算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等。

目前，在国外机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概  40%-50%

都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、

双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配

件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与

设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘

剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。

电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电

子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应

用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

3.机器视觉在中国的发展现状：

1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。

20世纪  90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发

了第一代图像处理产品和一些简单的图像处理软件库，他们的产品在大学的实验室和一些工

业场合得到了应用，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。

1990-1998年为初级阶段。期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际

机器视觉厂商还没有进入中国市场。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香

港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中

国。

1998-2002年定义为机器视觉概念引入期。在此阶段，许多著名视觉设备供应商，诸如：

Matsushita, Omron，Cognex, DVT, CCS, Data Translation, Matrix, Coreco,开始接触中国市场寻

求本地合作伙伴，但符合要求的本地合作伙伴寥若晨星。

从2002年至今为机器视觉发展期，中国机器视觉呈快速增长趋势。

在中国，机器视觉行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，

导致机器视觉的应用几乎空白，即便是有，也只是低端方面的应用。目前在我国随着配套基

础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智

能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领

域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、

矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端

的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等

领域也有着很好的发展空间。

视觉行业发展的驱动因素在于：

1、用户对于提升产品质量、保持产品一致性的需求。

2、用户对于提高生产效率、减少浪费、降低成本的要求。

视觉行业发展的关键因素在于：

1、有庞大的产业作为基础；为视觉行业发展提供产业基础。

2、产业结构中，高附加值产品比重高；中国正在经历结构调整，大部分产业也在经历

　　由低端向，高端的调整，巨大的潜在需求逐步释放出来。

3、设备制造商的水平（OEM）高，装备制造业水平快速提升，为系统的广泛推广提供

　　可能。

中国企业将有可能成为推动视觉行业发展的重要力量：

1、对视觉技术的潜在需求强烈=有市场

      2、客户价格承受能力有限=国外产品进入困难

3、中国视觉行业具备低成本优势=具备成本、价格优势

4、中国视觉行业的技术差距并不大=产品性能能满足需求

对于中国视觉企业来说，市场机会在于：

1、最大限度的开发高性价比的机器视觉产品，利用价格优势有效激发国内的潜在需求

市场。

2、以广泛的市场为基础，积累研发经验，提升产品性能，在国内市场获得全面竞争优

势。

      3、以高性价比产品冲击国际市场。

虽然，中国机器视觉行业会迎来高速发展，但是还没有一个行业可以独立支撑中国视觉

行业的快速发展。所以，在产品研发上，一方面要关注行业，继续挖掘具有垄断优势的行业。

更重要的是，要注重以应用来划分产品，寻找各行业中的共同需求，开发能够覆盖多行业类

似应用的产品。同时，要关注那些在中国有产业基础、国外产品的高价格难以被国内用户广

泛接受、国内OEM厂商水平较高的市场。器件研发，要紧跟中国视觉行业发展的趋势，开

发能够提升中国视觉系统的性价比的产品。

4.使用机器视觉的好处：

节省时间

降低生产成本

优化物流过程

缩短机器停工期

提高生产率和产品质量

减轻测试及检测人员劳动强度

减少不合格产品的数量

提高机器利用率

非接触测量

具有较宽的光谱响应范围

长时间稳定可靠的进行重复性工作

可以在恶劣环境下工作

……