机器视觉：工业4.0的关键技术详解

对机器视觉（MV）市场的最新研究显示，随着相机技术、人工智能及AI芯片的快速迭代，机器视觉正从概念阶段迈向大规模落地应用。这项技术日益受到市场与投资者的关注，其核心原因在于：它能够带来极为可观的回报率。

机器视觉——工业 4.0 的关键技术

在众多工业 4.0 技术中，机器视觉（MV）的投资回报率（ROI）表现尤为突出。2022年的研究预测，未来几年MV市场的投资将持续保持强劲增长。那么，是什么让这项技术拥有如此强大的竞争力？

什么是机器视觉

简而言之，机器视觉是一套技术与方法的集合，能够自动从图像中提取信息，为各类工业及非工业环境中的设备提供操作指引或关键数据。例如，生产线上的相机拍摄一张照片，系统即可判断产品是否合格。

同时，相机技术、人工智能以及芯片组等领域的持续创新，不仅为MV的发展提供了强力支撑，也在深刻改变着机器视觉应用的格局。

关键技术：先进的相机技术

如今的相机技术已相当强大：分辨率超过45万像素的型号，在许多场景下其性能已超越人眼。这些相机还能以极高的速度捕捉物体，且不会产生失真。更关键的是，“基于事件的视觉传感器”技术的突破，使相机技术迈上了新的台阶。

基于事件的视觉传感器

这种传感器的工作方式类似于视神经处理信息的过程——它仅检测每个像素的亮度变化（即亮度变化），从而获取图像。与传统的基于帧的视觉传感器相比，在更暗的环境或更恶劣的天气条件下（例如自动驾驶场景），它依然能正常工作，这是传统方案难以实现的。

关键技术：利用人工智能做出更优决策

机器视觉正经历一次重要的范式转变：从“基于规则的机器视觉”（依据预设参数做决策）转向“基于AI的机器视觉”（根据适用的MV模型输出做决策）。这一转变直接影响了MV的应用广度与深度。

基于规则的MV具有“刚性”特点，仅适用于那些可量化、清晰且非常具体的特征。例如，检测产品上的划痕时，如果划痕是水平的、长度为30毫米，系统能给出“是”或“否”的判断。但一旦遇到凹痕、变色这类无法严格量化的缺陷，它就无能为力了。

相比之下，基于AI的MV能够为不可量化的特征提供准确结果。它能在更广泛的背景和光照条件下识别缺陷，灵活应对产品外观及缺陷类型的变化。深度学习作为人工智能中更复杂、更强大的子集，也越来越多地被引入机器视觉应用中。

关键技术：采用AI芯片的更强大硬件

人工智能的进步与芯片组的发展几乎是齐头并进。最新一代的芯片性能更强，特别适合处理图像并运行基于AI的计算机视觉算法。这种进步使得深度学习训练时间从几周缩短到了几小时。

如今，许多智能相机机器视觉系统都配备了强大的AI芯片。例如，凌华科技的NEON-2000-JNX系列就集成了Nvidia Jetson Xavier NX模块。硬件的升级让MV系统的实时处理能力实现了质的飞跃。

得益于相机技术、人工智能和AI芯片的协同发展，以下七个机器视觉的典型应用场景值得重点关注。

机器视觉应用#1：缺陷识别

缺陷识别是机器视觉在制造质检环节中最常见的应用。过去，非人工智能MV系统需要准备好所有可能缺陷的图片库，系统才能成功识别缺陷。而如今的MV技术可以直接识别出“某样东西不正常”——即使系统没有该缺陷的特定图像，也能进行异常检测。

例如，在印刷电路板检测中，通过训练AI修复数千个有缺陷的模拟图像（这些缺陷包括形状、大小和颜色异常），系统可以生成正常的图像。初始训练时，图像是完好的；下一步，添加模拟缺陷；然后训练AI消除这些缺陷，将图像恢复到原始形式。通过比较初始图像和“恢复”后的图像来测量精度。当AI对某种异常识别不够准确时，第一步可以生成更多此类异常，从而精确定位并改善AI的不足。这种闭环训练方法大幅提升了缺陷识别效率。

机器视觉应用#2：流程/操作优化

另一个与制造相关的MV用例是流程/操作优化。更先进的相机技术与AI结合，为实现特定结果提供了新路径。例如，机器人现在能以比人类更高的精度和效率处理更复杂的任务。借助MV技术，机器人或其他机械可以完成过去被认为不可能的多任务操作。

弗劳恩霍夫设计工程机电一体化研究所（IEM）开发的新型橡胶研磨解决方案就是一个典型例子。他们利用三菱电机机械臂、光学激光扫描仪和配备AI软件的控制系统，开发了名为RoboGrinder的新型AI研磨系统。该系统能够自动研磨复杂的橡胶状材料——这在以前根本无法实现。

机器视觉应用#3：自动驾驶

机器视觉在全自动驾驶汽车的研发中扮演着至关重要的角色。自动驾驶分为六个级别，从L0（全手动）到L5（全自动）。目前，大多数商用车辆提供L1或L2级驾驶辅助，只有少数提供L3级选项。要达到L4或L5级，车辆需要在技术上实现质的飞跃。而非常复杂的MV相机系统和AI硬件芯片正是解决这一问题的关键组成部分。

Google Waymo One自动驾驶叫车服务是商用L4级自动驾驶汽车的一个例子。每辆车都配备了Waymo Driver系统——一个复杂的MV系统，包含5个激光雷达、4个雷达、29个摄像头和AI软件。它可以收集传感器数据并实时计算最佳路线。该解决方案已积累了超过20万英里的真实驾驶经验。

机器视觉应用#4：托盘尺寸标注

在物流垂直领域，机器视觉的应用之一便是托盘尺寸标注。通过利用先进相机技术，可以精确测量装载托盘的尺寸，从而省去手动测量的时间，并最大程度减少承运方因体积重量不准确而产生的额外费用。

一个典型案例：产品包装公司DS Smith与机器视觉公司Neadvance以及传感器/过程仪表公司SICK合作，试行了一套托盘体积测量解决方案。摄像头安装在生产传送带的末端，在取货之前为所有托盘拍摄3D快照。这些数据对制造商和承运方都至关重要——它能准确提供托盘的尺寸和体积载荷。制造商可以据此优化生产，承运方则能确保使用正确的设备安全、高效地运输货物。预期结果包括成品和木托盘库存数据的准确性、可靠性提升，以及附加费用的降低。

机器视觉应用#5：身体姿势/运动分析

机器视觉在医疗保健领域也已开辟了多个新应用。相机精度和质量的提升使身体姿势和运动分析成为可能——现在只需使用摄像头就能识别骨骼和关节的位置与方向，完全不需要佩戴传感器或其他附件。人体工程学、骨科等医疗保健实践，以及一般的手势交互，都能从这种MV应用中受益。

举个例子：德国相机制造商IDS的新型USB 3.0工业相机，配合生物医学解决方案公司DIERS开发的方案，可对人体背部、脊柱和骨盆进行快速、高分辨率的光学测量。相机连续记录设备投射到患者背部的光线，计算机软件就能生成脊柱曲率的精确表示。这套方案能帮助整形外科医生检测肌肉系统的不平衡或姿势缺陷。

机器视觉应用#6：自动结账

机器视觉正在改善零售店的自动结账体验。通过基于MV的方案，结账时间可以显著缩短。

总部位于美国的初创公司Mashgin开发了一种机器视觉解决方案：可以对产品进行视觉扫描，而不需要寻找条形码。得克萨斯州的DK商店等客户报告说，使用自动结账方案后，因减少了排队等待时间，交易量提升了34%。

机器视觉应用#7：污染物识别

产品中污染物的识别是食品行业质量评估的重要组成部分，但这个过程用传统的MV方法很难解决。原因在于需要高度定性判断，且需要每种可能污染物的组合数据库。而通过利用AI，可以高效地识别加工食品中的变色、异物和其他异常情况。

冷冻食品公司Apetito在20多条生产线上测试并部署了自动化定性评估解决方案，确保加工食品部门能够成功检测原材料中的所有污染物。

写在最后

相机技术、人工智能和AI芯片正在推动机器视觉技术的创新应用。IoT Analytics预计，未来8年机器视觉市场将以27%的年复合增长率持续扩张。受益于人工智能技术的快速发展，未来机器视觉领域还会涌现出更多应用场景，商业机会也将不断涌现。

你是一名 AI 行业编辑，请围绕下面这条热点输出一份资讯解读：
热点：机器视觉：工业4.0的关键技术详解要求：
1. 先用一句话解释这条热点在讲什么
2. 再总结它为什么重要
3. 说明会影响哪些 AI 产品或内容方向
4. 最后给出 3 个适合资讯站使用的标题