机器视觉为智能工厂带来了什么——工厂的“眼睛”
随着机器视觉系统的尺寸减小，以及速度、精度和分辨率的提高，预计机器视觉系统的应用可能在未来几年内大幅增长。
猎鹰可以成为猎人的精湛视野：它们不仅可以看到比普通人更多的四到五倍，而且还会看到更多的色彩，并具有更广阔的视野。 那是什么让它们有能力在空中导航，并识别遥远地面上的小猎物？
制造业从这类现象中得到了启发。所以，今天我们看到机器视觉已经被引入到识别改进方面，并支持机器人的智能运动。
智能工厂的“眼睛”
简单来说，机器视觉是一种图像处理技术，可在集视场内实现自动对象扫描。 工厂操作人员可能会将摄像机安装在生产线或单元上，以进行实时过程控制、产品检查、分拣以及机器人引导等。
该技术使机器人能够解读其视觉环境，使其能够独立和安全地移动。换句话说，它们可以使用视觉信息来识别环境，甚至做出一些没有被直接编程的决策。
虽然相机并不像人眼那样工作，但机器视觉系统可以使用图像检测软件来检查数据，并根据先验知识得出结论。当检查原材料和最终产品的缺陷质量时，该技术特别有用。如果发现问题，工厂可以及时重新生产一个零件或修正该过程。
除了用于探伤检测，机器视觉系统还可以通过识别标签确保操作的可追溯性。相机可以读取标签，通过获取到的信息，可以导引产品的动向或标记哪些部件在供应链的什么阶段。
智能相机和传感器可以将信息数字化，解码所捕获的内容，避免人工解读的工作量。然后，机器可以决定信息是否需要传送到中央控制系统。这些是低成本、易于使用的系统，对于那些想要简化自动化制造的人来说，是一个很好的选择。
实时监控和积极响应
智能工厂理念的提出是基于强大的通信网络，以及在传感器、设备和机器之间信息的智能交换，而机器视觉正是智能工厂架构的核心之一。作为工厂的“眼睛”，基于工业相机的图像处理系统可以计算和分析以前由人工处理的信息。这样不仅可以减少误差，还能够使机器人灵活、实时地对生产控制的需求做出反应。
通过图像处理设备捕获、收集和交换数据，是实现生产过程互联的关键技术。采集到的数据可以传输到相关的价值链，也可以用来触发下一步的智能决策。在具有物联网（IoT）功能的智能工厂中，将有更多的传感器不仅可以理解图像，还可以识别图案并从中学习，以便为将来的决策和行为提供信息。
例如，机器视觉技术可以用于检查生产机器的磨损状态。获取的机器磨损信息不仅对于维护是有用的，还可以向工厂经理通知在断开之前需要准备好更换的工业组件。
机器视觉也可以通过比较和分析提高工厂的效率。视觉传感器可以在全球范围内记录工厂运营，并将信息传送到数据中心。IoT将这些遍布全球的工厂连接起来，允许与其他工厂比较流程、跟上最新技术的发展，并实时了解产品质量的变化。
随着机器视觉系统的尺寸减小，速度、精度和分辨率的提高，这些系统的应用可能在未来几年内大幅增长，新一代的智能机器可能与猎鹰具有相同的视觉精度。
本文来自于《控制工程中文版》（CONTROL ENGINEERING China ）2017年8月刊《机器视觉专刊》栏目，原标题为：机器视觉为智能工厂带来了什么？
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