机器视觉技术在工业中的应用正在持续升温。例如在电子制造行业的SMT（电路板表面贴装）加工中，AOI、SPI视觉检测已经取代人工目检成为标配。传统AOI/SPI检测以2D视觉为主，随着行业技术进步，3D AOI/SPI技术已成为视觉检测的重要组成部分。3D视觉的应用并不仅限于质量检测，在机器人导航、零件三维量测等领域均有落地场景。例如3D视觉中的双目立体视觉技术，其与机械手配合，能够对无序堆叠的散装零件进行准确识别及抓取。

　　机器视觉在工业的常见应用可以归纳为四大类：检测、测量、识别与定位。其中，检测是机器视觉在工业最主要的应用，接下来依次是识别、定位、和测量功能。

　　01、检测

　　检测是机器视觉最常用的功能，主要为通过机器视觉技术对目标物体进行缺陷检测，如检测零件表面存在的裂纹、划痕、污染物、变色和其他不规则等缺陷。相比人工目检，机器视觉能够达到更高的精度和效率。例如对于镜片、玻璃盖板、灯罩等透明材质产品，其缺陷最小可达微米级。借助机器视觉，采用不同的照明方式（如背光照明、明场照明、暗场照明、漫反射照明等），配合不同的光源（如偏振结构光、激光、紫外光等），可以实现透明物体表面μm级缺陷的快速检测。

　　02、测量

　　测量主要用于检查零部件的尺寸精度和几何公差。机器视觉系统通常以单个像素为最小单位，并与常用度量衡单位进行比例标定，通过计算两个或多个点之间的距离以及对象目标特征的位置，以确定测量值是否符合规格。测量通常与缺陷检测结合使用，用于测量零件中检测到的不规则性，如在电力电子行业，线圈端头的形状规则与否会影响电路连接的良好程度。

　　03、识别

　　在工业应用场景中，识别主要指能甄别目标物体的物理特征，包括外形、颜色、字符、条码等，这些标识通常包含产品名称、制造商、日期代码、批号和有效期等，有助于提升零件的可追溯性，方便进行库存控制和产品验证。物流标签读取和字符识别是比较常见的应用场景，颜色识别也越来越多的应用到机器视觉。在电气行业，对于电线电缆颜色有一定要求，错误的线缆颜色会影响后期的故障判断与维护，因此借助机器视觉实现颜色识别非常重要。

　　04、定位

　　定位是在识别出物体的基础上，经过精确测量给出目标物体的坐标信息。定位功能主要应用于生产的路径引导，是工业机器人的重要辅助功能，典型的应用包括零件的无序抓取、AGV避障等，其他常见的定位应用还包括玻璃基板的定位、检查条形码和标签对齐、检查PCB中的IC放置以及排列包装托盘中的零件等。相比人工对齐和定位，机器视觉定位系统具有更高的精度和速度。

　　当然，机器视觉的在工业的应用并不仅是上述四类，还有很多其他功能，诸如在增强现实中的应用，以帮助实现工业维护或培训员工；在安全监控中的应用，以检测工业场所的危险区域和操作，并及时报警以避免事故等等。未来随着视觉技术的不断成熟，其必将在工业领域实现更具广度和深度的应用。

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