机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段，相当于人类视觉在机器上的延伸，机器视觉一般具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，今天小编带大家一起了解下工业自动化中机器视觉的五大应用优势。

01 引导和定位

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。

在机器视觉与机器人相结合的应用场景中，机器人引导定位应用最为普遍。机器人定位引导可大致分为3种模式：

▶固定相机模式

即相机安装在设备机架上，不随机器人的运动而运动，自左至右又依次分为抓取工况、抓取偏移纠正工况和放置工况。其中抓取工况，相机对传送过来的来料进行拍摄和粗定位，将定位信息传输给机器人以便机器人根据定位信息抓取来料，如此可降低对工位间传送机构准确性的要求，确保抓取的稳定性。

▶运动相机模式

即相机安装于机械臂顶端随机械臂一同运动。虽不同于上述固定相机模式，但固定相机模式和运动相机模式在功能上殊途同归，都可实现定位抓取与引导放置。两者在保证功能的同时，能够提供更多的安装可能性以应对不同的环境与硬件条件限制。

▶固定相机与运动相机模式结合

针对不同的设备安装场景，为提升硬件安装的适应性，固定相机模式与运动相机模式也可结合使用。

此外，在半导体制造领域，芯片位置信息调整拾取头非常不好处理，机器视觉则能够解决这个问题，因为需要准确拾取芯片以及绑定，这也是视觉定位成为机器视觉工业领域最基本应用的原因。

02 外观检测

检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。例如机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

（英莱案例：镁碳砖外观视觉检测）

伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。

（英莱案例：转向架视觉检测系统）

通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率。机器视觉检测凭借它自动化、客观、非接触和高精度的特点已经完全能代替人工来检测这些单一、重复性的程序。机器视觉检测系统与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉检测强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。