机器视觉系统集成的目前应用现状和未来前景是怎么样？

机器视觉系统集成视觉定位系统

2020-11-04

近年来，机器视觉系统集成行业在全球范围内增长速度飞快，不断的创造着记录，而零部件在3D制造与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可行性和能力上也是持续呈现出增强上涨的趋势。随着大量使用的商业组件被引入国内，如何熟练地将机器视觉集成到自动化应用程序中一直是该项技术成功的决定性因素。在为用户提供成功、安全和可靠的机器视觉系统解决方案中，称职的机器视觉集成商比以往任何时候都要扮演着重要的角色起着决定性作用。

集成与易用性

首先需要了解视觉定位系统的任务以及业务的主要目的，从而减轻终端用户的应用程序中存在的风险性。但就目前的市场情况来说机器视觉技术还没有像PLC、运动控制甚至机器人技术那样被整个业界广泛理解。所以聘请具有机器视觉技术经验的集成商，可以有效的从根本上有确保项目的最终成功和提高项目的可靠性。

不断变革

市场上成功的集成公司虽然可能继续为更常见的任务配置更简单的组件而提供服务，但它们同时也会处理以前尚未实现的高度复杂的自动化应用程序。随着现在的系统集成对综合性技术的要求逐渐提高，如何成为一个合格机器视觉集成商？它需要包含以下的条件：

1.需要对各种基于PC、嵌入式计算机或板级软件库进行编程，以执行最复杂的机器视觉图像采集、处理和分析算法和任务;

2.了解各种成像技术、相机和传感器;

3.在复杂的光学和照明元件的选择以及设计和实现方面具有广泛的能力，以及在面对先进机器视觉成像系统的规范和使用方面具有广泛的专业知识支撑。

新技术

机器视觉技术的快速发展使得大量的新应用成为了可能，同时也有助于推动当今机器视觉集成商的需求和技术能力。比如3D成像技术，集成商可以将这些设备运用于各种应用中，包括高精度表面分析、3D零件和特征测量，以及使用3D图像数据进行检查，而不是2D灰度信息。还有最新推出的机器人视觉引导，在机器人导引中，无论产品是混合的、堆积的都可以被夹持器挑出并抓取。其次，高光谱和多光谱成像也是一项相对较新的技术。这些摄像机收集了单个场景的多个（有时是数百个）图像，而每个图像具有不同的光谱信息。在熟悉该技术的集成商手中，可以在线完成材料离散光谱分析甚至化学成分的应用。

随着数字化时代的到来，机器视觉系统集成依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也促进了机器视觉系统集成朝国际化水平发展前行。

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