視覺的一個分支，工業(yè)自動化領域中的視覺控制或視覺應用，主要指的是通過前端光學攝像頭，從采集到的數字化圖像中提取相關信息，進行分析處理之后，用于對生產線流程或質量的控制，以代替重復性人工操作。目前，機器視覺在工廠生產環(huán)節(jié)中的實際應用包括：對生產工件的完整性質量檢測、識別、分類、零件位置及方向、尺寸測量、讀碼識別追溯、表面/色差檢測、自動化流水線作業(yè)等等?？梢哉f，機器視覺為流水產線、自動化設備安裝上了一雙“眼睛”，能夠提供全天候、高一致性、高可靠性的檢測結果，增添了工廠生產的智能化水平，因而也成為了邁向智能制造的一項重要技術。

從整體供應鏈來看，參與機器視覺系統(tǒng)開發(fā)的廠商大致上可以分為上游底層開發(fā)商，含核心零部件和軟件開發(fā)商；中游從事二次開發(fā)的設備集成和軟件服務商；以及下游所面對的各類機器視覺應用廠商。其中，核心零部件及軟件供應商主要包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等類型廠商，而在整個成本構成中，零部件及軟件開發(fā)的費用基本上占了約80%的比例，可謂是重中之重。

目前機器視覺在工業(yè)控制領域大多屬于二次開發(fā)層面，形式主要包括系統(tǒng)集成以及組裝生產自動化專機等等，要求開發(fā)商能夠掌握不同生產制造環(huán)境中的Know-How技術，設計出有針對性的產品或集成方案，視覺點膠控制、視覺螺絲機控制、視覺定位+飛拍、視覺檢測等電子產品后段制造流程都是現在市場上的開發(fā)熱點。大部分廠商采用的都是“軟件平臺+視覺開發(fā)包”的開發(fā)模式，開發(fā)包基于軟件平臺對常用各種圖像處理算法進行封裝，軟件工程師可直接調用封裝好的算法，實現各種復雜的圖像處理和分析功能，大幅降低了二次開發(fā)的難度和工作量。

    機器視覺產業(yè)供應鏈組成

    工業(yè)自動化領域機器視覺應用分析

視覺應用的三大層面難題

但就實際應用而言，在目前機器視覺+運動控制方案的實施過程中，各種“門檻”依然較高，問題主要來自于三個方面：一是，對于大部分技術開發(fā)工程師來說，機器視覺技術是一個全新的領域，要學習一種新的編程語言（如C++）存在一定的難度，需要花費大量的時間和精力，加上視覺項目一般都是非標的，開發(fā)者的經驗非常重要，普通電氣工程師要想快速掌握機器視覺應用的編程和調試，絕非易事。

其次，對于設備制造商而言，為了提高工廠的生產效率，制造業(yè)產線升級的需求迫切，機器視覺的應用已經成為其中的一個重點，但機器視覺的硬件投資成本一直居高不下，令他們望而卻步；除了硬件投入之外，往往后期還需要高薪聘請視覺工程師對買回來的視覺系統(tǒng)進行開發(fā)和維護，這無疑又加重了工廠的人力成本。如何能夠有效地控制投資成本，是他們的主要訴求點，例如是否可以既經濟又方便地在現有設備系統(tǒng)的基礎上添加機器視覺功能等。

另外，對于終端用戶來說，在使用機器視覺技術的過程中會發(fā)現，機器視覺和自動化控制（流程控制、工藝控制等）往往分屬于兩套不同的系統(tǒng)之中，兩者之間常?？赡軙捎谕ㄓ嵉榷喾N因素而導致整個系統(tǒng)的不穩(wěn)定（如出現停機、停線等狀況）。尤其是在當前多品種、小批量、柔性化的生產模式下，產線的頻繁更換，增加了對機器視覺系統(tǒng)流程的修改和調試時間，從而大大影響了工廠產能，因此，如何讓設備在生產中更加穩(wěn)定，同時操作也更為便捷，能夠滿足產線快速調整和切換的需要，是機器視覺技術開發(fā)的一個課題。

實際上，在各種復雜的工業(yè)生產場景中，照明光源尤為重要，它直接關系到采集圖像的質量，例如圖像輪廓是否清晰、成像特征是否完美體現等等。為此，樂視科技提供了種類非常齊全的光源照明樣品，包括最近推出新品高精度同軸光源、迷你線光源，此類光源輕便小巧，亮度高，適用于狹窄場所檢測。還可以根據現場應用進行配置，實時修改曝光時間長度、角度、顏色等等，這些功能讓機器視覺應用變得更加靈活。