前瞻研究：工业制造领域机器视觉技术应用现状及展望
人工智能技术逐步与其他先进制造技术融合应用，实现对制造业流程中产品质检、生产工艺优化、设备预测性维护等环节的运营效率优化，并促进了机器与人协同生产的智慧工厂新模式的诞生。其中，机器视觉的应用占比及未来应用潜力最大。
机器视觉系统主要用于完成定位、识别、检测、测量等任务，其使用可以提升生产线的检测精度、自动化水平、柔性化能力，同时降低人工成本、保证工人人身安全。目前机器视觉在半导体及3C电子制造、汽车制造、包装等行业已有广泛应用，也逐步拓展到医药制造、食品加工、纺织制造等领域。虽然其使用仍收到环境光源、核心硬件设备性能、设备端计算资源、检测对象多样性、方案经济性方面的限制，其技术上的不断革新，以及更多先进制造行业对高精度、高效率、高灵活性制造工艺的需求，仍会加速机器视觉进一步的拓展应用。
作者 | 杨行、樊晓芳
一、工业机器视觉系统结构
工业机器视觉系统构架主要分为硬件设备和软件算法两部分，其中硬件设备主要包括光源系统、镜头、摄像机、图像采集卡和视觉处理器；软件包中核心算法主要包括传统的数字图像处理算法和基于深度学习的图像处理算法。
工业机器视觉系统架构
机器视觉系统的完整工作流程
二、工业机器视觉系统产业及市场规模
2017年全球机器视觉市场规模达到40亿美元，2017～2025年复合增长率预计达到8.5%左右。机器视觉系统提供方主要集中于欧美地区，龙头企业主要包括：康耐视、基恩士、ISRA等。但随着食品、包装、工业、消费电子等制造产业逐步在中国制造，中国境内对机器视觉系统的需求量日益增长，未来5年年复合增长率将达到10.4%。
工业机器视觉系统产业链
三、机器视觉技术在工业制造环节中的应用优势
1. 可实现可靠性更高的产品质量检测及实时监控，有效的避免了人工检测过程中的主观性和个体差异性；
2. 检测精度可达到亚微米级别，突破了人眼的物理限制，在全生命产品周期内对产品进行外形、标签、完整度等方面的缺陷检测；
3. 数字图像处理和计算机视觉算法不断优化，在软件系统层面上提供更广泛及高效的检测功能，补充机器视觉硬件系统的检测能力；
4. 避免检测人员与被检测物件直接接触，防止物件被人为损坏，避免了检测系统机械部件的消耗程度以及维护成本；防止物件免受污染；
5. 使用机器视觉技术的机器人或者机械臂可以根据机器视觉系统提供的位置和方向信息，对工件进行智能抓取，广泛应用于食品，医疗制药和包装等行业，拓展了生产制造的柔性；
6. 减少人在现场操作的时间，有效的避免了操作人员的听力损害、身体机能下降等情况，保证了操作人员人身安全。
四、机器视觉技术在九大工业制造行业中的应用案例
五、机器视觉技术在工业制造中应用的局限性
1. 受到环境光源的约束： 不同的光源将造成不同的成像质量和效果，直接干扰检测算法的检测，可能造成产品的误判；单一的视觉引导技术不能保证路径中障碍物检测的精度，决策控制层往往需要融合多种传感器采集的信息。
2. 受到硬件设备性能的限制： 摄像头的镜头畸变矫正、标定差异性、视角范围有限；安装条件及场地限制，对传感器融合方案的要求；每个像素的暗电流不同，对光子响应不一致，会造成摄像机中空间及模式噪声；CCD线阵相机的参数设置的局限性。
3. 受到端上计算资源的限制： 工业产品大规模复杂的模型架构需要依赖强大计算能力，当设备终端上内存难以满足时需要采用模型云端离线训练再部署到设备终端；图像数据传输时仍需要对特定的任务目标进行模型的参数调整、优化，会产生额外的工程开销，且实时性较差。
4. 受到检测对象多样性的限制： 物体表面缺陷种类繁多、缺陷产生机理不明、缺陷描述不充分；机器视觉系统难以从数据中提取特征。
5. 受到成本和收益经济性的限制： 视觉传感器等工业相机核心零部件和底层视觉软件的开发需较大投入成本。
六、工业机器视觉系统的10大未来发展趋势
技术
1.工业相机中的视觉传感器在结构设计上不断优化：
CMOS逐步替代CCDCMOS提高采集数据维度及质量动态视觉传感器实现像素并行图像处理多传感器信息融合2.嵌入式视觉系统的应用增加工业现场编程效率。
3.设备端深度学习模型不断获得压缩与加速。
4.设备端上计算能力的提升。
5.计算机视觉与机器人技术结合增加机器人视觉自适应能力。
应用
1.可对3D打印产品瑕疵问题进行微米水平无损检测。
2.视觉信息提升智能机床加工过程中的自主感知能力。
3.智能视觉设备的应用提升工厂员工操作效率及安全。
4.让工业机器人从实际工作中学习基于视觉的运动技能及操作策略。
5.在细胞学研究工作中进行细胞显微镜图像质量的自动评估。
特别鸣谢
阿丘科技 创始人兼CEO 黄耀
芯仑科技 首席战略官 姚楷祥
德国HPI 计算机系统工程研究院高级研究员 杨浩进
* 本文为「智周」系列报告「核心版」，相应「深度版」的推出计划将在后续公布，敬请大家关注。针对「工业制造领域机器视觉技术应用现状及展望」这一主题，有哪些方向或主题，你希望在报告深度版中读到更详细的阐述与分析，欢迎留言，这将成为我们制作报告深度版的重要参考。
关于「智周」系列报告
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深度版 在核心版的基础上，包含详尽的行业或场景痛点分析、技术解读、落地案例详解及资料附录等，以供有深度研究需求的使用者进行深入探究。
机器视觉在电子制造行业的应用
在电子制造过程中PCB（Printed Circuit Board）视觉检测主要针对电子元器件的印刷电路板进行缺陷检测。以下是常见的PCB视觉检测缺陷：
1. 焊盘缺陷：检测焊盘的缺陷，如焊盘短路、焊盘断路、焊盘偏移、焊盘过度焊接等。
2. 元器件缺陷：检测元器件的正确安装和位置，如元器件缺失、元器件反装、元器件偏移等。
3. 焊接质量缺陷：检测焊接质量，如焊点短路、焊点开路、焊点不良、焊点冷焊等。
4. 电路线路缺陷：检测电路线路的连通性和完整性，如线路断路、线路短路、线路偏移等。
5. 异物检测：检测PCB表面或内部的异物，如金属屑、灰尘、杂质等。
6. 印刷质量缺陷：检测印刷电路板的质量，如印刷不良、印刷偏移、印刷缺失等。
7. 表面缺陷：检测PCB表面的缺陷，如划痕、凹陷、污渍等。
8. 尺寸偏差：检测PCB尺寸的偏差，如长度、宽度、厚度等。
以上是常见的PCB视觉检测缺陷，通过机器视觉技术可以实现对这些缺陷的自动化检测和分类，提高检测效率和准确性，同时降低人工检测的成本和错误率。
首先，PCB先得过丝印机 ，把锡膏依附在PCB上，让电子元器件更容易链接。
PCB丝印上锡膏视觉检测主要针对印刷在PCB上的锡膏进行缺陷检测。以下是常见的PCB丝印上锡膏视觉检测的缺陷：
1. 缺失缺陷：检测锡膏是否完整覆盖在丝印区域，是否存在部分缺失的情况。
2. 偏移缺陷：检测锡膏是否偏离了丝印的位置，如偏移、偏斜等。
3. 过量或不足缺陷：检测锡膏的厚度是否过厚或过薄，以及锡膏的数量是否过多或不足。
4. 锡膏质量缺陷：检测锡膏的质量，如是否存在气泡、杂质、污染等。
5. 锡膏短路或开路缺陷：检测锡膏之间是否存在短路或开路现象。
6. 锡膏形状缺陷：检测锡膏的形状是否符合要求，如是否有溢出、变形等情况。
7. 锡膏平整度缺陷：检测锡膏的平整度，如是否存在凹凸不平的情况。
8. 锡膏的颜色和光泽度缺陷：检测锡膏的颜色是否均匀，光泽度是否符合要求。
通过机器视觉技术，可以对PCB丝印上锡膏的缺陷进行自动化检测和分类，提高检测效率和准确性，确保锡膏的质量和一致性，同时降低人工检测的成本和错误率。
丝印后就是SMT，将元器件贴附在PCB上
SMT贴片（Surface Mount Technology）是一种电子元器件安装技术，它将电子元器件直接贴装到印刷电路板（PCB）的表面上，而不是通过传统的插针方式插入到孔内。SMT贴片技术已经取代了传统的插针式组装技术，成为电子产品制造中主流的组装方式。
SMT贴片的主要步骤包括：
1. 贴片准备：将电子元器件（如芯片、电阻、电容等）预先装载到带有胶带或者盘装的元器件卷带中，以便后续的贴片过程。
2. PCB准备：准备好需要贴装的PCB板，确保板面的清洁和平整。
3. 膏料印刷：使用印刷机将焊膏粘贴在PCB板的焊盘上，焊膏的作用是提供焊接的介质和连接。
4. 贴片：将预先装载好的元器件通过贴片机精确地贴装到焊膏上，贴片机会自动将元器件从卷带中取出，并通过视觉系统进行定位和校准，然后精确地放置在焊膏上。
5. 焊接：通过回流焊炉或者波峰焊机对贴装好的元器件进行焊接，焊接过程中焊膏会熔化并形成焊点，将元器件固定在PCB上，并与焊盘连接。
6. 检测和修复：对贴装后的PCB进行检测，检查焊接质量和元器件的正确性，如有缺陷需要进行修复或者更换。
SMT贴片技术具有高效、高密度、高可靠性的特点，可以大大提高电子产品的制造效率和性能。它广泛应用于各种电子设备的制造，如手机、电脑、电视等。
SMT后的机器视觉检测主要检测以下几类缺陷：
1. 元器件缺陷：检测元器件是否正确安装、位置是否正确、偏移或缺失等。
2. 焊接缺陷：检测焊点是否完整、焊接是否充分、是否存在虚焊、短路、冷焊等问题。
3. 焊膏缺陷：检测焊膏是否过量或不足、是否存在缺陷、是否有气泡、污染等问题。
4. PCB板缺陷：检测PCB板是否存在缺陷、损坏、短路、开路等问题。
5. 其他缺陷：检测是否存在异物、杂质、污染等问题，以及检测产品的标识、标志等是否正确。
通过机器视觉技术，可以对SMT后的产品进行自动化检测和分类，提高检测效率和准确性，确保产品的质量和一致性，同时降低人工检测的成本和错误率。
SMT过后既可以固定电子元器件
在PCB过锡路后，机器视觉产品可以进行以下方面的检测：
1. 焊盘检测：检测焊盘的位置、形状和尺寸是否符合要求，以及焊盘是否存在缺陷、损坏、短路或开路等问题。
2. 焊膏检测：检测焊膏的覆盖情况、厚度和均匀性，以及焊膏是否存在缺陷、污染或过量等问题。
3. 元器件位置检测：检测贴装元器件的位置是否准确，是否存在偏移、错位或缺失等问题。
4. 异物检测：检测是否有异物、杂质或污染物附着在PCB表面或焊盘上。
5. 焊点检测：检测焊点的质量和可靠性，包括焊点的完整性、焊接强度、焊接质量等。
6. 短路和开路检测：检测是否存在短路或开路现象，即焊点之间的电气连接是否正常。
7. 标识检测：检测PCB上的标识、标志、文字或图形是否正确、清晰可识别。
通过机器视觉产品进行这些检测，可以快速、准确地发现和识别PCB过锡路后的缺陷，帮助提高产品质量和制造效率。同时，机器视觉技术还可以提供实时的检测数据和统计分析，帮助优化生产过程和改进制造流程。
如果由需要修复的产品，那么修复后还得再次检测
在SMT修复后，可以进行以下方面的检测：
1. 元器件位置检测：检测修复后的元器件位置是否准确，是否与周围元器件对齐。
2. 焊接质量检测：检测修复后的焊点质量是否符合要求，包括焊接强度、焊接质量和焊点形状等。
3. 焊膏覆盖检测：检测修复后的焊膏覆盖情况，确保焊膏覆盖均匀且符合要求。
4. 焊盘检测：检测修复后的焊盘是否完整、平整，是否存在缺陷或损坏。
5. 短路和开路检测：检测修复后的焊点之间是否存在短路或开路现象。
6. 功能性测试：对修复后的电路板进行功能性测试，确保修复后的元器件和焊接质量不影响电路的正常工作。
通过这些检测，可以确保修复后的电路板质量符合要求，功能正常，并且焊接质量可靠。如果发现修复后仍有问题，可以及时进行再次修复或更换元器件，以确保产品质量和可靠性。
检测没问题后就可以插件
插件的机器视觉检测主要用于检测插件的正确插入和定位。插件可以是各种类型的连接器、插座、卡槽等。
在插件的机器视觉检测中，可以进行以下方面的检测：
1. 插件位置检测：检测插件的位置是否准确，是否与插槽或连接器对齐。
2. 插件方向检测：检测插件的插入方向是否正确，确保插件的引脚与插槽或连接器的引脚对应。
3. 插件完整性检测：检测插件是否完整，是否存在损坏、缺失或变形等问题。
4. 异物检测：检测插件中是否存在异物、杂质或污染物，确保插件的清洁度和安全性。
5. 插件连接质量检测：检测插件与插槽或连接器之间的连接质量，包括插件的稳固性、接触性和电气连接性等。
通过机器视觉检测插件的插入和定位，可以提高插件的安装准确性和质量，减少插件错误插入或插入不完全的情况。这有助于确保插件和连接器之间的可靠连接，提高产品的性能和可靠性。
插机后就可以根据工艺流程进行分板、组装
PCBA成品机器视觉检测主要用于检测已经完成组装的电路板的质量和性能，包括以下方面的检测：
1. 元器件位置检测：检测电路板上元器件的位置是否准确，是否与设计图纸一致。
2. 焊接质量检测：检测电路板上焊点的质量是否符合要求，包括焊接强度、焊接质量和焊点形状等。
3. 焊膏覆盖检测：检测电路板上焊膏的覆盖情况，确保焊膏覆盖均匀且符合要求。
4. 焊盘检测：检测电路板上焊盘的完整性和平整性，是否存在缺陷或损坏。
5. 短路和开路检测：检测电路板上焊点之间是否存在短路或开路现象。
6. 元器件正确性检测：检测电路板上的元器件是否正确、完整，并符合规格要求。
7. 功能性测试：对电路板进行功能性测试，确保电路板的各项功能正常。
通过机器视觉检测PCBA成品，可以快速、准确地发现和识别电路板上的缺陷和问题，帮助提高产品质量和制造效率。同时，机器视觉技术还可以提供实时的检测数据和统计分析，帮助优化生产过程和改进制造流程。
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