．自動化廠商佈局機器視覺，不可一蹴而就

用於工廠自動化的機器視覺解決方案

IDVIEW 最佳工地管理解決方案

來源：機器視覺前沿

隨著近年來製造業自動化改造的趨勢愈加明顯，越來越多的企業開始將機器視覺融入到自動化產線中。機器視覺正在當今的製造業扮演著越來越重要的角色。這一點，從這兩年各家視覺產品廠商忙不過來的訂單，和連續高速成長的營業額就可見一斑。

一般情況下，我們都會認為，通常能夠提供機器視覺產品和系統解決方案的玩家，應該都是那些視覺領域的專業品牌，例如：COGNEX、DATALOGIC、SICK 等等。而在眾多傳統的工業自動化品牌中，能夠提供專業視覺解決方案的廠家其實並不多。我的印象中，只有像 OMRON、DELTA 和 KEYENCE 等這些自動化元件供應商，是具備整套視覺系統產品線的。

即使是像 SIEMENS 這樣的自動化巨頭，也僅僅是在其數字化身份識別系統中，包含了兩款工業相機 MV440/420，並且還都是入門級的讀碼器產品。然而，不知大家注意到沒有，近來有一批傳統的自動化系統供應商，就跟商量好似的，扎堆兒佈局視覺產品。

先是 OMRON 在 2017 年 9 月底收購了一家美資讀碼設備製造商 MICROSCAN。

緊接著在紐倫堡舉行的 SPS IDC Drive 上，幾家來自歐洲的自動化公司，不約而同的展示了各自的新款視覺產品和解決方案。

SIEMENS 以全新的 MV540 高性能工業相機，擴充了其原有的視覺產品線。

同樣是來自德國的 Beckhoff，在其最新版本的 TwinCAT 3 中， 集成了多種機器視覺功能。

而來自奧地利，現已是 ABB 旗下品牌的 B&R，則是基於 Automation PC / 乙太網 POWERLINK 技術的設備控制系統，推出了首款機器視覺產品：上圖這款橙色相機。

此同時，風頭正勁的 Rockwell Automation 在拒絕了愛默生 290 億美元收購要約後 ，立刻轉身收購了一家來自蘇格蘭愛丁堡、提供 3D 圖像技術的公司 Odos Imaging。

話說這年頭的機器視覺技術，絕對可以算得上是工業領域的一大熱門，因為市場前景一片大好而被各界廣泛看好追捧，的確是件很自然的事情。

不過，從產品和設備使用的角度看，我們更關注的或許是，將機器視覺和自動化控制「兩個世界」的技術整合在一起，會在性能、成本以及應用體驗等各方面給用戶帶來怎樣的影響和改變。

而這，還是得從目前市面上主流的機器視覺系統說起。

老實說，儘管當下主流的機器視覺技術已經看上去十分牛掰了，但實際上它們在設備系統中基本上都還是相對獨立的，有時甚至可以說是非常封閉的。視覺產品與控制系統之間的接口極為有限，也談不上什麼資訊和數據的相互共享。

這其實在一定程度上增加了在設備產線中整合和使用視覺技術的難度，因為用戶不僅需要同時操作，和維護兩套各自獨立的控制系統，還必須為了兩套系統之間的各種（即時）數據交互而投入大量人力、硬體和時間成本。

尤其是現在的工業製造流程中，有越來越多的環節需要用到視覺技術，除了幫助識別和採集產品資訊，還需要直接參與各種即時的機器控制。雙重系統帶來的複雜性，極大的抬高了機器視覺的應用門檻。

如上圖所示，在整合機器視覺系統中，機器視覺僅僅是作為設備控制的一個應用模組，被整合到產線設備的控制系統中。用戶無需再考慮系統之間的數據交互和介面切換，僅使用一套自動化控制系統，即可以完成對各類應用參數的設置和調整。

機器視覺技術的應用將因此而被極大簡化，設備的總體成本也會得到顯著的優化。

貌似這樣說還是太過於抽象了。接下來，讓我們看幾個在機器視覺的應用過程中可能出現的場景。

首先，若要將產品圖像資訊（如產品標識、條碼/二維碼、品質瑕疵等）快速呈現到產線和管理系統的螢幕上，如：操作員終端、工廠大屏幕、中控室等，在整合機器視覺系統中將變得極為簡單，很可能也就是點幾下鼠標的事情。

其次，在整合機器視覺系統中，將更容易實現對高速運動中的物體的精準圖像捕捉，無需再在相機上接入編碼器，直接使用由高速感測器觸發獲取的輸送線位置，就可以完成對相機快門的即時控制。

而如果要在辨識出產品瑕疵後，進一步對其做出準確的剔廢動作，目測用幾條運控指令就完全可以搞定了。

再比如，若要對產線上的每個產品進行雙重甚至多次圖像辨識，例如：需要同時記錄產品條碼、標籤和外觀，傳統的做法需要為相鄰的幾台相機，各接入一支光電觸發感測器和編碼器。

但如果使用整合機器視覺系統，就只需將一個光電輸入信號、多台視覺相機和輸送帶編碼器，透過運控總線接入同一個設備控制系統，並基於輸送帶上的產品位置，完成對相機快門動作的精準觸發，硬體連接和軟體邏輯都將因此變得非常簡單。

另外，對於那些需要使用視覺技術輔助機器人操作的設備應用，使用整合機器視覺系統將可以把產品圖像辨識，和機器人運動控制，整合到同一個時間軸和空間坐標系中，從而省去兩套系統之間大量繁瑣的位置數據轉換工作。

在機器視覺應用中，根據不同的產品/背景組合，適當的調整相機鏡頭和光源的參數設置（如：對焦、顏色等），對於畫面捕捉的品質和圖像辨識的性能也是極為重要的。

如果將視覺技術整合、整合到設備控制系統中，那麼用戶僅透過在控制軟體中編寫的程序邏輯，就可以實現對這些分散在設備各處的視覺元件的自動設置和靈活調整，而無需再在現場逐一手動操作。這將極大的簡化設備調試和維運的流程。

一方面，現階段傳統的視覺產品廠商，在這個專業技術領域的優勢還是十分明顯的。所以，目測短期內被整合機器視覺系統所替代的，應該是那些相對簡單的入門級視覺應用，而不會是難度較高的複雜應用。

另一方面，我相信傳統的專業視覺技術廠商們也一定看到了機器視覺將逐步融入設備自動化控制系統的趨勢，在自動化廠商不斷完善和升級視覺產品的同時，它們也必將會積極的採取各種應對策略。

因此，儘管整合機器視覺的方向已經很明確的，但這項技術的成熟和普及，必定不是一蹴而就、立竿見影的，而應該是一個逐步演進、循序漸進的過程。

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