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摘 要：在工业自动化领域应用机器视觉的核心思路是去人工化，要想将机器视觉落实到实处，需要增加机器视觉的识别效率，以此增加工业生产的精度要求，完成技术与生产的良性衔接。其次，从最容易与最不容易的工业衔接点进行分析，应在重复频次较高的生产环节，加大机器视觉的应用力度，以便提升工业生产速度，满足工业生产过程的精度需求与相关单位的经济效益需求。
关键词：机器视觉;工业自动化;系统集成应用;应用与挑战
引言
机器视觉能够对工业生产环节的激光焊接、半导体制造等多个生产领域予以帮助，这是机器视觉的技术价值所在，更是利用机器视觉降低各生产领域所遭受技术冲击的条件之一，可见，机器视觉在工业生产领域实现高速扩张的主要原因是生产水平的带动作用和作业精度的再提高价值。机器视觉在工业生产中的典型案例为自动化系统的集成应用，利用精准化的技术优势，改变工业生产流程，并增加各领域的生产可控性。因此，机器视觉的效良性使用属于技术进步的必然行为，在不违反生产条件的前提现，可推进工业化的发展进程。
1 机器视觉的发展优势
机器视觉的自动化系统集成使用，有着准确的应用途径以及明确的生产定位方向，机器视觉在实际生产过程中，可保持高精度生产作业的稳定属性提高。其次，机器视觉能够在实际的生产中提供准确的生产条件，以此构建完整的生产循环路线。虽然各企业单位利用机器视觉进行产业生产的起步较晚，但借助机器视觉进行生产链条的优化，可为企业的产品作业条件赋能，这使得机器视觉在各生产领域的发展迅速，是各领域生产企业完成技术转型与产业结构升级的重要组成对象。可见，利用机器视觉作为生产结构转型的手段，易于增加企业的发展前景。同时，机器视觉的应用在集成电路、智能软件领域有着正向促进效果，结合上述分析，改变企业的生产条件，结合机器视觉进行未来的产业升级，是机器视觉的发展优势之一。最后，机器视觉在智能机器人、智能制造等领域得以发展的重要原因，还在于资本的有效介入，资本在机器视觉的工业自动化集成使用中的影响，引起了各生产领域的产业结构发生了重大变化，夯实了机器视觉的发展根基。
2机器视觉在工业自动化系统集成应用的挑战
2.1机器视觉与多种集成功能的结合问题
机器视觉与自动化设备的结合，改变了多个领域的生产形态，在集成应用机器视觉的背景下，只有以规模化的生产为产线测试的主要求，才能完成企业的技术发展转型。最早应用机器视觉进行工作战略调整的行业有核电、野外高风险场所，机器视觉的工作使用改变了两个工作层面的问题，第一，更迭了现有的数据测量模式;第二，转变了部分岗位的工作职责，赋予了核电、野外高风险工作岗位更多的安全属性。为了实现各生产企业的健康发展，对人员的工作安全加以保护，是当前机器视觉与自动化设备的结合挑战，也是能否完成精准性工作测量的影响变量。因而，对机器视觉与自动化设备的应用切合度去展开研究，可完成各行业的工作升级，这是当前背景下应用机器视觉进行生产成本优化、生产安全度提升的应用途径。
2.2机器视觉与自动化设备的结合挑战
机器视觉对自动化设备也产生了不同的改变，机器视觉增加了自动化设备的可应用机会，但两者之间也存在嵌合度不成熟的缺陷，这在快递分拣中有着明显的体现。当前的快递分拣流程并为接近自动化分拣的维度，这是由于机器视觉与自动化设备的应用契合度，远远落后于理想情况所致，此种问题为当前机器视觉与自动化设备的结合挑战，更是实现分拣效率提升，降低人工分拣成本的有效途径。解决两者契合的挑战，需要逐渐增加各类资源的投入，并站在成本约束的角度，展开全面的技术研究，只有增加机器视觉在自动化设备应用中的投放角度，积极开拓其他结合渠道，才能增加快递分拣的可控性，以及机器视觉在快递分拣过程的应用价值。
3解决机器视觉在工业自动化系统集成应用挑战的对策
3.1应用控制软件解决契合度不高的困难
机器视觉的控制方式来自于VBAI控制软件的投放应用，在参数以及控制模式的改变中，对光学字符、二维码、条形码等图形参数信息加以记录与识别，并利用图形算法将图形参数信息转变为控制渠道，在短期内完成图形信息的识别及再处理过程，此过程被认为是应对机器视觉在工业自动化中应用挑战的对策之一。在此过程中，值得注意的控制对象为环境光源的识别，以及图形信息的采集方式等内容，只有在多个控制方面加强与机器视觉的控制联动，才能通过代码撰写的方式进行机器视觉的工业自动化生产使用，在机器视觉执行程序命令的过程中，改变图形处理方式可增加机器视觉的控制选择，继而推动机器手臂进行高频的控制与运算，以此执行固有的程序命令，增加机器视觉的可应用范围，实现工业自动化集成作业的目的。
3.2研发团队集中进行控制功能的研发
针对机器视觉控制代码的编写工作，建立研发团队可赋予机器视觉更多的可应用维度，完成功能与控制集成的同时，简化操作平台的控制难度。这是当前机器视觉在工业自动化集成中所面临的应用性问题，只有依靠团队研发的力量陆续改进机器手臂的控制流程，以及数据采集、处理过程的稳定性，才能增加机器视觉在自动化集成领域的应用体验，实现端外控制的同时，以工业通信、工业生产等不同领域内容作为功能预设条件，完成企业数据库的双向链接工作。通过代码撰写的方式赋予机器视觉多个功能模块的可應用效果明显，机器视觉在此过程经历了高纬度测算的改变。正是得益于此，才易于精度较高的工业生产流程进行技术的应用，以此增加机器视觉的可控性、精确性使得机器视觉在半导体制造行业、工业设备的结合生产领域得到了快速发展。最后，机器视觉的工业生产使用日益提高，主要是在生产期间，能够完成高精度的运算，并将误差率降低到0.0001mm以下，这使得机器视觉取缔了重要生产环节的固有控制模式。
4结束语
机器视觉的生产作业使用，无法脱离准确的应用途径，进行生产定位与生产方向的明确，机器视觉在实际生产过程中，可维持高精度生产作业流程的稳定性。应用机器视觉进行工作调整的行业有核电等高风险作业场所，机器视觉的工作使用，更迭了现有的数据测量模式，在参数以及控制模式的改变中，对光学字符、二维码、条形码等图形参数信息加以记录与识别，并利用图形算法将图形参数信息转变为控制渠道，易于在短期内完成图形信息的识别及再处理过程。
参考文献：
[1]文家昌. 基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台设计与应用[D].华南理工大学，2012.
[2]赵巧敏. 机器视觉行业投资分析报告[J]. 机器人技术与应用，2015（05）：12-24.
[3]陈铁健. 智能制造装备机器视觉检测识别关键技术及应用研究[D].湖南大学，2016.
[4]. 中国工业机器视觉产业发展白皮书[J]. 机器人产业，2020（06）：76-95.
作者简介：
周杭城（1992年2月—），男，汉族，本科学历，研究方向：机器视觉。
（浙江华眼视觉科技有限公司，浙江杭州 310013）
关键词：机器视觉;工业自动化;系统集成应用;应用与挑战
引言
机器视觉能够对工业生产环节的激光焊接、半导体制造等多个生产领域予以帮助，这是机器视觉的技术价值所在，更是利用机器视觉降低各生产领域所遭受技术冲击的条件之一，可见，机器视觉在工业生产领域实现高速扩张的主要原因是生产水平的带动作用和作业精度的再提高价值。机器视觉在工业生产中的典型案例为自动化系统的集成应用，利用精准化的技术优势，改变工业生产流程，并增加各领域的生产可控性。因此，机器视觉的效良性使用属于技术进步的必然行为，在不违反生产条件的前提现，可推进工业化的发展进程。
1 机器视觉的发展优势
机器视觉的自动化系统集成使用，有着准确的应用途径以及明确的生产定位方向，机器视觉在实际生产过程中，可保持高精度生产作业的稳定属性提高。其次，机器视觉能够在实际的生产中提供准确的生产条件，以此构建完整的生产循环路线。虽然各企业单位利用机器视觉进行产业生产的起步较晚，但借助机器视觉进行生产链条的优化，可为企业的产品作业条件赋能，这使得机器视觉在各生产领域的发展迅速，是各领域生产企业完成技术转型与产业结构升级的重要组成对象。可见，利用机器视觉作为生产结构转型的手段，易于增加企业的发展前景。同时，机器视觉的应用在集成电路、智能软件领域有着正向促进效果，结合上述分析，改变企业的生产条件，结合机器视觉进行未来的产业升级，是机器视觉的发展优势之一。最后，机器视觉在智能机器人、智能制造等领域得以发展的重要原因，还在于资本的有效介入，资本在机器视觉的工业自动化集成使用中的影响，引起了各生产领域的产业结构发生了重大变化，夯实了机器视觉的发展根基。
2机器视觉在工业自动化系统集成应用的挑战
2.1机器视觉与多种集成功能的结合问题
机器视觉与自动化设备的结合，改变了多个领域的生产形态，在集成应用机器视觉的背景下，只有以规模化的生产为产线测试的主要求，才能完成企业的技术发展转型。最早应用机器视觉进行工作战略调整的行业有核电、野外高风险场所，机器视觉的工作使用改变了两个工作层面的问题，第一，更迭了现有的数据测量模式;第二，转变了部分岗位的工作职责，赋予了核电、野外高风险工作岗位更多的安全属性。为了实现各生产企业的健康发展，对人员的工作安全加以保护，是当前机器视觉与自动化设备的结合挑战，也是能否完成精准性工作测量的影响变量。因而，对机器视觉与自动化设备的应用切合度去展开研究，可完成各行业的工作升级，这是当前背景下应用机器视觉进行生产成本优化、生产安全度提升的应用途径。
2.2机器视觉与自动化设备的结合挑战
机器视觉对自动化设备也产生了不同的改变，机器视觉增加了自动化设备的可应用机会，但两者之间也存在嵌合度不成熟的缺陷，这在快递分拣中有着明显的体现。当前的快递分拣流程并为接近自动化分拣的维度，这是由于机器视觉与自动化设备的应用契合度，远远落后于理想情况所致，此种问题为当前机器视觉与自动化设备的结合挑战，更是实现分拣效率提升，降低人工分拣成本的有效途径。解决两者契合的挑战，需要逐渐增加各类资源的投入，并站在成本约束的角度，展开全面的技术研究，只有增加机器视觉在自动化设备应用中的投放角度，积极开拓其他结合渠道，才能增加快递分拣的可控性，以及机器视觉在快递分拣过程的应用价值。
3解决机器视觉在工业自动化系统集成应用挑战的对策
3.1应用控制软件解决契合度不高的困难
机器视觉的控制方式来自于VBAI控制软件的投放应用，在参数以及控制模式的改变中，对光学字符、二维码、条形码等图形参数信息加以记录与识别，并利用图形算法将图形参数信息转变为控制渠道，在短期内完成图形信息的识别及再处理过程，此过程被认为是应对机器视觉在工业自动化中应用挑战的对策之一。在此过程中，值得注意的控制对象为环境光源的识别，以及图形信息的采集方式等内容，只有在多个控制方面加强与机器视觉的控制联动，才能通过代码撰写的方式进行机器视觉的工业自动化生产使用，在机器视觉执行程序命令的过程中，改变图形处理方式可增加机器视觉的控制选择，继而推动机器手臂进行高频的控制与运算，以此执行固有的程序命令，增加机器视觉的可应用范围，实现工业自动化集成作业的目的。
3.2研发团队集中进行控制功能的研发
针对机器视觉控制代码的编写工作，建立研发团队可赋予机器视觉更多的可应用维度，完成功能与控制集成的同时，简化操作平台的控制难度。这是当前机器视觉在工业自动化集成中所面临的应用性问题，只有依靠团队研发的力量陆续改进机器手臂的控制流程，以及数据采集、处理过程的稳定性，才能增加机器视觉在自动化集成领域的应用体验，实现端外控制的同时，以工业通信、工业生产等不同领域内容作为功能预设条件，完成企业数据库的双向链接工作。通过代码撰写的方式赋予机器视觉多个功能模块的可應用效果明显，机器视觉在此过程经历了高纬度测算的改变。正是得益于此，才易于精度较高的工业生产流程进行技术的应用，以此增加机器视觉的可控性、精确性使得机器视觉在半导体制造行业、工业设备的结合生产领域得到了快速发展。最后，机器视觉的工业生产使用日益提高，主要是在生产期间，能够完成高精度的运算，并将误差率降低到0.0001mm以下，这使得机器视觉取缔了重要生产环节的固有控制模式。
4结束语
机器视觉的生产作业使用，无法脱离准确的应用途径，进行生产定位与生产方向的明确，机器视觉在实际生产过程中，可维持高精度生产作业流程的稳定性。应用机器视觉进行工作调整的行业有核电等高风险作业场所，机器视觉的工作使用，更迭了现有的数据测量模式，在参数以及控制模式的改变中，对光学字符、二维码、条形码等图形参数信息加以记录与识别，并利用图形算法将图形参数信息转变为控制渠道，易于在短期内完成图形信息的识别及再处理过程。
参考文献：
[1]文家昌. 基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台设计与应用[D].华南理工大学，2012.
[2]赵巧敏. 机器视觉行业投资分析报告[J]. 机器人技术与应用，2015（05）：12-24.
[3]陈铁健. 智能制造装备机器视觉检测识别关键技术及应用研究[D].湖南大学，2016.
[4]. 中国工业机器视觉产业发展白皮书[J]. 机器人产业，2020（06）：76-95.
作者简介：
周杭城（1992年2月—），男，汉族，本科学历，研究方向：机器视觉。
（浙江华眼视觉科技有限公司，浙江杭州 310013）