Simone
工业机器人加上视觉就等于有了一双“眼睛”，能更灵活的完全代替人类工作，机器人视觉分为2D和3D，通过3D视觉可以对物体进行3D扫描，能够获取物体的立体信息，通过算法精准的定位，让生产过程中对物料的使用把控更加精准。
工业机器人视觉的应用
（1）外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。说机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。
（2）识别：利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。
（3）引导和定位：视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
（4）高精度检测：有些产品的精密度较高，达到0.01~0.02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。
机器视觉系统工作过程
1）工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。
2）图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。
3）摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。
5）另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。
6）摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。
7）图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。
8）图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9）处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。
10）处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。
在生产制造行业，安全和防范意识的提升，以及对于重复性劳动带来的伤害的重视，都成为工业机器人视觉大行其道的助推力。同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
工业机器人3D视觉应用基于三角测量法的原理，让用户获取生产过程中工件的点云数据，然后去完成3D建模，再通过智能分析，把这个坐标反馈给机械臂，然后机械臂就可以快速完成抓取工作。
现在自动化行业柔性化生产要求越来越高，工业机器人视觉产品将逐渐地小型化、智能化，届时3D视觉技术可以应用在更多的智能硬件产品上，当然，视觉产品还需要长时间的技术沉淀才能满足更多行业的需要。
工业机器人视觉的发展方向
从硬件方面，需要有更好的产品出现，比如更好的扫描器、工业相机等这些部件，从生产和环境适应性的角度来讲可以把它变成更好的传感器。未来几年的发展方向不但技术须更新换代，应用拓展方面，在于对客户应用的深入了解，只有越来越贴近用户的需求，不断改良自己的产品，才能使工业机器人之路走得更快更精。
目前，工业机器人视觉的应用行业越来越广泛，如3D打印、装配、建筑、电子、物流、仓储、生产制造、医药、农业等等，随着中国制造2025战略的深入，智能工业机器人市场有着更大的增长势头，机器视觉作为必不可少的核心技术。 （文章来源：工业机器人）
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