随着工业制造的不断发展和人工智能的兴起，各行各业对产品质量的要求也越来越高，机器视觉也因此受到广大用户的喜爱。这主要是因为人工检查难以适应当前市场发展和人们的质量要求。视觉检测被称为智能制造的“智慧之眼”，应用在工业领域，可代替人工完成识别、测量、定位、检测等工作，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉比人工检查有很多优点。例如，检查精度高，检查速度快，准确度高，安全可靠，可以连续24小时工作。
基础研发推动视觉检测工业场景应用
视觉检测源于计算机视觉，但又不完全等同于计算机视觉，视觉检测更侧重于工程应用，其在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、感光范围和信息集成等方面，都完胜人类视觉。因此目前视觉检测被广泛应用于工业自动化领域，特别是在精确性要求高、被检测物品移动速度快和工作重复性较高的场景下，高性能视觉检测成套技术与装备可为企业实现智能化改造、降低用人成本、提高生产效率。
因此，以高性能检测手段驱动工艺迭代、提升产品质量、满足多样化定制要求，已成为提升中国制造核心竞争力的迫切需求。
然而，某些制造领域的视觉检测产品长期被国外垄断，我国制造企业需要高价购买，而且工程师都在国外，一旦设备使用过程中出现问题，售后维修的沟通成本非常大。除了费用高昂外，还会造成时间的浪费，影响生产计划。
国内工业机器视觉发展势头正猛
目前，在国家大力支持的背景下，国内各省区市依托本地产业优势和资源优势，相继出台了一系列相关政策，如浙江、山东、上海等地出台的智能工厂、智能制造、人工智能、机器人等领域相关政策，以支持工业机器视觉为核心的机器视觉产业全面发展。在政策支撑下，国内工业机器视觉行业、市场呈现出愈加积极的发展态势。根据赛迪顾问智能制造研究中心发布的《中国工业机器视觉产业发展白皮书》显示，2019年，全球工业机器视觉市场规模约为80亿美元，较2018年增长约3%；中国工业机器视觉市场规模约为138亿元，增速约为4.8%。可以看出，中国工业机器视觉市场规模占全球比重接近25%，增速也高于全球水平。另外，据中国机器视觉产业联盟调查统计，国内机器视觉企业数量不断增长，海外和本土机器视觉企业已经突破200家，代理商也超过了300家，基本覆盖了机器视觉全产业链各环节。2019年，国产品牌占工业机器视觉市场的比重上升为48.66%，国外品牌占比51.34%。从相关趋势来看，本土机器视觉企业在加速崛起，品牌影响力不断增强。
结合智慧城市、智能安防、人脸识别等场景的发展情况，机器视觉的应用广度与深度不断推进，本土机器视觉企业新贵在这一领域的竞争力持续提升，如深圳辰视智能，作为3D机器视觉引导行业的领跑企业，通过自主研发的机器人3D视觉引导系统、深度学习分类与检测系统、2D/3D视觉定位系统等产品解决了机器人没有视觉感知与目标识别定位功能的这个影响机器人便捷应用的关键问题！使机器人拥有了“双眼”和“大脑”。体现出国内品牌未来可持续的发展动能。
机器视觉缺陷检测在各行业中的应用
在汽车安全上的应用
对大多数人来说，判断驾驶过程中的紧急情况仍然是主观的思考和意识。随着安全事故的频繁发生，安全概念引起了广泛的关注。数字化已经成为汽车安全监控系统的主流，成为业界的热门话题。
在零件检验应用中
缺陷检查机器视觉检查可以很容易地处理金属零件生产的质量控制，如硬币、汽车零件、连接器等。通过图像处理方法，可以发现金属表面的划痕、障碍、变色、粘膜等缺陷，指导机器传动系统踢开有缺陷的产品，从而大大提高工作效率。另外，通过对缺陷类型的统计分析，可以指导生产参数的调整和产品质量。
在印刷行业的应用中
使用在线/离线视觉系统查找打印过程中的质量问题，例如油墨堆积、飞行油墨、打印/明亮的打印缺失、错误套准、颜色偏差等。此外，在线设备可以检测颜色偏差和墨水量，反馈给PLC以控制打印设备的墨水供应，并在线调整墨水供应以提高打印质量和效率。
在PCB测试中的应用
使用视觉系统检测PCB裸板、电路板电线和组件的位置和间距不准确、电缆连接和组件尺寸不准确、组件外观不准确、电路通道、板脏等。
总结
机器视觉缺陷检测使用工业相机代替人眼来执行识别、测量和定位等功能。通用缺陷检测机视觉是照相机、镜头和光源的组合，而不是手动检测条形码文字、裂纹、包装、表面层完整性和凹度。使用缺陷检测机器视觉，可以有效检测生产线的速度和精度，大幅度生产生产生产和质量，减少人力成本，预防人眼疲劳造成的误判。
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