近年来，工业自动化行业受到了各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持。“十四五”规划中，提出推动制造业高端化智能化绿色化，同时强调推进产业数字化转型。此后，《关于加快培育发展制造业优质企业的指导意见》、《工业互联网综合标准化体系建设指南（2021版）》等产业政策陆续出台，为工业自动化的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经营环境。

　　机器视觉技术在自动化生产线的打造中，扮演着举足轻重的角色。随着中国逐渐成为世界最大的制造中心，机器视觉将进一步释放其技术活力。近日，a&s特别采访了Teledyne DALSA亚洲区销售总监 Steve Zhu，探讨机器视觉技术在工业场景中的运用及发展现状。

　　Q：a&s

　　A：Teledyne DALSA亚洲区销售总监 Steve Zhu

　　Q：贵司主要在工业自动化领域扮演什么角色？这个领域国内目前市场有哪些特点？

　　A：工业自动化是指在工业生产制造的各个环节中实施高度自动化，减少人为的错误和低效率，从而提高生产效率和质量，最大的释放生产力和降低生产成本。目前全球自动化制造业正经历从工业3.0到工业4.0的升级发展中。 而工业4.0的关键是智能化，覆盖了“智能工厂”、“智能生产”和“智能物流”三大领域，即基于工业3.0自动化控制的基础，利用机器视觉及AI、大数据等信息技术帮助整个生产流程和管理，从进行单点独立操作升级到全方位的联网有效管理和技术升级，从而实现智能自动化，安全生产，降本增效等需求。这其中现场信息的获取和分析判断正是机器视觉技术所起到的关键作用。

　　机器视觉技术是智能自动化生产管理中的眼睛和大脑, 这似乎已是业界的基本共识，也的确生动形象地准确指出了这一先进技术在自动化生产中的重要性。简单的讲，机器视觉就是用工业相机代替人的眼睛进行信息抓取，获得现场目标物体的图像，将其迅速传到主体控制器里利用视觉软件进行分析，测量和判断工业通讯协议快速准确的将结果输出到其它机械手或着控制系统进行下一步操作。 机器视觉技术对工业自动化生产提供了前所未有的优势， 譬如：

　　1.高精确度-----现代的CMOS成像技术大大超越了人类眼睛本身的局限或者受到物理环境的限制，可以精确细微的将微米级的特征成像体现出来，这是人眼无法做到的；

　　2.高速度----高速度的生产要求不是人眼能跟得上的，机器视觉微妙级的检测速度极大满足了自动化生产的需求，提供了生产高效率的保证；

　　3.重复性----机器本身的高重复性，是人类无法相比配的。人体的疲劳和主观等因素都会引起误判，而机器只要条件一样，检测重复度就会极高，这保证了生产质量的稳定性；

　　4.低成本----基于以上优势，速度快，效率高，质量可靠，产品的成本自然就会更低。具有更高的竞争力， 从而给企业带来更大的经济效益。

　　Teledyne DALSA正是全球机器视觉技术和方案的领导者之一。 Teledyne DALSA公司有42年以上为机器视觉行业提供部件和解决方案的历史。从领导行业的图像传感器，线扫相机，智能相机，3D激光扫描仪，视觉检测软件到智能视觉检测系统，在全球范围内，Teledyne DALSA拥有并能提供最广泛的视觉技术和产品。 最近，我们更推出了业界智能化更高的Astrocyte/Sherlock AI人工智能检测软件, 为更多的自动化工业检测提供了新的应用方案。

　　近十几年以来国内市场机器视觉在自动化工业应用中发展迅速， 几乎涉及到所有制造业的自动化进程中，特别是3C电子制造、新能源锂电池、电动车制造、半导体制造、医药食品，还有物流管理等等。

　　过去机器视觉在国内主要由欧美日品牌占据整个市场，特别是视觉产品零部件上游产品，譬如工业相机，智能相机，视觉软件等。国内多数公司主要起一个集成方案的桥梁作用。即使个别厂家涉及零部件制造领域，也主要集中在在低价值的产品譬如光源和一些低端工业面阵相机，并且多数客户的接受度开始还是较低和进展缓慢的。

　　由于这两三年中美地缘政治的对立，全球化的分解和供应链的断裂，反而极大加速了机器视觉国产化的替代。我们可以看到今年国内视觉品牌不断的攻城略地。 另外一个可喜的现象，就是几个国产品牌创业板的上市以及风头资金的力度加大，这会极大促进各类视觉产品的进一步开发，如线扫相机，3D相机，以及AI人工智能软件等等。当然，从低端升级到高端，需要几十年的的积累沉淀，因此具有丰富视觉算法的视觉软件平台可能还是需要假以时日才能实现。

　　另外国内行业里存在着“以低价为一切的驱动力”的风气，会对技术和研发产生不利影响。希望产业链上的各个环节能齐心协力共创一个良好的产业生态链，以产品性能为主，使之更加良性的发展壮大，真正做好中国自己的高端品牌。

　　Q：机器视觉在工业场景中的主要应用有哪些？对于国内客户而言，有哪些特殊的需求？

　　A：从机器视觉的功能来看，其应用主要分类为：精密测量、定位和机器人导航、识别、读取一维码、二维码、光学字符检测、瑕疵检测等等。这其中有不同视觉产品技术的使用，从线扫描相机、面阵相机、三维相机以及智能相机。软件从传统的视觉算法到人工智能深度学习等等。

　　机器视觉主要的应用工业领域实际已经涉及到制造业自动化的各个领域，从电子、半导体、锂电池、太阳能板、汽车制造、食品医药、物流管理等等。譬如，智能手机的组装，PCB板的印刷质量和零部件有无检测，半导体晶圆制造中的瑕疵检测，汽车组装机器人导航，物流管理中一维码、二维码、产品批号OCR读取，金属外壳瑕疵检测等等。目前国内在新能源汽车，锂电池，太阳能生产方面需求极大，要求交货期短，现场服务和技术支持要及时等等。

　　Q：相比国内同类产品，贵司的视觉产品有哪些特色，分别在哪些领域有重要的应用？

　　A：Teledyne DALSA在机器视觉市场中是设计、制造和部署数字成像组件的全球领导厂商。Teledyne DALSA 产品覆盖率从图像芯片、各类相机、智能相机、3D相机，图像采集卡、智能视觉检测系统，视觉软件和视觉解决方案， 应用于全球成千上万台自动检测系统并且跨越多种产业，包括半导体、太阳能电池、平板显示、电子产品、汽车、医疗、包装和一般制造等。

　　Teledyne DALSA的线扫描相机从技术到应用属于全球前列水平，主要体现在锂电池，太阳能板，半导体晶圆，液晶显示板等的各种检测应用。在面阵相机方面，DALSA主要集中在高端高分辨率的面阵相机譬如，譬如5G接口，Cameralink接口的高达86M面阵相机。我们的智能相机BOA Spot系列是专为生产自动化客户设计的极具竞争力的高性价比的智能视觉检测方案。简单易用，开发快速，维护方便。可实现测量，定位，瑕疵，1D/2D/OCR读取检测。 在3D方案方面，Teledyne DLASA近几年推出了业界最高速的三维激光法的扫描仪，每秒可扫描多达 45,000 个轮廓线。并且内置了 HDR 和反射补偿算法以处理单次扫描中表面具有不同反射角度的情况。它支持在线高度测量，可在电子、半导体、汽车和工厂自动化等细分市场中用于检验、检测、识别和引导。与一般三维相机不同的是，Z Trak三维系统里三维算法建立在强大的视觉软件平台Sherlock8. 这些丰富的３D算法完全免费搭配在Z Trak里。

　　最近推出的人工智能（AI）Astrocyte/Sherlock8图形应用程序。专用于在2D图像上训练神经网络的基于AI的视觉检测软件。通过高度灵活的图形用户界面，用户可以在已有图像上训练神经网络以执行分类、对象检测、分割和降噪等操作。它基于目前AI视觉软件的技术限制做了极大的提高，譬如培训中的图像连续学习，利用分割技术在大分辨率的图像下对细微瑕疵的学习和培训等，对于外观瑕疵检测的精度和学习便利性提供更多解决方案的可能。

　　当然，强大的视觉软件是所有视觉方案的基石。Teledyne DALSA的iNspect和Sherlock，基于几十年在工业自动化各个制造领域的沉淀积累，建立了强大的客户群体。iNspect 是一款极其简单易用的机器视觉检测软件，无需编程或培训，简单的四步式设置过程让用户能够快速配置和实施应用，提供了一整套可随时应用于大批量检测任务的工具，例如定位、测量、识别、验证和瑕疵探测。适用于从精度计量到医药包装等多种应用领域。

　　Sherlock８是更强大高级机器视觉软件，无需编程的图形界面拖曳式方案开发，其丰富完整的二维、三维视觉算法，还有最近推出的ＡＩ深度学习算法，在业界具有盛名，用于广泛的自动化检测应用　特别是其极灵活的模块式结构，不仅提供了程序流程控制的灵活度，而且减轻了方案定制化的复杂性和极大节约了开发实施时间，从而提高了利润和客户满意度。三十多年来，Sherlock软件已在全球多个生产制造领域数以千万计地安装使用。

　　Q：在3D视觉技术飞速发展的浪潮之下，贵司的产品与方案会有哪些新的部署？

　　A：工业自动化从2D到3D的应用拓展是视觉技术发展的一个自然过程。机器视觉本身就是机器学习技术的一个分支，而机器学习是以人类对世界认知和学习以及适用的模仿。人类的认知都是以3D空间为认知基础的。过去基于硬件和软件技术和性能的限制，大多数的视觉检测和算法都是基于2D平面的，对于有高度信息的物体，比如涉及到高度、曲面、有弧度的产品，2D视觉算法无法适用，3D的视觉技术很好的解决了这个问题。工业3D视觉主要集中在缺陷异常检测，高度尺寸测量，三维场景拾取抓放，自主导航，在锂电，新能源，消费电子，汽车，半导体等精密制造业提供了视觉技术方案。在目前的3D应用中，扫描速度，检测精度，以及丰富的3D软件算法是对方案性能的主要评价指标。

　　Teledyne Dalsa在Z-Trak１第一代3D激光扫描仪前几年面世后，最近又推出了推出新一代快速的3D激光传感器Z-Trak2系列相机。该系列相机所使用的3D传感器可分别提供每秒45K个轮廓点。内嵌 HDR及反射补偿算法，还有内置图像增强滤波器，适于反光性强的物体检测。多三维相机的拓扑组合，消除视野盲区，实现360°全视野测量。另外，免费提供Sherlock8三维视觉算法，可以进行高度精密测量、三维体积测量、平整度检测、凹坑、凸点等瑕疵检测。

　　在不久的将来我们会进一步致力于提供三维软件功能，并开发更加智能化的三维工业相机。

　　Q：对于国内工业自动化的发展，您认为机器视觉在工业场景的落地存在哪些困难？

　　A：机器视觉在工业场景的落地的主要困难或者挑战我个人认为主要存在三个方面：技术、人员、和市场特点。前两个应该和国外市场面临的挑战是一样的，而市场方面具有我们中国的特色：

　　技术：传统的视觉算法主要是基于固定场景条件下的检测算法，不管是光源照明，检测物件的纹理的复杂度，特征点和背景的对比度和近似性等等，都会对视觉检测带来不稳定性。深度学习和人工智能的出现，很好的提供了视觉技术的补充。但是深度学习本身也有其技术的局限，譬如，数据不足，或者过度培训导致过度拟合等等，导致检测准确度的提高出现瓶颈。这些都说明真正好的方案是需要一个综合的譬如类似于Sherlock视觉平台，结合传统算法和深度学习，取长补短，互通有无，进一步开发出更合理实用的视觉方案。

　　另外一个方面，由于每个应用场景都有其独特的特性，方案定制化的要求极高，这对于视觉开发自然造成困难，从而增加开发和售后支持成本。 这更加突出了使用一个综合功能全面的视觉平台的重要性，既有丰富的传统视觉算法，又可以提供三维算法和AI算法的方案。 既可以有线扫系统，又可以提供二维或三维的系统。相关视觉零部件来自同一品牌，其兼容性，开发速度都会为集成商和终端用户受益匪浅。

　　人员：基于视觉系统涵盖了光源、镜头、工业控制器、视觉算法、PLC通讯等等，涉及到了光学、半导体成像技术，计算机技术，还有通讯技术以及电控技术。这对工程人员和技术研发人员的知识面广度和深度提出了很高的门槛。视觉技术人员的缺乏也是视觉方案开发和普及一直面临的困惑。 感谢于业界众多同仁的几十年来的共同努力，近年来越来越多的视觉技术人才不断涌现。但是更大的市场需也求在期待着更多的人才的出现。

　　市场：中国市场与国外其它多数国家一个显著不同的是，低价驱动性非常突出。这当然有竞争的压力，但也有文化思维的因素。因为这个不仅是视觉领域的问题，好像在所有其它领域，我们国内的”杀价文化“很畅行。合理的要求无可非议。如果从产业技术进步和产业生态链的健康角度来看，这会对对国内业界视觉技术的应用和拓展产生长久不利的影响。衷心希望整个产业链的每一个环节，从用户，设备商，集成商，到生产厂家齐心协力，共同维护这个产业的良性发展，进一步加快国内品牌的健康成长。

　　Q：对于机器视觉应用在国内工业市场未来的发展，您是如何展望的？

　　A：我个人认为中国作为世界制造业的中心是不会受到地缘政治和供应链脱钩的影响而改变的，虽然短期内市场会受到影响，但是大的趋势是由市场本身驱动和决定的。只要我们致力于基本技术开发，兢兢业业，中国依然是世界制造中心。有制造，就会有机器视觉大显身手的用武之地。同时国内品牌会继续加快替换国外品牌的进度。最后希望在目前资本市场加大助力的东风下，更高端的相机和视觉软件可以被开发出来。

　　结语：

　　工业自动化的实现离不开智能制造，而机器视觉便是智能制造的“眼睛”。作为人工智能的重要分支，机器视觉近年来在许多场景中落地，帮助人们节约人力成本，提高业务效率，取得了不错的成绩。

　　据市场调研机构数据，2020年，中国工业机器视觉市场规模增长迅速，达到215亿元，同比增长54.9%。随着消费电子市场、汽车市场、半导体市场、医疗市场等行业的逐步复苏，工业机器视觉市场规模持续提升，预计2021年中国工业机器视觉市场规模将达到250亿元。