“工業4.0”引爆一場全新的工業革命，繼“工業1.0”的蒸汽機時代、“工業2.0”的電氣化時代、“工業3.0”的信息化時代之后，我們正快速步入智能化時代，努力為中國制造業轉型升級貢獻力量。智能制造的核心要素之一是傳感器技術——機器視覺（Machine Vision，MV）則是重中之重。近些年，3D視覺、智能視覺等創新技術為工業自動化打開了“新視界”。

圖1 機器視覺系統的硬件構成

人類感知外界信息的80%來自于眼睛，所以視覺的重要性不言而喻。而機器視覺就是為工業設備安裝“眼睛”——相機、攝像頭等，賦予像人一樣的視覺感官，從而實現各種檢測、測量、識別和引導等功能。工業相機作為機器視覺的核心部件，其工作原理是通過光電探測器或圖像傳感器將外界光信號轉變成可被計算機處理的電信號，實現目標圖像信息的采集。工業相機按照不同的指標有諸多分類方式（如圖2），選擇合適的工業相機是機器視覺系統設計中的重要環節，不僅直接決定采集圖像的質量和速度，同時也與整個系統的運行模式相關。

圖2：工業相機的分類

應用于工業相機的圖像傳感器主要有電荷耦合元件（CCD）和金屬氧化物半導體（CMOS）兩大類。隨著CMOS技術的不斷進步，CMOS圖像傳感器的性能與CCD的差距不斷縮小，CMOS圖像傳感器憑借高集成、低成本、低功耗、設計簡單等優勢正逐漸取代CCD成為主流，尤其是背照式（BSI）技術的出現加快了這一進程。另一方面，由于可以將CMOS圖像傳感器與圖像采集和信號處理等功能集成實現片上系統（SoC），機器視覺系統也從基于PC的板級式視覺系統，向能嵌入更多功能、更小型的智能相機系統發展。

圖3：機器視覺的技術發展趨勢

（來源：《工業和自動化領域的機器視覺-2018版》）

在工業制造領域，機器視覺主要面向半導體及電子制造、汽車制造、機械制造、食品與包裝、制藥等行業，實現功能包括缺陷檢測、尺寸測量、模式識別、導航定位等，可以大幅度提高產品質量和生產效率，同時也確保工業現場環境的安全性。隨著生產逐漸從勞動密集型向技術密集型轉移，我國對機器視覺技術的需求愈發強烈，并成為全球機器視覺的主要市場之一。Yole預計全球機器視覺相機市場將從2017年的20億美元增長到2023年的40億美元，復合年增長率（CAGR）為12%。

圖4 機器視覺在工業制造領域內的主要應用

傳統的機器視覺相機獲取目標物體的二維圖像，缺少空間深度信息。而3D視覺技術的出現不僅有效解決了復雜物體的模式識別和3D測量難題，同時還能實現更加復雜的人機交互功能。因此，3D視覺的應用領域越來越廣泛，成為提升產業自動化和智能化水平的重要抓手。

目前，工業領域主流的3D視覺技術方案主要有三種：飛行時間（ToF）法、結構光法、雙目立體視覺法。這些3D視覺技術也給工業相機的硬件方面帶來變革，相應的核心傳感器和半導體芯片技術發展迅速，例如ToF圖像傳感器、垂直腔面發射激光器（VCSEL）、雪崩光電二極管（APD）/單光子雪崩二極管（SPAD）、MEMS微鏡等。

3D視覺技術需要軟硬兼施。軟件方面，三維點云處理及機器學習（Machine Learning，ML）是兩項重要技術，推動3D成像與傳感應用，引起機器視覺廠商的重視。例如，2017年康耐視（Cognex）收購了深度學習軟件公司Vidi Systems。

圖5 3D工業相機核心元器件及主要廠商

當前，中國制造正從“制造大國”向“制造強國”轉型升級，而機器視覺作為實現“工業4.0”的核心技術正處于制造產業的風口浪尖。為此，麥姆斯咨詢特邀機器視覺領域的技術大咖和產業精英共聚『第二十七屆“微言大義”研討會：機器視覺及工業檢測』，針對工業相機核心元器件、3D成像及機器視覺技術及應用進行深入交流，為“中國智造”出謀劃策！