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机器视觉是计算机视觉的一个分支，应用起于汽车制造，兴于消费电子。目前是工业自动化升级中提高效率的重要方式之一。工业自动化领域中的视觉控制或视觉应用，主要指的是通过前端光学摄像头，从采集到的数字化图像中提取相关信息，进行分析处理之后，用于对生产线流程或质量的控制，以代替重复性人工操作。
目前，机器视觉在工厂生产环节中的实际应用包括：对生产工件的完整性质量检测、识别、分类、零件位置及方向、尺寸测量、读码识别追溯、表面/色差检测、自动化流水线作业等等。可以说，机器视觉为流水产线、自动化设备安装上了一双“眼睛”，能够提供全天候、高一致性、高可靠性的检测结果，增添了工厂生产的智能化水平，因而也成为了迈向智能制造的一项重要技术。
目前机器视觉在工业控制领域大多属于二次开发层面，形式主要包括系统集成以及组装生产自动化专机等等，要求开发商能够掌握不同生产制造环境中的Know-How技术，设计出有针对性的产品或集成方案，视觉点胶控制、视觉螺丝机控制、视觉定位+飞拍、视觉检测等电子产品后段制造流程都是现在市场上的开发热点。
大部分厂商采用的都是“软件平台+视觉开发包”的开发模式，开发包基于软件平台对常用各种图像处理算法进行封装，软件工程师可直接调用封装好的算法，实现各种复杂的图像处理和分析功能，大幅降低了二次开发的难度和工作量。
一般来说，机器视觉+运动控制应用大多数硬件架构都是采用一台控制器，通过外部连接视觉系统及产线上各个部位的工业智能相机及光源，视觉信号通过线缆和串口被传输到控制器中。在内部软件框架中，以常见的计算机视觉为例，视觉程序一般位于Windows系统中的非实时用户模式中，进行代码分析和算法处理；而PLC工艺流程控制则多位于实时内核模式之中。由于非实时用户模式的任务执行机制采用的是优先级别，因此当CPU的负荷过高、内存过大、处理流程过多时，就可能会出现卡顿的现象，使得在非实时用户模式下的机器视觉在完成同一检测任务时最终所需要花费的时间却不一样，导致减慢生产节拍，影响生产效率。
为了解决这一难题，针对机器视觉应用，倍福开发的TwinCAT Vision机器视觉解决方案将视觉技术集成在其TwinCAT统一的通用化控制技术平台上，其中的图像处理功能被添加到整合了PLC、运动控制、机器人、高端测量技术、物联网及HMI的通用控制平台TwinCAT软件之中，通过这个统一的软件平台，来完成工厂所有的控制任务。
机器视觉与运动控制的结合，为工业自动化产线的升级带来一股新活力，也越来越多地被应用在非接触检测、测量场景中，用以提高加工精度、发现产品缺陷、进行自动分析与决策等，因而成为了先进制造的重要组成部分。
目前来看，尽管机器视觉技术在工业自动化行业的应用牵涉到光学、电子、机械、工业软件等多个不同门类的学科，技术难度仍然较大，某些特定领域的市场准入壁垒也较高；但显而易见的是，机器视觉与运动控制技术相结合，促进了工厂产线自动化水平、产品品质管控、人力成本结构等方面的优化，进而提升了企业的综合竞争力。未来，融合边缘计算与深度学习等AI技术的机器视觉系统，将真正为机器植入“眼睛与大脑”，为迈向工业4.0时代做好准备。
（文章来源于机器人在线网）
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