不久前，设计质量控制系统的工程师不得不在几种检查方案中进行选择，但没有一种是完全令人满意的。这些选择包括昂贵的单用途视觉系统，多阵列低功能光电传感器，以及容易疲劳和注意力不集中的视力测试。然而，当今**先进的视觉传感器正将传统方法的**佳性能与前所未有的速度、精度、尺寸和成本优势结合起来。

　　本文将比较各种传感选项的能力，并说明为什么视觉传感是工业传感器市场增长**快的领域。

　　光电传感器包含一个光感应元件，而视觉传感器在整个图像中捕获了从一数千像素的光。图像的清晰度和精细度通常用分辨率来衡量，用像素数来表示。banner engineering的一些视觉传感器可以捕获130万像素。因此，无论距离目标几米或几厘米，传感器都可以“看到”非常精细的目标图像。

　　视觉传感器捕获图像后，将其与存储器中存储的参考图像进行比较分析。例如，如果视觉传感器设置为识别八个螺栓正确插入的机器零件，则传感器会知道只有七个螺栓的零件应被拒收，或者螺栓未对齐。此外，无论机器部件位于视野中的何处，无论部件是否在360度范围内旋转，视觉传感器都可以做出判断。

　　在视觉系统、光电传感器、人工检测、视觉传感器等多种检测方法中，视觉传感器具有精度高、使用方便、功能丰富、成本合理等优点，是**佳的选择。

　　随着各行各业竞争的日益激烈，企业的利润空间逐渐变小，生产企业无法承受因不良产品造成的高废品率。因此，为了在高成本之前发现问题，制造商正在将检验融入整个制造过程。

　　复杂视觉系统是一种成熟的技术，可以进行详细的自动检测。然而，其复杂性和高成本阻碍了其在许多行业的应用，其价格通常在5000美元到50000美元以上。这些复杂的视觉系统需要一个或多个摄像头、定制软件和一台计算机。他们通常需要聘请外部视觉顾问来设计、集成和安装系统。

　　此外，由于这类系统的特殊性，它们不容易转换为其他用途。这些复杂的系统通常需要持续的专业支持。

　　尽管对复杂视觉系统的需求仍然存在，但更便宜、更易使用的视觉传感器的引入为某些工业应用提供了更具成本效益的解决方案。此外，由于视觉传感器体积更小，使用更方便，制造商在检验和验证应用中更频繁地使用视觉解决方案。视觉传感器对提高工厂自动化的质量和生产效率起着重要的作用。

　　与光电传感器相比，视觉传感器对机器设计者提供更大的灵活性。在过去，过去使用了多个光电传感器，现在您可以使用可视传感器来验证多个功能。视觉传感器可以测试更多区域并实现更好的目标位置和方向灵活性。这允许视觉传感器在仅在光电传感器上可用的一些应用中受到广泛欢迎。传统上，这些应用程序需要昂贵的附件，以及准确的运动控制，以确保目标对象始终处于同一位置和姿势。

　　另外，由于基本视觉传感器的成本仅相当于具有更昂贵的配件的光电传感器，因此价格不再是问题。

　　视觉传感器为应用提供无与伦比的灵活性。例如，切换生产过程（从单袋切换到冰淇淋桶中）可能只需要几秒钟，并且可以远程完成。可以轻松添加其他检查条件到此应用程序。

　　无论工厂自动化的进展如何，肉眼仍然完成了许多检验。然而，在大多数应用中，视觉传感器的许多优点是非手动检查过程。视觉传感器可以高得多的速度工作;重复，多一致的检查，低成本。

　　视觉传感器的低成本和易用性吸引了机器设计师和工艺工程师，将它们集成到依赖于人造，多光电传感器的各种应用中，或者根本不测试。视觉传感器的工业应用包括检验，测量，测量，方向，缺陷检测和划分。以下只是一些应用程序示例：

　　◆在汽车组装厂中，测试是连续宽度胶珠，由机器人与门边界连续，是否存在正确的宽度。

　　◆在瓶厂，检查帽是否正确密封，液位是否正确，盖子前没有异物。

　　◆在包装生产线中，确保将正确的包装标签粘贴在正确的位置

　　◆在药物包装生产线中，检查阿斯匹林片剂包装中是否存在损坏或缺失的药丸。

　　◆在金属冲压公司中，冲压部件以每分钟150多件的速度检查，比手动检查超过13倍。

　　结论：这是视觉传感器的令人兴奋的时刻。采取了很多专业知识的技术已成为经济且易于使用的技术。使用这项技术的未来产品开发将继续这种趋势。目前的挑战是如何使每个行业意识到所有制造领域中的视觉传感器的潜力，包括质量控制，测量和检查过程。

　　对于工厂自动化和过程自动化，机器视觉是一个现实的自动基础和重要的质量控制手段。以下是对国内机器视觉市场的一些意见。

　　机器视觉，因为名称是指使用机器自动化方法的使用，实现了类似人体视觉（眼睛+视觉神经中心+视觉神经细胞）的功能。对于工厂自动化和过程自动化，机器视觉是一个现实的自动基础和重要的质量控制手段。

　　如果用**简单的一句话来概括 机器视觉 系统的组成，它是由镜头、相机和控制器 机器视觉 代替人工组成的，根据物体在一定环境下获得的画面大小、缺陷、类型、匹配、文本和其他参数的测量和判别。帮助客户提高生产效率，减少劳动力自动化领域的不确定性因素对产品质量的影响。

　　对于 机器视觉 的整个产业链来说，目前国内的情况有些特殊。在供应商方面，因为绝大多数是国外制造商，所以有一个了解国内市场和国内文化的问题。国内经济的快速发展大家都看到了，但是有可能这种发展的推动因素和国外不一样，这是他们短时间内无法完全理解的。我相信，目前国内的销售情况离大多数供应商的希望还有很长的路要走。即使 OMRON 进入国内市场已有20多年的历史，机器视觉 近年来一直在快速增长，但目前的市场销量仍远非日本所能比拟。

　　至于用户端，**大的问题在于对 机器视觉 的了解不足。当然，也有国内的特殊情况，即国内 劳动力成本 和 机器视觉 初始投资的比较。要么你不知道新产品或解决问题的方法，要么你不太了解新方法和传统的手工比较。这需要供应商更多的推广。

　　对于用户和供应商之间的桥梁-集成商，他们也缺乏对 机器视觉 的理解。他们不知道，除了机械和普通传感器之外，还有另一种方法可以通过图片/图像进行一些判断。国内也缺少系统集成商，国内厂商自制设备比例过低，也是短时间内无法解决的问题。

　　机器视觉 的初始投入无疑是国内 劳动力成本 低背景下每个准备购买的人都需要考虑的问题，这也对 机器视觉 系统提出了更高的要求，无论是价格还是性能。基于上述认识，业内人士建议，在这款新产品的成长期，早期的市场培育、客户培育，或者系统集成商培育非常重要。因此，我们花了很多时间在 机器视觉 基础知识培训上，希望**步是让更多的人知道 机器视觉，知道它的基本原理。

　　机器视觉 未来非常乐观，充满信心。我相信，在不断完善自己的前提下，随着国内自动化程度的提高，全社会对产品质量要求的提高，制造业对生产效率要求的提高，机器视觉 这种新产品和新概念也将深入人心。

　　正如当前的自动化动力已经经历了这些阶段一样，它们将在更大的市场中取得更大的成就。因此，OMRON 相信 机器视觉 未来是光明的，道路是漫长的。至于具体时间，可能需要5年、3年，甚至更短的时间，因为一旦国内开始发展，速度就会惊人。

　　后记：目前我国食品包装机械的一个突出问题是新产品开发周期长，模仿多，创新少，这不仅关系到设计师的知识水平，也关系到相关产业的发展。

　　**先进的方法是将各种机械元件以数据库的形式存储到计算机中，数字化后将图纸输入计算机，计算机自动合成三维模型，再将过去发生的生产线故障输入计算机，计算机可以演示实际的工作情况，并根据用户的需要在用户面前进行修改。电脑合成速度快，修改工作又快又方便，如果有些用户要求不满足，电脑也会告诉你，以免以后发生纠纷。大大缩短了包装机械（生产线）的设计周期，提高了客户满意度。

　　当然，仿真技术的应用也提醒大家，包装机械的制造首先要按照组件的功能进行模块化，每个组件都有一个统一的接口，每个模块都可以自由组合。这样，包装机械的单件小批量生产可以转变为各模块的批量生产，从而降低生产成本。即使不是生产线而是单机，模块化组合也可以缩短设计制造周期，降低生产成本。模块化可以使非标准件标准化，方便用户快速排除故障，降低用户的运行成本。