在SIMM 2018展同期举办的第五届智能制造及机器人应用技术系列主题论坛中，我们对听会的1400余位听众进行问卷调查。在“您希望进一步了解哪些自动化技术和应用?”这一问题中，56.0%的观众选择“机器视觉技术”这一选项。

　　在本届展会，我们看到有较多自动化品牌展商带来与机器视觉相关的产品及应用方案，吸引了众多制造业专业人士的驻足观看与交流。

　　另一方面，据国际机器人联盟(IFR)最新数据预测，到2018年，我国工业机器人新安装量将占全球的三分之一，加上政策的大力扶持，我国机器视觉部件级市场空间将突破35亿元，系统集成市场规模将达到140亿元。

　　会议听众的关注话题、展商展示的应用方案、市场空间的可塑性等市场行为向我们揭示，机器人与机器视觉的融合，或者说机器视觉在自动化领域的广泛应用，已成为中国制造业当前乃至2025中国制造工业自动化领域的主要话题。

　　机器视觉可以解决的问题

　　机器视觉用计算机来模拟人的视觉功能，并且具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于工业智能制造中的实际检测、测量和控制等自动化工作。

　　目前中国已成为机器视觉发展最活跃的地区之一，工业是机器视觉应用最大的领域，主要用于产品引导和定位、外观检测、高精度检测、产品识别等四个方面，可大大提高生产的柔性和自动化程度。具体功能表现为：

　　引导和定位：视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

　　外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

　　高精度检测：有些产品的精密度较高，达到0.01~0.02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。

　　识别：利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。

　　3D视觉的兴起

　　在机器视觉领域，3D视觉最接近人眼，除了看到物体之外，还能得到这些物体的深度信息，并且能在多维的角度实现定位识别，因此备受青睐。

　　相较于传统的2D视觉定位方式只能对固定深度零件进行识别且只能获取零件的部分自由度的位置信息，基于结构光测量技术和3D物体识别技术开发的机器人3D视觉引导系统，可针对散乱、无序堆放的物品进行3D识别和定位，协助工业机器人实现多品种工件的机器人3D抓取上料定位，以及复杂多面工件、料框堆叠物体的立体识别定位，具有更高的应用柔性和更大的检测范围。

　　机器视觉3D引导系统框架

　　市场研究显示，此前国内的3D视觉定位解决方案基本停留在研究院，实质性产品极少见，近些年随着市场的快速发展及制造业领域对机器视觉需求的逐渐提升，国内3D视觉定位解决方案逐步跳出研究阶段，紧随国外3D视觉研究及应用，针对国内工业领域的3D视觉系统的市场逐渐迎来高速发展期。

　　2018深圳国际机器人及工厂智能化展览会暨SIMM2018，我们观察到，有多家国内外品牌机器人企业同场竞技，展示3D视觉在机械制造中的应用方案，为机器视觉领域的发展带来实质性的解决方案，受到了现场观众的关注，下面我们将带您重温展会现场的那些引人注目的3D视觉应用方案。

　　安川美的 3D视觉系统

　　安川机器人MH24配备佳能3D视觉系统，能使机器人准确的抓取放在料框内杂乱的工件，并且准确的摆放，可广泛应用与汽车零部件，3C行业，家电等行业的无序分拣作业。

　　配天机器人 3D视觉系统

　　配天机器人3D视觉系统使用AIR20机器人，展示3D视觉引导机器人识别抓取连杆件，并放至砂带机打磨。可妥善处理胶带、图案、紧密堆叠等问题，对于相当程度的暗色和反光表面也可处理，典型产品只需0.5s-0.8s即可完成识别和定位。

　　优傲3D视觉+UR5解决方案

　　本届展会上，丹麦优傲公司联合欧特自动化展示的“3D视觉+UR5解决方案”，采用3D视觉可以很好的识别杂乱堆叠的物料，该视觉系统有独立的操作界面，可以方便进行视觉模版的制作以及修改，与UR机器人配合的成熟并简单的标定算法，让编程更加方便，机器人抓取物体的姿态可以在UR操作界面进行示教，3D视觉定位到目标物体后进行准确抓取。该方案可应用于汽车零配件、加工件以及玩具行业。

　　爱普生3D视觉柔性抓取解决方案

　　爱普生六轴机器人C4通过埃尔森提供的3D视觉识别不规则物品，柔性度高，对于混料的情况也能准确识别抓取，应用于玩具等领域。此外，可配置洁净型机器人，用于医疗行业物料抓取。

　　通过展会上展商的3D视觉展示，我们不难看出目前3D视觉在机器人乱序分拣中的应用成为了比较迫切的需求，应用领域主要集中在金属加工、包装物流、食品、制药等行业，3C市场对于3D视觉系统的需求还未完全释放。未来，随着3D视觉对柔性产线的逐步适应，业界人士普通认为，3C等更多细分市场将被挖掘出更广阔的“用武之地”，3D视觉未来可期。