机器视觉是自动化智能化领域正在快速发展的一个重要分支，目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场。

01 机器视觉的主流技术

机器视觉的主流技术涵盖了图像处理、深度学习、传感器技术等。图像处理技术作为机器视觉的核心，包括数字图像处理、图像分析、图像理解等环节，通过这一系列的处理过程，使机器具备了“看见”的能力。

深度学习作为机器视觉中最具挑战性的领域之一，其应用范围广泛，例如目标检测、图像分割、人脸识别等方面，通过深度学习算法的训练，机器能够实现更为精准迅速的视觉识别。

而传感器技术则是实现机器视觉感知的重要手段，主要包含光电子器件、相机、光源等多种类型。传感器技术在机器视觉中的广泛应用，使得机器能够更好地感知环境中的变化，从而实现自动化智能化领域的各种应用。

02 机器视觉在工业领域的应用场景

机器视觉技术具有非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点，被广泛地应用于工业领域，有众多成熟的应用场景。

①检测应用

机器视觉在3C智能检测、板材加工检测、玻璃基板表面检测、PCB表面检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等方面均得到了广泛应用。

在工业检测中采用机器视觉，可提高生产的柔性和自动化程度。一方面可以在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合中采用机器视觉；另一方面，在大批量工业生产过程中，机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的智能化程度。

②测量应用

主要用于测量零部件以及各类产品的尺寸否合格。除了利用工业相机进行二维的尺寸测量外，目前可利用结构光、3D TOF等技术实现三维尺寸测量。对产品的基本特征尺寸、装配效果、提供高精度监控。

视觉在测量上的应用，一方面减少了人力测量的需求，降低了人力成本；另一方面，视觉测量具有高精度的特性，误测误判的可能性极低。

③图像识别

图像识别，简单讲就是使用机器视觉处理、分析和理解图像，识别各种各样的的对象和目标，功能非常强大。目前主要识别的内容有人、车辆等各类目标物。在工业领域对带有明确信息的标识，OCR、一维码、二维码等常有识别需求。

④定位应用

在工业应用中，利用机器视觉对部件或产品进行定位。这种定位应用多会辅助机器人或者其他执行机构以实现相关的动作。一般来说，定位可协助机器人实现喷漆、涂胶、抓取、焊接等动作。

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目前，机器视觉在消费电子领域，以PCB/FPC AOI检测、零部件及整机外观检测、装配引导等应用为主，并呈现出越来越多的新的应用场景。

在电子终端产品的返新出厂检测中，机器视觉技术可识别人眼无法识别的缺陷，解决人工作业操作而带来的判定标准模糊、效率低等问题，可视化统计数据，无缝对接工厂MES，快速定位生产状态，实现整线智能化生产，并链接机器人根据测试结果智能分拣，有效管控产品质量。

博视广达多工位MMI流水线测试设备

博视广达多工位MMI流水线测试设备适用于智能手机手表平板等电子终端产品的返新出厂检测。线体采用模块化设计，涵盖声学、传感器、屏幕、摄像头等一站式测试。该设备由模块化机械手及测试单元组成，可根据产能和测试需求灵活组合，最大化提升检测效率及组合灵活性，打破行业传统线体理念，是一款具有高创新优势，高灵活高效益的检测设备。

该设备的摄像头测试采用工业级光源，通过Relay Lens模拟远焦拍摄，仿真真实取景成像，配合自研高精度算法分析，提供远焦、近焦、广角、黑白场、微距等相关测试项，基本覆盖摄像头行业常规检测。

屏幕测试采用高精度光学工业摄像头实现多方位拍摄，配合自研算法软件，为客户提供：坏点坏线、亮暗点、亮暗线、亮暗斑、异物、污点、划伤、MURA、漏光、偏色等多种不良检测，设备可识别人眼无法识别的缺陷，取代人工检测，极大提升生产品质及效率。

音频测试基于声学小波分析技术，采用声学专业仿真耳、人工嘴、自由场MIC、功放等声学器件，为客户提供最佳的声学测试解决方案。

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