本文摘要：机器视觉在工业自动化系统的应用于由来已久，从物品的掉落方式，到对象的追踪计量，再行到产品的缺失检测，机器视觉作为人眼的“替代品”，在工业中的起到不言而喻。

机器视觉在工业自动化系统的应用于由来已久，从物品的掉落方式，到对象的追踪计量，再行到产品的缺失检测，机器视觉作为人眼的“替代品”，在工业中的起到不言而喻。机器视觉的应用于可以大幅提高产品质量，避免生产错误，同时需要减少企业生产的人工成本，特别是在是在一些高危工作环境和人类视觉不限于的场景下，机器视觉的充分发挥的效应更为重要，是工业自动化发展中不可或缺的一环。

仍然以来，我国工业自动化中的所用的“眼”，所使用的都是2D视觉，在过去的30年里，2D的机器检测技术已在我国自动化和产品质量掌控过程中，发展得更为成熟期。这种根据灰度或彩色图像中对比度的特征获取结果的技术，主要的应用于场景有条码和字符读者、标签检查和检验、基本的方位检验、特征不存在和二维尺寸检验、表面标记检测等。但不可否认的是，2D的检测技术具备一定局限性，比如无法辨识物体体积，易受变量灯光条件影响，对物体运动过分脆弱等，在一定程度上容许了机器视觉的用于场景。

但近两年来大大发展的3D视觉技术为行业带给新的可能性。正式成立于2015年的图青溪科技，就是一家专业获取3D计算机视觉设备及技术方案的企业，公司技术创新来自于其自律研发的主动双目技术，通过变换“结构光 + 双目摄像头”技术方法构建景深计算出来。在图青溪科技创始人费浙平显然，目前国内视觉落地的发展势头还不俗，但是落地的过程还是很伤痛，初创企业想在这个领域长足发展，早期的试错过程不可避免。集成商技术能力的局限性，或是3D机器视觉落地过程中的仅次于挑战因素对于出了早已三年多的图青溪来说，三五十人的规模以及两轮千万级别的融资金额，并远比发展得尤其很快，费浙平也对亿欧坦言，图青溪的业务是前进得比较慢的，因为前期他们花上了大量的时间在与合作企业的尝试上。

“在机器人领域，没哪家企业需要做将核心硬件、核心软件和系统集成的业务全部摘得在自己身上的。”费浙平说，“这与整个行业的发展格局涉及，也将不会是未来的发展方向。”因此，一般来说获取视觉解决方案的企业，或获取硬件、软件，或两者兼具，很少看见他们不会牵涉到到系统集成领域。

据理解，系统集成商的工作是对生产工艺的做到，资源的统合，是把生产出来的机器人与视觉传感、机床设备等展开相连和调试，这样才能构建确实的自动化生产。随着硬件末端产品技术的不断进步，以及算法与软件层面的大大优化，3D深度视觉在精度和实用性上都获得了大幅的提高，与此比较不应的，技术门槛也进一步提高。在费浙平的显然，3D视觉的需求面很广，但确实能落地的面是较宽的，这其中最主要的原因，在于集成商的技术能力“不给力”。

可以看见的是，目前市场上大部分的集成商对目前机器智能的理解是有局限性的，三五十人经商的企业尤其多，但确实不具备技术迁入能力的集成商凤毛菱角。这类企业在开展业务的过程中往往只盯住单一业务线，然后展开拷贝，无法做技术的溶解和累积，有利于机器智能的普及。3D视觉落地的扩展，除了技术提高还要注目行业市场需求许多人指出机器视觉技术的发展，应当反映在精度的提高上。但在工业应用于中3D视觉的精度知道必须那么低吗？费浙平明确提出了相反忽略的观点。

首先，是为了保持稳定性。视觉精度的提高，实则是运算量的提高，对计算能力的拒绝是呈圆形指数级快速增长的。

与计算机处理器类似于，运算量越大实则有利于系统的稳定性。目前我们能看见市场上有一些配备3D视觉方案的服务公司机器人，可以做捕捉和辨识异物，但越是“炫技“，客户只不过对其稳定性是持有人猜测态度的。因此，他们宁可多花五倍十倍的价格去出售稳定性更高的设备，也要确保自动化生产线的稳定性。

其次，是为了更佳的促成技术落地。有些企业讨厌对外声称自己的3D视觉解决方案精度很高，但某种程度这类设备也具备体积大、价格低、功耗大的特点。但实际生产过程中，大多数时候并不需要细致到这种程度，厘米级别早已“够用”了。

费浙平指出，比起精度的提高，目前需要降低生产成本和功耗的产品，才更为有利于3D视觉技术的推展。据报，图青溪目前设备的精度最低也就做1mm，但与此比较不应的是他们的产品在设备提到、功耗、价格这些方面都更加不具备竞争优势。费浙平讲解到，图青溪生产的3D机器视觉设备可以用普通的USB口供电，价格按照客户市场需求制定方案，最低廉的才500美元，这才是普及机器智能视觉的方式。

据费浙平讲解，目前只不过有许多行业有3D机器视觉的市场需求，物流行业就是一个典型的例子。随着我国电子商务市场规模的不断扩大，包覆服务公司的工作量也日益减少，而在人口红利渐渐消失的当下，运用机器视觉提高物流行业中包覆的服务公司效率迫在眉睫。

然而，过去物流行业在运用机器视觉做到物品检测时有颇多难题，一方面是物品的体积过大，必须用于拼凑照相机才能检测其全貌；另一方面物流行业的现场工况与工厂比起要更为简单，如光照条件等，十分更容易影响检测结果；再行再加机器视觉对异构物体的检测必须新的改版算法等，都是传统2D技术难以解决的问题，而图青溪则是在大大的研发过程中逐步攻下下了这些难题。目前，图青溪科技的技术早已成熟期落地，通过与京东的合作，图青溪构成了自己的标准化3D视觉方案产品，并可以展开较慢拷贝，已完成了从零到一的横跨。

虽然3D机器视觉还正处于十分早期的阶段，但机器替人必定是未来的发展趋势，而工业自动化进程也不会不断加强，在此背景下，意欲漾科技为代表的3D视觉技术解决方案企业，将面对更加多机遇与挑战。

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