智慧製造，需要什麼樣的工業之“眼”？

工業4.0讓我們曾經熟悉的工廠、車間成了新技術的試驗場，但凡是能夠推動製造資料化和智慧化、提升生產效率的技術和方案，都希望有機會在工業領域一展身手。機器視覺當然也是其中之一。

應用在工業領域的機器視覺，也被簡稱為“工業視覺”，最通俗的理解就是在生產製造的過程中運用機器視覺技術，代替人眼去完成特定的任務，或是讓機器設備具備視覺功能以支援其完成自動化的操作。所以也有人認為工業視覺就是智慧製造的之“眼”。

為什麼要發展工業視覺？與其他被機器取代的人工工作類似，我們可以列舉出許多讓工業視覺大行其道的理由：首先，機器視覺比人眼的精度高，可以完成許多肉眼無法完成的工作；其次，機器不會疲勞，還可以在一些極端環境下工作，更為可靠；再有，機器還可以回應可見光以外更寬的光譜（如紅外），可“見”的範圍也更廣；另外，對於機器在效率上的優勢，大家也一定不會有疑議……

除了上述技術層面的原因，工業視覺的經濟性也是一個重要因素。這是因為隨著全球老齡化進程的加速，勞動力資源供給在減少，而與之關聯的是工業製造業的人力成本一直在增加，所以很多經濟體原先高速發展所仰仗的人口紅利不再，考慮用機器去替代人工也就成了其工業發展必由之路。

以工業視覺應用中占比最大的電子行業為例，有人估算，僅就智慧手機玻璃蓋板、觸控式螢幕、顯示幕外觀檢查這一個崗位，中國每年就需要近30萬人，由此產生的勞務工資是一項龐大的開銷。而如果採用工業視覺方案去替代這種重複性的勞動，既是效率之選，也是效益之選。

因此在市場需求驅動下，近年來工業視覺市場一直保持較快的增速。據高工產業機器人研究所（GGII）預測，中國工業驅動的機器視覺市場規模預計到2020年將超過120億元，2017-2020年均增速將達15%以上。電子、汽車、醫藥、食品等諸多領域都將是工業視覺的發力點。

工業視覺在生產製造過程中的基礎功能主要集中在四個方面：

• 物體識別：即利用機器視覺對物體或圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和物件。
   
• 檢測應用：對顏色、圖像等視覺目標進行檢測，多用於缺陷檢測，以及物體位置和方向的檢定。
   
• 視覺定位：機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件並確認其位置，比如電子裝配設備根據機器視覺取得的晶片位置資訊調整拾取頭，準確拾取晶片。
   
• 物體測量：基於機器視覺的其非接觸測量技術，可對目標物件進行高精度和高速度的非接觸無磨損測量。

基於上述的基礎功能，人們又可以對其進行組合、集成，衍生出更複雜的應用。

與其他領域的機器視覺相比，工業視覺方案也有自己的行業特點。其一，既然是工業應用，那麼在性能上不能含糊；第二，必須要滿足工業要求的可靠性；此外，還有一點很重要，由於工業應用大多是高度垂直化的，所以具體的應用需求也會千差萬別，這樣的需求特點映射到技術上，就要求工業視覺方案也要有出色的可擴展性和靈活性。

那麼什麼樣的工業視覺方案，才算是“好”方案呢？我們可以安富利的嵌入式物體識別方案作為一個範例，進行分析。
 

圖1. 安富利嵌入式物體識別方案（圖片來源：安富利）

無論是什麼樣的機器視覺系統，都有兩個核心的功能模組：一個是視覺資訊採集系統，另一個就是視覺處理系統。安富利嵌入式物體識別方案的視覺採集功能是通過安森美半導體的PYTHON-1300彩色圖像感測器實現的。PYTHON-1300是一個1/2英寸的SCGA CMOS圖像感測器，具有1280x1024的高清解析度。為了滿足通用工業圖像傳感應用的需求，PYTHON-1300還具有全域快門、高速和高敏感度等特性，以及在配置和解析度上的靈活性。

圖2. 基於PYTHON-1300的彩色圖像感測器模組（圖片來源：安富利）

在整個方案中，與圖像感測器模組連接的當然就是視覺處理系統，這部分功能是由安富利開發的MicroZed嵌入式視覺開發套件完成的。MicroZed嵌入式視覺開發套件由MicroZed SOM和專用的視頻採集卡組成，MicroZed SOM提供核心的視覺處理計算功能，視頻採集卡上則集成了視頻處理所需的其他週邊電路和擴展功能，如HDMI輸入輸出、攝像圖模組連接器，以及乙太網供電PoE介面等。

圖3. 安富利的MicroZed嵌入式視覺開發套件（圖片來源：安富利）
 

這個方案的核心的亮點，就在MicroZed SOM這個核心板上。MicroZed SOM是一個基於Xilinx公司全可程式設計Zynq-7000器件的系統級模組，這也就意味著，與其他一些機器視覺方案不同，安富利的這個嵌入式物體識別方案採用的是FPGA+Arm的異構處理器平臺。

Zynq作為一種異構處理平臺，內部既包含嵌入式處理器（PS），也有可程式設計邏輯電路（PL），嵌入式視覺開發者可以根據需要將計算任務在兩個系統間進行分配，探索出最優的方案。開發者可以利用平臺的靈活性配置更多的IO，還可以將複雜的視覺處理演算法放在PL上做加速…… Zynq總有辦法讓性能的最大化成為可能。

與此同時，Zynq的“硬體可程式設計”特性，也使得基於它的工業視覺方案獲得更大的靈活性，無論是嘗試新的演算法，還是擴展到新的工業應用場景，這款方案都能夠輕鬆勝任，在機器人定位、影像搜尋、視頻監控等應用領域遊刃有餘。

圖4. 基於Zynq異構處理平臺的MicroZed SOM（圖片來源：安富利）

總之，在智慧製造的浪潮中，工業視覺的廣泛滲透和應用已是大勢所趨，而技術的進步也在正在加速這個趨勢的進程，讓工業之“眼”更為犀利。