视觉技术根据应用场景分为多个子领域，其中计算机视觉、机器视觉和工业视觉是最常见的分类，计算机视觉典型应用于医院医学影像分析，核磁共振等方面。机器视觉将计算机视觉技术工程化，结合光学、机械、电子系统，完成自动化任务，典型应用为安防监控（车牌识别）等。工业视觉应用在工业自动化场合，专为生产环境设计，强调高精度、可重复性、与自动化设备（PLC、机器人）的深度集成。
结合本人工作，在新能源电池Pack线中电芯上料堆叠、电芯涂胶定位、涂胶检测、Block自动入箱、焊前寻址CCD、焊接Busbar、箱盖螺丝拧紧等工位采用视觉定位提高了生产效率和自动化生产水平。
工业视觉流程主要分三部分，核心流程可分为输入取图、图像处理与定位、输出结果三大环节，各环节紧密衔接，共同实现高精度检测与自动化控制。以下结合新能源电池Pack线等工业场景，详细解析各环节的技术要点与应用实例：
一、输入取图：构建高质量图像采集系统
1.1 硬件选型与配置
1）光源设计
类型选择：根据检测目标特性选择环形光、同轴光、背光等。
电芯极柱定位常用环形偏振光消除金属反光，模组表面缺陷检测使用低角度条形光突出划痕。
2）镜头与相机
分辨率：依据检测精度需求选择相机像素（如500万像素检测0.1mm级缺陷）。
帧率：高速生产线需搭配千兆网口或CameraLink接口相机（如Baslerace系列）。
特殊镜头：远心镜头消除透视畸变（电芯尺寸测量），线扫相机用于连续运动物体（卷绕电芯检测）。
3）抗干扰设计
机械固定：减震支架避免运行中相机震动导致图像模糊。
1.2 图像采集策略
1）触发同步：
采用光电传感器或编码器触发相机抓拍，确保图像与物体位置严格同步。
例：Pack线涂胶工位通过编码器信号触发相机，在胶枪移动至特定位置时精准取图。
2）多相机协同：
上下安装或多角度布置相机，满足复杂检测需求。
例：电芯焊接质量检测中，3D结构光相机与高分辨率面阵相机配合，分别获取焊缝深度与表面纹理。
二、图像处理与定位：从数据到信息的转化
2.1 图像预处理
1)去噪增强：
曝光调整：调试中根据取图质量调整合适的曝光值。
对比度调整：直方图均衡化提升缺陷区域可见性（如软包电池铝塑膜褶皱检测）。
2) 几何校正：
畸变校正：基于镜头九点标定参数（内参、外参）修正图像变形。
ROI提取：划定检测区域，减少计算量（如聚焦电芯极柱区域）。
2.2特征提取与定位
2.2.1 传统算法：
边缘检测：Sobel算子提取电芯轮廓或焊缝边界。
模板匹配：基于归一化互相关（NCC）或形状匹配（ShapeBased）定位模组安装孔位。
几何测量：Hough变换检测直线/圆（如Pack箱体平面度评估）。
2.2.2 深度学习：
目标检测：提取多张NG图片进行建模。
语义分割：使用网络分割涂胶轨迹，判断胶量均匀性。
3D点云处理：基于深度学习的点云配准技术引导机械臂抓取不规则模组。
3.动态补偿与高精度定位
坐标转换：
将图像像素坐标映射至机械臂世界坐标系，实现视觉引导定位。
例：电芯堆垛时，视觉系统检测极柱偏移量，通过手眼标定（EyeinHand）实时修正库卡、汇川机器人路径。
三、输出结果：闭环控制与数据集成
3.1 结果判定与数据输出
分类决策：
阈值判定：设定灰度、尺寸等阈值区分良品/不良品（如焊点直径小于0.5mm判为NG）。
数据格式：
结构化(json/csv）：到处分析数据，包含检测时间、坐标、缺陷类型等。
3.2 控制信号反馈
设备联动：
PLC通信：通过EtherCAT/PROFINET协议发送指令，控制视觉流程启停。
机器人引导：输出偏移量至机械臂控制器（如KUKA、Fanuc），实时调整位置。
工业视觉流程的三大环节构成“感知-分析-执行”的完整闭环：
1）输入取图是系统的“眼睛”，决定数据质量；
2）图像处理与定位是“大脑”，实现信息提取与决策；
3）输出结果是“四肢”，驱动物理世界响应。
在新能源Pack线，三者的协同直接决定生产效能与产品品质，值得深入学习。