隨著第四次工業(yè)革命的推進，視覺技術成為了工業(yè)領域的關鍵推動力之一。計算機視覺通過分析圖像和視頻信息，實現(xiàn)從檢測、監(jiān)控到優(yōu)化的全流程自動化。它幫助企業(yè)更加精準地控制生產過程、提升質量檢測水平，從而提高整體運營效率。然而，視覺技術在推進過程中也面臨各種問題，導致普及率仍然不高。

　　文/易視智瞳 時曦

　　1 視覺應用開發(fā)中的主要痛點

　　· (1)算法開發(fā)與維護復雜

　　開發(fā)高效、定制化的視覺算法通常需要具備豐富的圖像處理和人工智能領域的知識。尤其在深度學習技術的應用中，往往需要收集大量標注數(shù)據(jù)并進行訓練，開發(fā)周期較長，且后續(xù)的維護與調優(yōu)工作也十分復雜。適應不同產品或生產條件時的難度較大。

　　· (2)硬件與軟件的集成困難

　　工業(yè)視覺系統(tǒng)通常需要與現(xiàn)有的自動化生產設備進行集成，包括PLC、機器人等。由于不同設備之間的通訊協(xié)議和數(shù)據(jù)格式差異較大，實現(xiàn)無縫對接需要大量的系統(tǒng)開發(fā)與調試工作。此外，系統(tǒng)更新或升級也容易引發(fā)不兼容問題。

　　(3)適應多樣化需求的靈活性不足

　　不同行業(yè)和企業(yè)有各自的檢測需求，工業(yè)視覺系統(tǒng)往往需要具備很高的靈活性來適應不同工件的檢測任務。然而，許多現(xiàn)成的系統(tǒng)難以輕松應對個性化需求，企業(yè)不得不尋求定制化的解決方案，這增加了開發(fā)時間和成本。

　　目前，要完成一個具備視覺功能的加工或裝配工業(yè)應用的開發(fā)，通常需要三支技術團隊合作：1. 視覺團隊;2. 運動控制/機器人團隊;3. 系統(tǒng)集成(PLC)團隊。而這三個團隊往往屬于不同公司。這導致工業(yè)視覺項目成本高、整合難、周期長，并且給后期維護帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

　　2　問題分析

　　行業(yè)技術分工本身導致了視覺與運動控制之間的壁壘，而這些壁壘不僅是由企業(yè)分割帶來的，更是由兩者的技術差異所決定的。視覺與運動控制的整合遠不是簡單的公司合作或合并能夠解決的。這種技術分工的深層次根源有以下幾個方面：

　　(1)技術體系差異

　　視覺系統(tǒng)和運動控制系統(tǒng)在底層技術體系上存在巨大的差異：

　　· 視覺系統(tǒng)主要依賴圖像處理、人工智能、光學設計等領域的技術。它更像是一個數(shù)據(jù)密集型的計算過程，需要高性能的處理器、復雜的算法(如深度學習、邊緣檢測等)和對環(huán)境光、噪聲等因素的強大適應能力;

　　· 運動控制系統(tǒng)則依賴于精密機械工程、控制理論和電氣工程技術，專注于如何精確地控制電機、傳感器和執(zhí)行器，實現(xiàn)平穩(wěn)、高速、精確的運動。這類系統(tǒng)必須保證物理空間中的精度、速度以及與外部系統(tǒng)的同步性，技術重點在實時性和精度控制。

　　由于這些領域技術底層的差異，兩者的發(fā)展方向、技術路徑和實現(xiàn)方式截然不同，這也是為什么即便兩家公司合并或緊密合作，技術整合依然困難重重。

　　(2)行業(yè)標準與協(xié)議不統(tǒng)一

　　視覺系統(tǒng)和運動控制系統(tǒng)使用的標準和協(xié)議通常并不統(tǒng)一。視覺系統(tǒng)往往使用工業(yè)相機標準(如GigE Vision、USB3 Vision等)和圖像處理協(xié)議，而運動控制系統(tǒng)則依賴PLC、工業(yè)總線(如EtherCAT、Profinet)和特定的機器人運動控制協(xié)議。這種標準的不一致性加劇了技術集成的復雜性，系統(tǒng)集成往往需要大量的“橋接”工作來讓兩套系統(tǒng)相互通信，增加了開發(fā)成本和維護難度。

　　(3)不同的市場需求與產品形態(tài)

　　視覺與運動控制服務的市場需求和產品形態(tài)也各不相同：

　　· 視覺系統(tǒng)更專注于產品檢測、質量控制、視覺引導等細致的圖像分析任務，面向需要高精度檢測、缺陷分析的生產環(huán)節(jié);

　　· 運動控制則專注于機械臂的控制、自動化裝配和搬運等大規(guī)模、精度要求較高的動作。

　　不同的市場需求導致了兩者的發(fā)展方向分離，視覺系統(tǒng)更關注數(shù)據(jù)處理能力和算法優(yōu)化，而運動控制系統(tǒng)更關注如何在空間中控制復雜的機械運動。這種市場需求的差異使得兩者的發(fā)展路徑進一步分隔，難以在技術上自然融合。

　　(4)團隊和知識結構不同

　　視覺系統(tǒng)和運動控制系統(tǒng)開發(fā)團隊的技術背景和知識結構有顯著差異：

　　· 視覺團隊通常由計算機視覺專家、圖像處理工程師、機器學習工程師組成，他們的工作重心是如何優(yōu)化圖像處理算法，提高視覺系統(tǒng)的識別率和檢測效率;

　　· 運動控制團隊則由機械工程師、自動化控制專家、電氣工程師組成，關注的是如何讓機器人或機械系統(tǒng)按照精確路徑快速運作，以及如何保證系統(tǒng)的同步性和實時性。

　　兩者的知識體系和技術積累幾乎不重疊，這導致即使團隊合并，彼此之間的協(xié)作和溝通仍存在障礙，因為團隊成員的思維模式和解決問題的方式差異巨大。

　　(5)系統(tǒng)調試和實時性挑戰(zhàn)

　　視覺系統(tǒng)處理圖像數(shù)據(jù)通常需要消耗較多的計算資源，并且圖像處理本身容易受到外部環(huán)境的影響(如光照變化、反射、噪聲等)，因此視覺系統(tǒng)的響應時間較長且具有一定的延遲。相反，運動控制系統(tǒng)需要確保高實時性，運動控制和反饋必須在毫秒級別完成，尤其是在高速生產線或自動化裝配中，任何延遲都可能導致系統(tǒng)失效或精度下降。

　　這兩者在實時性上的需求差異使得它們在系統(tǒng)集成中難以做到完全同步。例如，視覺系統(tǒng)可能需要數(shù)十到幾百毫秒來處理一幀圖像，而運動控制系統(tǒng)則需要在這期間完成精確的動作規(guī)劃和執(zhí)行，這就造成了很大的同步和協(xié)調難度。

　　(6)缺乏通用平臺和解決方案

　　盡管市場上已經(jīng)有一些集成度較高的系統(tǒng)，但大多數(shù)情況下，工業(yè)視覺和運動控制系統(tǒng)仍依賴于不同的平臺和軟件環(huán)境。例如，視覺系統(tǒng)可能使用OpenCV或Halcon等視覺處理庫，而運動控制則依賴于PLC或機器人專用的控制軟件(如FANUC、ABB、Siemens的解決方案)。這些平臺的生態(tài)完全不同，開發(fā)工具、編程語言和調試環(huán)境也各異，因此在技術層面上很難做到一個通用平臺來支持兩者的整合。

　　3　未來的整合方向

　　盡管視覺和運動控制的技術分工根深蒂固，但在市場需求和技術進步的推動下，未來可能一定會促進這兩個領域的整合：

　　(1)開發(fā)跨領域的標準化平臺

　　未來，可能會有更多的企業(yè)致力于開發(fā)跨視覺和運動控制的標準化平臺，將圖像處理與運動控制集成在一個統(tǒng)一的框架中。通過統(tǒng)一的開發(fā)環(huán)境和通信協(xié)議，減少各系統(tǒng)之間的兼容性問題。

　　(2)一體化設備的使用

　　隨著智能相機、邊緣計算設備和智能機器人技術的發(fā)展，單一設備可能集成更多的功能。例如，未來的智能機器人可能具備內置的視覺識別功能和運動控制模塊，這樣就不再需要多個團隊開發(fā)不同的子系統(tǒng)，而是通過一體化設備完成全部任務。

　　未來發(fā)展的方向是：集成商+“視控一體” 供應商模式。目前行業(yè)已經(jīng)有這個趨勢，目前許多知名運動控制廠商已經(jīng)在嘗試整合視覺功能。 但是真正的 “視控一體” 并不是簡單的把 “視覺” 和運動控制的基本功能堆砌在一起。即便視覺與運動控制整合到一個產品內部，如果他們的技術體系和團隊仍然分離，且沒有實現(xiàn)真正的技術整合，那么總體的項目成本和復雜性并不會大幅降低。這是視控一體化過程中面臨的一個核心挑戰(zhàn)。

　　怎么分辨一個產品是否真正做到 “視控一體” 呢?

　　我給出一個簡單的非技術的判斷方法：該產品供應商是否需要派出視覺和運控的技術支持人員到客戶現(xiàn)場進行支持?只要派出這樣的人員，他的成本就低不了，也沒有達到最初進行 “視控整合” 的目的。因此所謂 “視控一體”，并不是把視覺和運控功能堆砌到一個硬件上，就能把他叫視控一體，他還得能夠幫客戶真正解決好問題。

　　4　整體統(tǒng)一的技術架構是關鍵因素

　　通過從架構層面統(tǒng)一視覺與運動控制的設計，能夠真正實現(xiàn)系統(tǒng)的整合，并解決分散開發(fā)導致的接口不兼容、協(xié)調成本高等問題。這種架構需要滿足以下幾個核心需求：

　　(1)統(tǒng)一的軟硬件架構

　　在視控一體化架構中，實現(xiàn)視覺與運動控制系統(tǒng)在硬件與軟件上的無縫銜接是最關鍵的目標。以下是一些關鍵要素：

　　l 統(tǒng)一的硬件平臺：在硬件層面，使用共享的處理器和通信總線能夠降低不同硬件平臺之間的通信開銷。例如，采用基于 FPGA、GPU 或嵌入式處理器的硬件平臺，能夠同時處理視覺計算和運動控制指令。這不僅提升了系統(tǒng)的實時性，還有效減少了延遲;

　　l 統(tǒng)一的軟件開發(fā)框架：通過統(tǒng)一的軟件框架，視覺系統(tǒng)與運動控制系統(tǒng)可以共享相同的工具鏈、開發(fā)環(huán)境和通信協(xié)議。這不僅有利于開發(fā)和調試，也確保了數(shù)據(jù)傳輸和處理流程的一致性。開發(fā)人員可以通過統(tǒng)一的 API 同時調用視覺檢測和運動控制功能，從而降低開發(fā)的復雜度。

　　(2)實時性和同步性保障

　　在視控一體化架構中，一個重要的挑戰(zhàn)是如何確保視覺處理與運動控制的同步性，特別是在高速生產線或實時操作中，視覺信息的延遲可能會導致運動控制的滯后。因此，技術架構需要具備以下特點：

　　· 實時任務的定義與數(shù)據(jù)傳遞優(yōu)化：關鍵的視覺處理任務應被定義為“實時任務”，確保不會被其他任務打斷。在統(tǒng)一架構中，視覺計算的結果通過內存變量直接傳遞給運動控制部分，從而減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t。運動控制部分通過指令隊列進行動作預測和實時控制，系統(tǒng)需要確保視覺反饋的數(shù)據(jù)用于修正指令隊列中尚未執(zhí)行的指令，以此保證運動的平滑性和有效性。如果運動已經(jīng)超出該指令范圍，相應的視覺任務則應立即被丟棄;

　　· 多線程與并行計算：通過多線程或并行計算的方式，能夠同時處理圖像分析和運動控制指令，使兩者的處理過程互不干擾，從而提高系統(tǒng)的整體響應速度。

　　(3)標準化的接口與協(xié)議

　　為了實現(xiàn)視控一體化架構的靈活集成，必須采用標準化的接口與通信協(xié)議。視覺模塊與運動控制模塊之間的接口應盡可能遵循統(tǒng)一的工業(yè)標準，例如：

　　· 工業(yè)以太網(wǎng)：采用諸如 EtherCAT、Profinet 等協(xié)議，能夠提供低延遲、高可靠性的通信方式，確保視覺模塊和運動控制模塊之間的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定高效;

　　· API 標準化：為開發(fā)者提供統(tǒng)一的 API 接口，使視覺系統(tǒng)與運動控制系統(tǒng)能夠通過同一套編程接口進行操作，從而降低開發(fā)者在不同模塊間切換的成本。

　　(4)便于遠程維護的能力

　　在工業(yè)場景中，技術支持工作的遠程化確實能夠顯著降低維護成本。然而，工業(yè)環(huán)境的獨特需求限制了許多在線遠程支持的應用。尤其在涉及PLC(可編程邏輯控制器)和其他工業(yè)設備的情況下，設備的監(jiān)控和維護往往需要工程師親臨現(xiàn)場，帶來人力和時間成本的增加。

　　在這些場景下，開發(fā)一種高效、便捷的遠程支持系統(tǒng)顯得尤為重要。為了實現(xiàn)這一點，系統(tǒng)應具備以下幾個關鍵能力：

　　· 通過日志進行問題判斷：工業(yè)設備通常在出現(xiàn)故障時會生成大量日志數(shù)據(jù)。這些日志包含了系統(tǒng)運行狀態(tài)、錯誤信息和操作記錄。開發(fā)一種智能的日志分析系統(tǒng)，可以讓支持人員遠程訪問和讀取日志，迅速識別出潛在的故障原因。這種系統(tǒng)可以結合數(shù)據(jù)分析和機器學習算法，通過識別日志中的異常模式，自動篩選和定位故障;

　　· 允許有限代碼修改：遠程支持系統(tǒng)應該允許技術人員在安全權限范圍內直接對設備進行代碼調整。這樣能夠實現(xiàn)對程序邏輯的小幅度調整，如參數(shù)更改、控制邏輯優(yōu)化等，來解決非結構性的故障。而為了保證工業(yè)環(huán)境的高安全性，這種代碼修改應受到嚴格的權限管理和日志記錄，從而避免操作失誤或未經(jīng)授權的更改;

　　· 簡化遠程操作界面：工業(yè)現(xiàn)場的PLC工程師可能缺乏編程背景，無法執(zhí)行復雜的操作。因此，系統(tǒng)界面設計要直觀、友好，最好通過圖形化界面或拖拽模塊來簡化常見的操作，便于現(xiàn)場工程師快速上手操作。同時，系統(tǒng)應配有詳細的操作指導，降低對人員技能的要求，確保支持工作的順利進行。

　　這種支持系統(tǒng)的建立可以將復雜的操作步驟封裝在后臺，而在前端提供簡單的按鈕或選擇項，既減少了對現(xiàn)場工程師技術水平的要求，又提升了遠程操作的安全性和穩(wěn)定性。

　　通過這樣的系統(tǒng)設計，技術支持團隊能夠在無需到達現(xiàn)場的情況下，對工業(yè)設備進行初步排障和簡單調整，大幅度提高了維護效率，并節(jié)省了人力和時間成本。這種模式將成為未來智能制造和工業(yè)4.0背景下，遠程技術支持發(fā)展的重要趨勢。

　　(5)工藝算子化的能力

　　“工藝算子化” 是現(xiàn)代制造業(yè)和自動化系統(tǒng)中的一種創(chuàng)新理念，旨在將復雜的工藝過程拆分為模塊化、標準化的“算子”，即工藝操作單元。這些算子可以像數(shù)學算子一樣被清晰定義、組合、復用和優(yōu)化。這一方法不僅提高了生產流程的透明度，還賦予制造過程更強的靈活性和可控性。

　　在傳統(tǒng)制造業(yè)中，工藝流程往往是由經(jīng)驗豐富的技術人員手動操作或調整的。隨著制造需求的多樣化和復雜化，依賴人工的方式已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代生產對效率、精度和穩(wěn)定性的高要求。工藝算子化 的出現(xiàn)，改變了這一狀況。通過將工藝步驟轉化為標準化算子，生產流程中的每一個步驟都可以被清晰定義。這種定義不僅包括工藝的具體操作要求，還涵蓋了每個操作的輸入、輸出、條件和參數(shù)等信息。這使得操作變得模塊化，可在不同場景下靈活組合應用。

　　工藝算子化的主要優(yōu)勢在于復用性和可優(yōu)化性。 每個工藝算子經(jīng)過標準化后，可以在不同產品、不同生產線中復用，從而降低重復開發(fā)和設計的時間成本。同時，由于工藝步驟被量化為獨立算子，每個算子的操作效果、效率等參數(shù)可以實時監(jiān)控并優(yōu)化，進一步提高了生產線的整體效率。

　　在高精度和高復雜度的工藝場景中，工藝算子化尤其重要。例如，在半導體制造、航空航天零部件加工等領域，工藝對精度和穩(wěn)定性有著極高要求，而現(xiàn)場操作的復雜性常常對技術支持提出極高的依賴。通過工藝算子化，生產過程中的關鍵步驟可以預先定義、調試和驗證，確保每一個工藝模塊都符合標準，從而在運行中減少出錯的可能。這不僅提高了工藝的穩(wěn)定性，還降低了對現(xiàn)場技術支持的依賴程度。

　　此外，工藝算子化使得自動化系統(tǒng)能夠實現(xiàn)更精確的控制。 每個算子都包含了預定義的邏輯，可以與自動化控制系統(tǒng)直接對接，使得整個生產流程自動化程度大大提升。同時，這種靈活性讓工藝流程更易于調整和擴展，能夠快速適應市場和生產需求的變化。

　　“工藝算子化”通過模塊化和標準化的方式，將復雜的工藝轉變?yōu)橐子诶斫?、控制和?yōu)化的獨立模塊，帶來了生產效率和工藝質量的雙重提升。這一理念為現(xiàn)代制造業(yè)提供了新的優(yōu)化路徑，也為未來的智能制造和高度自動化生產體系奠定了基礎。

　　工業(yè)視覺與運動控制的整合是未來工業(yè)自動化發(fā)展的重要趨勢，但由于兩者在技術體系、行業(yè)標準、市場需求和團隊結構上的差異，導致整合面臨諸多挑戰(zhàn)。未來的方向在于通過開發(fā)標準化的平臺、采用一體化設備、建立統(tǒng)一的技術架構，以及通過“工藝算子化”提升靈活性和可復用性，實現(xiàn)真正的視控一體化。這種整合不僅能夠降低系統(tǒng)集成的復雜性，還能有效減少開發(fā)成本和后期維護的難度，從而推動工業(yè)自動化技術向更高效、更智能的方向發(fā)展。