如今，機器視覺在制造業(yè)中扮演著越來越重要的角色，各大視覺產品廠商營業(yè)額連續(xù)高速增長，市場前景一片大好。
不過，老實說，盡管當下主流的機器視覺技術已經看上去十分牛掰了，但實際上它們在設備系統中基本上都還是相對獨立的，有時甚至可以說是非常封閉的。視覺產品與控制系統之間的接口極為有限，也談不上什么信息和數據的相互共享。
這其實在一定程度上增加了在設備產線中集成和使用視覺技術的難度，因為用戶不僅需要同時操作和維護兩套各自獨立的控制系統，還必須為了兩套系統之間的各種(實時)數據交互而投入大量人力、硬件和時間成本。
尤其是現在的工業(yè)制造流程中，有越來越多的環(huán)節(jié)需要用到視覺技術，除了幫助識別和采集產品信息，還需要直接參與各種實時的機器控制。雙重系統帶來的復雜性，極大的抬高了機器視覺的應用門檻。
然而，不知大家注意到沒有，近來有一批傳統的自動化系統供應商，就跟商量好似的，扎堆兒布局視覺產品。事實上，只要稍微瀏覽一下自動化廠商們對外公布的產品信息，就已經能夠很容易讀到機器視覺技術接下來的發(fā)展趨勢了。
先是 OMRON 在 9 月底收購了一家美資讀碼設備制造商 MICROSCAN。
從目前看，OMRON 的動作算是比較快的，早在當初發(fā)布 NJ/NX 控制器時，就已經借助 EtherCAT
將自家成熟的視覺技術集成到新的自動化系統平臺上了。不過，如果看一下單獨掛在控制器下面的視覺控制器，就能隱約感覺到其系統仍然有進一步優(yōu)化整合的空間。
緊接著在紐倫堡舉行的 SPS IDC Drive 上，幾家來自歐洲的自動化公司，不約而同的展示了各自的新款視覺產品和解決方案。
SIEMENS 以全新的 MV540 高性能工業(yè)相機，擴充了其原有的視覺產品線。
同樣是來自德國的 Beckhoff，在其新版本的 TwinCAT 3 中， 集成了多種機器視覺功能。
而來自奧地利，現已是 ABB 旗下品牌的 B&R，則是基于 Automation PC / 以太網 POWERLINK
技術的設備控制系統，推出了首款機器視覺產品：上圖這款橙色相機。雖然 B&R 此次僅展出了一款橙色相機的原型機，但其官方在 SPS IDC Drive
上就表示，已經有一些機器制造商在使用他們的集成機器視覺技術開發(fā)新的產線設備了，并有望在 2018 年的 SPS IDC Drive
上帶著這些成功案例，發(fā)布全系列視覺產品，和完整的集成機器視覺系統解決方案。
與此同時，風頭正勁的 Rockwell Automation 在拒絕了愛默生 290 億美元收購要約后 ，立刻轉身收購了一家來自蘇格蘭愛丁堡、提供
3D 圖像技術的公司 Odos Imaging。相比之下，Rockwell Automation這次似乎就顯得慢了不止半拍。目前我們仍然很難預測，在完成這次對
Odos Imaging 的收購后，公司要用多久才能將這套完全獨立的第三方視覺產品融入其互聯企業(yè)的系統架構中，以及會帶給用戶怎樣的應用體驗…
那么將機器視覺和自動化控制“兩個世界”的技術整合在一起，會在性能、成本以及應用體驗等各方面給用戶帶來怎樣的影響和改變?這其實就是集成機器視覺系統要幫助用戶解決的問題。
在集成機器視覺系統中，機器視覺僅僅是作為設備控制的一個應用模塊，被整合到產線設備的控制系統中。用戶無需再考慮系統之間的數據交互和界面切換，僅使用一套自動化控制系統，即可以完成對各類應用參數的設置和調整。
機器視覺技術的應用將因此而被極大簡化，設備的總體成本也會得到顯著的優(yōu)化。
貌似這樣說還是太過于抽象了。接下來，讓我們看幾個在機器視覺的應用過程中可能出現的場景。
首先，若要將產品圖像信息(如產品標識、條碼/二維碼、品質瑕疵…等)快速呈現到產線和管理系統的屏幕上，如：操作員終端、工廠大屏幕、中控室…等，在集成機器視覺系統中將變得極為簡單，很可能也就是點幾下鼠標的事情。
其次，在集成機器視覺系統中，將更容易實現對高速運動中的物體的精準圖像捕捉，無需再在相機上接入編碼器，直接使用由高速傳感器觸發(fā)獲取的輸送線位置，就可以完成對相機快門的實時控制。
而如果要在識別出產品瑕疵后進一步對其做出準確的剔廢動作，目測用幾條運控指令就完全可以搞定了。
再比如，若要對產線上的每個產品進行雙重甚至多次圖像識別，例如：需要同時記錄產品條碼、標簽和外觀，傳統的做法需要為相鄰的幾臺相機各接入一支光電觸發(fā)傳感器和編碼器。
但如果使用集成機器視覺系統，就只需將一個光電輸入信號、多臺視覺相機和輸送帶編碼器通過運控總線接入同一個設備控制系統，并基于輸送帶上的產品位置完成對相機快門動作的精準觸發(fā)，硬件連接和軟件邏輯都將因此變得非常簡單。
另外，對于那些需要使用視覺技術輔助機器人操作的設備應用，使用集成機器視覺系統將可以把產品圖像識別和機器人運動控制整合到同一個時間軸和空間坐標系中，從而省去兩套系統之間大量繁瑣的位置數據轉換工作。
在機器視覺應用中，根據不同的產品/背景組合，適當的調整相機鏡頭和光源的參數設置(如：對焦、顏色…等)，對于畫面捕捉的質量和圖像識別的性能也是極為重要的。如果將視覺技術集成、整合到設備控制系統中，那么用戶僅通過在控制軟件中編寫的程序邏輯，就可以實現對這些分散在設備各處的視覺元件的自動設置和靈活調整，而無需再在現場逐一手動操作。這將極大的簡化設備調試和運維的流程。
不難看出，若要將機器視覺整合到設備控制系統中，除了需要有一套集成視覺功能的設備控制器和系統軟件，統一的現場總線網路也是必不可少的;并且，為了能夠實現上述諸多基于視覺檢測的高動態(tài)運控功能，這個網絡系統還必須具備足夠的實時確定性，以確保系統運行時各組件之間時鐘同步。
那么，是不是說集成機器視覺技術就將會給傳統的視覺技術市場帶來什么顛覆性影響呢?
這個嘛，基本上應該是不存在的?
一方面，現階段傳統的視覺產品廠商在這個專業(yè)技術領域的優(yōu)勢還是十分明顯的。所以，目測短期內被集成機器視覺系統所替代的，應該是那些相對簡單的入門級視覺應用，而不會是難度較高的復雜應用。這就好像，智能手機淘汰了卡片機，卻仍然無法取代單反相機，是一樣的道理。
另一方面，我相信傳統的專業(yè)視覺技術廠商們也一定看到了機器視覺將逐步融入設備自動化控制系統的趨勢，在自動化廠商不斷完善和升級視覺產品的同時，它們也必將會積極的采取各種應對策略，例如：在產品中融入標準的總線協議、開放視覺產品接口、尋求與自動化廠商的合作…等等。
從這個意義上說，盡管集成機器視覺的方向已經很明確的，但這項技術的成熟和普及，必定不是一蹴而就、立竿見影的，而應該是一個逐步演進、循序漸進的過程。
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