從機器視覺技術的發展來看，已經逐步從原有的 3C 和物流行業向高端裝備制造業沉淀，如軌道交通、智能汽車和航空等領域。與此同時，對機器視覺技術的適配性和算法精度也提出了更高的標準和要求，并從視覺算法、硬件及現場工藝 3 個方面進行優化與發展。

1 機器視覺技術的發展

1.1視覺算法

傳統的 2D 視覺算法已趨于成熟，并向著如何提高產品裝配及質量檢測的柔性化、個性化方向發展。隨著產線 2D 自動化程度的飽和，3D 視覺算法、深度學習及無序分揀的需求被大規模激活與應用。特別是柔性化極高的商用車產線，在追求精準上下料的同時提升各產線的智能化水平。

1.2 相機硬件

作為獲取圖像的設備，相機硬件不僅是整個視覺系統的基礎，更要適配于越來越復雜化的工業環境，解決如灰塵、溫漂、振動及光照等背景條件。在此基礎上，更要符合視野、精度和掃描時間等全方位、不同層級的檢測需求。

1.3 現場工藝

現有的視覺引導主要以輔助機器人完成精準裝配為主，而隨著工位智能體系的構建，機器視覺在解放勞動力的同時，也在悄然地對工位本體發生變動。在下游，視覺算法越精密，對工位器具和零部件擺放的要求就越低，從而間接促進了工位器具的粗改造及物流成本的降低。在上游，以核心的視覺控制策略參與甚至控制機器人及 AGV 的調度與運行，讓整個自動工作站高效運轉。

2機器視覺發展藍圖

近年來，隨著人工智能和新能源汽車的快速發展，越來越多的機器視覺技術在汽車領域被應用或開發。與成熟的乘用車工廠不同，商用車產線由于其裝配的復雜性和產品特性，在視覺自動化的道路上還有很大的提升和實踐空間。在此基于商用車現有產線特點，規劃出視覺發展藍圖，為后續商用車智能化道路提供意見。

2.1 自身視覺能力規劃

打造基于工藝研究及自動裝配工位為主的智能制造實施路徑，建設整車主機廠自身視覺驗證及開發能力。在 2D 及 3D 的視覺引導、視覺檢測領域進行實際項目研究，節約后續投資成本及風險。

2.2 總裝工藝視覺提升

基于現有重型汽車自動化整體水準，進一步規劃整車及總裝車間的視覺自動工位提升工作，包括輪胎隨動安裝、涂膠質量檢測、柔性裝配追溯分揀以及分裝裝配自動化工作站等。

2.3 視覺標準庫

基于現有產線視覺產品種類偏多，通信、精度及裝配等沒有統一驗證和可衡量的自動化工作站體系。因此，需要規劃制定車間統一的視覺標準庫，為現有工位的維護及后續投資提供視覺基礎，規避風險。

2.4 全生命周期視覺設計

以視覺為突破口，整合視覺上游（工位器具、工藝料件研發設計）和視覺下游（機器人裝配、生產數據和質量體系），形成全生命周期的自動工位設計，讓視覺真正受用于重型汽車產線的智能化發展。