从机器视觉技术的发展来看，已经逐步从原有的 3C 和物流行业向高端装备制造业沉淀，如轨道交通、智能汽车和航空等领域。与此同时，对机器视觉技术的适配性和算法精度也提出了更高的标准和要求，并从视觉算法、硬件及现场工艺 3 个方面进行优化与发展。

1 机器视觉技术的发展

1.1视觉算法

传统的 2D 视觉算法已趋于成熟，并向着如何提高产品装配及质量检测的柔性化、个性化方向发展。随着产线 2D 自动化程度的饱和，3D 视觉算法、深度学习及无序分拣的需求被大规模激活与应用。特别是柔性化极高的商用车产线，在追求精准上下料的同时提升各产线的智能化水平。

1.2 相机硬件

作为获取图像的设备，相机硬件不仅是整个视觉系统的基础，更要适配于越来越复杂化的工业环境，解决如灰尘、温漂、振动及光照等背景条件。在此基础上，更要符合视野、精度和扫描时间等全方位、不同层级的检测需求。

1.3 现场工艺

现有的视觉引导主要以辅助机器人完成精准装配为主，而随着工位智能体系的构建，机器视觉在解放劳动力的同时，也在悄然地对工位本体发生变动。在下游，视觉算法越精密，对工位器具和零部件摆放的要求就越低，从而间接促进了工位器具的粗改造及物流成本的降低。在上游，以核心的视觉控制策略参与甚至控制机器人及 AGV 的调度与运行，让整个自动工作站高效运转。

2机器视觉发展蓝图

近年来，随着人工智能和新能源汽车的快速发展，越来越多的机器视觉技术在汽车领域被应用或开发。与成熟的乘用车工厂不同，商用车产线由于其装配的复杂性和产品特性，在视觉自动化的道路上还有很大的提升和实践空间。在此基于商用车现有产线特点，规划出视觉发展蓝图，为后续商用车智能化道路提供意见。

2.1 自身视觉能力规划

打造基于工艺研究及自动装配工位为主的智能制造实施路径，建设整车主机厂自身视觉验证及开发能力。在 2D 及 3D 的视觉引导、视觉检测领域进行实际项目研究，节约后续投资成本及风险。

2.2 总装工艺视觉提升

基于现有重型汽车自动化整体水准，进一步规划整车及总装车间的视觉自动工位提升工作，包括轮胎随动安装、涂胶质量检测、柔性装配追溯分拣以及分装装配自动化工作站等。

2.3 视觉标准库

基于现有产线视觉产品种类偏多，通信、精度及装配等没有统一验证和可衡量的自动化工作站体系。因此，需要规划制定车间统一的视觉标准库，为现有工位的维护及后续投资提供视觉基础，规避风险。

2.4 全生命周期视觉设计

以视觉为突破口，整合视觉上游（工位器具、工艺料件研发设计）和视觉下游（机器人装配、生产数据和质量体系），形成全生命周期的自动工位设计，让视觉真正受用于重型汽车产线的智能化发展。