视觉应用示例

本文档提供 Vision Studio 的五个典型工业视觉应用示例，涵盖外观检测、定位引导、条码识别、尺寸测量和 OCR 字符识别等常见场景。

1. 产品外观检测

场景描述

在注塑件生产线上，对产品表面进行外观缺陷检测，包括划痕、凹陷、缺料、飞边等缺陷类型。检测合格的产品流入下一工序，不合格品自动剔除。

视觉流程

┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│ 相机采集  │ → │ 预处理    │ → │ 缺陷检测  │ → │ 结果输出  │
│ GigE     │    │ 灰度+滤波 │    │ ONNX     │    │ 分拣信号  │
│ 2448×2048│    │ 2560×2048│    │ 缺陷模型  │    │ + 图像保存 │
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘

关键配置

参数	配置值	说明
相机	Basler acA2440-75um	GigE, 75fps
触发方式	硬件触发 (PLC DO)	产品到位时触发
曝光时间	3000 µs	适应白色注塑件
预处理	灰度 + 高斯滤波 (5×5)	去噪 + 突出特征
模型	surface_defect.onnx	YOLOv8m, 640×640
置信度阈值	0.5	过滤低质量检测
检测类别	划痕, 凹陷, 缺料, 飞边	4 类缺陷
结果输出	分拣 DO + 数据通信	分拣 + MES 上报

PLC 逻辑 (SCL)

FUNCTION_BLOCK FB_SurfaceInspection
VAR_INPUT
    part_present : BOOL;     // 产品到位传感器
    ejector_ready : BOOL;    // 剔除器就绪
END_VAR
VAR_OUTPUT
    ejector : BOOL;          // 剔除信号
    pass_count : INT;        // 合格计数
    fail_count : INT;        // 不合格计数
END_VAR
VAR
    trigger_prev : BOOL;
    trigger_pulse : BOOL;
    fault_type : STRING[32];
END_VAR

    // 触发视觉
    trigger_pulse := part_present AND NOT trigger_prev;
    trigger_prev := part_present;
    
    IF trigger_pulse AND ejector_ready THEN
        VIS_JOB_START := TRUE;
    END_IF;
    
    // 读取结果
    IF VIS_JOB_DONE THEN
        VIS_JOB_DONE := FALSE;
        
        IF NOT VIS_JOB_ERROR THEN
            IF VIS_RESULT_COUNT > 0 THEN
                // 有缺陷，不合格
                ejector := TRUE;
                fail_count := fail_count + 1;
                
                // 记录缺陷类型
                // VIS_RESULT_01_CLASS 包含缺陷类型
            ELSE
                // 无缺陷，合格
                ejector := FALSE;
                pass_count := pass_count + 1;
            END_IF;
        ELSE
            // 视觉异常，安全处理
            ejector := TRUE;
            LOG_ERROR("视觉检测异常");
        END_IF;
    END_IF;
    
    // 剔除延时复位
    IF ejector AND (NOT part_present) THEN
        ejector := FALSE;
    END_IF;
END_FUNCTION_BLOCK

性能指标

指标	值
检测节拍	800 ms/件
检测精度	99.2%
误检率	0.5%
漏检率	0.3%
最大吞吐量	75 件/分钟

2. 定位引导机器人抓取

场景描述

在无序来料场景中，视觉系统识别工件位置和姿态，引导机器人准确抓取。工件在传送带上随机分布，视觉系统计算每个工件的位置偏移和旋转角度。

视觉流程

┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│ 相机采集  │ → │ 模板匹配  │ → │ 坐标转换  │ → │ 结果输出  │
│ 俯视安装  │    │ 形状匹配  │    │ 像素→mm  │    │ 机器人    │
│ 2448×2048│    │ 参考工件  │    │ 手眼标定  │    │ 抓取坐标  │
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘

手眼标定

视觉系统与机器人之间需要进行手眼标定（Eye-to-Hand 或 Eye-in-Hand），将像素坐标转换为机器人基坐标系下的位置。

标定流程：

安装标定板（棋盘格或圆点阵列）
机器人带动标定板移动到 9 个不同位置
视觉系统记录每个位置的像素坐标
记录对应的机器人坐标
系统自动计算仿射变换矩阵

关键配置

参数	配置值	说明
相机	Hikvision MV-CA013-UC	USB 3.0, 1280×1024
镜头	12mm 定焦	视野 400×300mm
安装方式	固定俯视 (Eye-to-Hand)	相机固定于支架
匹配方法	形状匹配 (ShapeMatch)	不受光照变化影响
匹配评分阈值	0.7	最低匹配评分
标定精度	< 0.5 mm	平均标定误差
输出坐标	X, Y, 角度	机器人抓取位姿

Vision SCL 代码

PROGRAM RobotGuidingProg
VAR
    img : Image;
    result : MatchResult;
    robot_x, robot_y, robot_angle : REAL;
    calib_matrix : ARRAY[0..5] OF REAL;  // 仿射变换矩阵
END_VAR

    // 采集图像
    img := CAM_Capture(cam, TIMEOUT := 2000);
    
    // 形状匹配定位
    result := IMG_MatchTemplate(img, 
               TEMPLATE := "workpiece_template.png",
               METHOD := MATCH_SHAPE);
    
    // 检查匹配结果
    IF result.score > 0.7 THEN
        // 像素坐标转机器人坐标 (仿射变换)
        robot_x := calib_matrix[0] * result.x + 
                   calib_matrix[1] * result.y + calib_matrix[2];
        robot_y := calib_matrix[3] * result.x + 
                   calib_matrix[4] * result.y + calib_matrix[5];
        robot_angle := result.angle;
        
        // 输出到机器人
        VIS_WriteVariable("ROBOT_TARGET_X", robot_x);
        VIS_WriteVariable("ROBOT_TARGET_Y", robot_y);
        VIS_WriteVariable("ROBOT_TARGET_ANGLE", robot_angle);
        VIS_WriteVariable("ROBOT_GRAB_REQ", 1.0);
    ELSE
        VIS_Log(LOG_WARN, "定位失败, 评分=" + 
                REAL_TO_STRING(result.score));
        VIS_WriteVariable("ROBOT_GRAB_REQ", 0.0);
    END_IF;
END_PROGRAM

性能指标

指标	值
定位精度	±0.3 mm
角度精度	±0.5°
单次定位时间	150 ms
抓取成功率	99.5%

3. 条码/二维码读取

场景描述

在物流分拣线上，通过条码或二维码读取包裹上的标识信息，根据信息内容将包裹分拣到不同通道。

视觉流程

┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│ 相机采集  │ → │ 图像增强  │ → │ 条码识别  │ → │ 分拣输出  │
│ 线阵相机  │    │ 对比度    │    │ Code128  │    │ 通道号    │
│ 4096×1    │    │ 自适应    │    │ QR Code  │    │ + 数据库   │
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘

关键配置

参数	配置值	说明
相机	线阵相机 4096 像素	适合高速传送带
触发方式	编码器触发	与传送带同步
图像增强	自适应直方图均衡	改善条码对比度
条码类型	Code128, QR Code, DataMatrix	自适应识别
识别超时	1000 ms	快速识别
分拣输	通道号 + 数据库记录	实时分拣 + 数据追溯

卡片图配置

[编码器触发] ──→ [线阵扫描] ──→ [图像增强] ──→ [条码识别]
                                                      │
                                                      ├──→ [分拣输出]
                                                      │      └→ 通道号 DO
                                                      │
                                                      └──→ [数据库写入]
                                                             └→ 追溯记录

结果处理逻辑

// 条码识别后处理
IF decode_result.content <> "" THEN
    // 根据条码内容决定分拣通道
    CASE decode_result.format OF
        FORMAT_CODE128:
            // 分拣逻辑
            IF LEFT(decode_result.content, 3) = "ORD" THEN
                channel := 1;  // 订单包裹
            ELSIF LEFT(decode_result.content, 3) = "RET" THEN
                channel := 2;  // 退货包裹
            ELSE
                channel := 3;  // 其他
            END_IF;
            
        FORMAT_QRCODE:
            channel := 1;  // 二维码统一走通道 1
            
        FORMAT_DATAMATRIX:
            channel := 4;  // DataMatrix 走通道 4
    END_CASE;
    
    // 输出分拣信号
    VIS_WriteVariable("SORT_CHANNEL", INT_TO_REAL(channel));
    VIS_WriteVariable("SORT_TRIGGER", 1.0);
    
    // 记录到数据库
    DB_Write("sorting_records", 
             decode_result.content, 
             INT_TO_STRING(channel), 
             NOW());
ELSE
    // 未识别，走异常通道
    VIS_WriteVariable("SORT_CHANNEL", 0.0);
    VIS_Log(LOG_WARN, "条码未识别");
END_IF;

性能指标

指标	值
识别率	99.7%
识别速度	< 100 ms/次
传送带速度	2 m/s
最大包裹尺寸	600×400×300 mm

4. 尺寸测量

场景描述

在机加工产线上，对加工完成的零件进行关键尺寸测量，包括孔径、外径、间距、角度等，判断是否在公差范围内。

视觉流程

┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│ 相机采集  │ → │ 边缘检测  │ → │ 几何测量  │ → │ 结果判断  │
│ 背光照明  │    │ Canny    │    │ 圆拟合    │    │ 公差范围  │
│ 500万像素 │    │ 亚像素   │    │ 直线拟合  │    │ OK/NG    │
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘

关键配置

参数	配置值	说明
相机	5MP 全局快门	500 万像素
镜头	远心镜头	消除透视误差
照明	背光 LED	轮廓清晰
边缘检测	Canny + 亚像素	精度 0.1 pixel
标定	标定板 0.05 mm/pixel	像素当量
测量项目	孔径 3 处, 间距 2 处, 角度 1 处	6 个测量项

测量结果输出

┌──────────────────────────────────────────────┐
│  测量报告                                      │
│  零件: 支架-A292                              │
│  时间: 2026-07-20 14:30:00                    │
│                                               │
│  ┌──────────┬──────┬──────┬──────┬────────┐  │
│  │ 测量项    │ 标称值 │ 实测值 │ 公差  │ 结果  │  │
│  ├──────────┼──────┼──────┼──────┼────────┤  │
│  │ 孔径 #1  │ 20.0 │ 20.02│ ±0.1 │ OK    │  │
│  │ 孔径 #2  │ 12.0 │ 12.03│ ±0.1 │ OK    │  │
│  │ 孔径 #3  │ 8.0  │ 8.01 │ ±0.05│ OK    │  │
│  │ 间距 #1  │ 50.0 │ 49.98│ ±0.2 │ OK    │  │
│  │ 间距 #2  │ 30.0 │ 30.05│ ±0.2 │ OK    │  │
│  │ 角度     │ 90.0 │ 89.8 │ ±1.0 │ OK    │  │
│  └──────────┴──────┴──────┴──────┴────────┘  │
│                                               │
│  总体判定: OK                                 │
└──────────────────────────────────────────────┘

Vision SCL 代码

PROGRAM DimensionMeasurement
VAR
    img : Image;
    circle1, circle2, circle3 : Circle;
    line1, line2 : Line;
    dist1, dist2 : REAL;
    angle : REAL;
    all_ok : BOOL;
BEGIN
    // 采集
    img := CAM_Capture(cam, TIMEOUT := 3000);
    
    // 边缘检测
    img := IMG_Canny(img, LOW := 50, HIGH := 150);
    
    // 测量 3 个孔
    circle1 := MEAS_FindCircle(img, ROI := RECT(100, 200, 300, 300));
    circle2 := MEAS_FindCircle(img, ROI := RECT(500, 200, 200, 200));
    circle3 := MEAS_FindCircle(img, ROI := RECT(300, 500, 200, 200));
    
    // 测量两条边
    line1 := MEAS_FindLine(img, ROI := RECT(0, 0, 800, 50));
    line2 := MEAS_FindLine(img, ROI := RECT(0, 750, 800, 50));
    
    // 计算间距
    dist1 := MEAS_DistancePP(circle1.center_x, circle1.center_y,
                              circle2.center_x, circle2.center_y);
    dist2 := MEAS_DistancePP(circle1.center_x, circle1.center_y,
                              circle3.center_x, circle3.center_y);
    
    // 计算角度
    angle := MEAS_Angle(line1, line2);
    
    // 单位转换 (mm)
    circle1.radius := circle1.radius * 0.05;
    circle2.radius := circle2.radius * 0.05;
    circle3.radius := circle3.radius * 0.05;
    dist1 := dist1 * 0.05;
    dist2 := dist2 * 0.05;
    
    // 公差判断
    all_ok := TRUE;
    
    all_ok := all_ok AND (ABS(circle1.radius - 10.0) < 0.1);
    all_ok := all_ok AND (ABS(circle2.radius - 6.0) < 0.1);
    all_ok := all_ok AND (ABS(circle3.radius - 4.0) < 0.05);
    all_ok := all_ok AND (ABS(dist1 - 50.0) < 0.2);
    all_ok := all_ok AND (ABS(dist2 - 30.0) < 0.2);
    all_ok := all_ok AND (ABS(angle - 90.0) < 1.0);
    
    // 输出结果
    VIS_WriteResult(all_ok);
    VIS_WriteVariable("MEAS_OK", BOOL_TO_REAL(all_ok));
END_PROGRAM

性能指标

指标	值
测量精度	±0.01 mm
重复精度	±0.005 mm
单次测量时间	500 ms
误判率	< 0.1%

5. OCR 字符识别

场景描述

在电子元件生产线上，读取产品表面激光刻印的字符序列号，用于生产追溯和品质管理。字符可能因刻印质量、材料反光等因素导致识别困难。

视觉流程

┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│ 相机采集  │ → │ 预处理    │ → │ OCR 识别  │ → │ 结果验证  │
│ 高倍放大  │    │ 二值化    │    │ Tesseract │    │ 校验位    │
│ 暗场照明  │    │ 形态学    │    │ 数字+字母 │    │ 格式检查  │
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘

关键配置

参数	配置值	说明
相机	12MP 高分辨率	1200 万像素
镜头	50mm 微距	高放大倍率
照明	环形暗场	突出刻印字符
预处理	二值化 + 形态学闭运算	字符区域增强
OCR 引擎	Tesseract OCR	工业级 OCR
识别语言	英文 + 数字	白名单: A-Z, 0-9
字符格式	"SN-XXXXXXXX-XX"	12 位序列号格式
最低置信度	0.8	低于此值视为识别失败

结果验证逻辑

PROGRAM SerialNumberOCR
VAR
    ocr_result : OCRResult;
    serial : STRING[32];
    valid : BOOL;
    checksum : INT;
    i : INT;
    char_sum : INT;
END_VAR

    // 采集与预处理
    img := CAM_Capture(cam, TIMEOUT := 3000);
    img := IMG_Threshold(img, THRESH := 128, MAXVAL := 255, TYPE := BINARY);
    img := IMG_Morphology(img, OP := CLOSE, KSIZE := 3);
    
    // OCR 识别
    ocr_result := OCR_Recognize(img, 
                  LANG := "eng", 
                  WHITELIST := "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789-");
    
    // 验证结果
    valid := FALSE;
    
    IF ocr_result.confidence > 0.8 THEN
        serial := ocr_result.text;
        
        // 格式检查: "SN-XXXXXXXX-XX"
        IF LEN(serial) = 13 AND
           LEFT(serial, 3) = "SN-" AND
           MID(serial, 12, 1) = "-" THEN
           
            // 校验位验证 (Luhn 算法)
            char_sum := 0;
            FOR i := 4 TO 11 DO
                char_sum := char_sum + INT_OF_CHAR(MID(serial, i, 1));
            END_FOR;
            checksum := INT_OF_CHAR(RIGHT(serial, 2));
            
            valid := (char_sum MOD 97 = checksum);
        END_IF;
    END_IF;
    
    // 输出结果
    IF valid THEN
        VIS_WriteVariable("PROD_SERIAL", REAL_OF_STRING(serial));
        VIS_WriteVariable("PROD_TRACK_OK", 1.0);
        
        // 记录到追溯系统
        DB_Write("tracking", serial, NOW());
    ELSE
        VIS_WriteVariable("PROD_TRACK_OK", 0.0);
        VIS_Log(LOG_WARN, "序列号识别失败");
    END_IF;
END_PROGRAM

性能指标

指标	值
识别率	99.3%
误识率	0.02%
识别速度	< 300 ms/次
最小字符高度	15 像素
适应字符类型	点阵、激光、喷码

1. 产品外观检测​

场景描述​

视觉流程​

关键配置​

PLC 逻辑 (SCL)​

性能指标​

2. 定位引导机器人抓取​

场景描述​

视觉流程​

手眼标定​

关键配置​

Vision SCL 代码​

性能指标​

3. 条码/二维码读取​

场景描述​

视觉流程​

关键配置​

卡片图配置​

结果处理逻辑​

性能指标​

4. 尺寸测量​

场景描述​

视觉流程​

关键配置​

测量结果输出​

Vision SCL 代码​

性能指标​

5. OCR 字符识别​

场景描述​

视觉流程​

关键配置​

结果验证逻辑​

性能指标​

1. 产品外观检测

场景描述

视觉流程

关键配置

PLC 逻辑 (SCL)

性能指标

2. 定位引导机器人抓取

场景描述

视觉流程

手眼标定

关键配置

Vision SCL 代码

性能指标

3. 条码/二维码读取

场景描述

视觉流程

关键配置

卡片图配置

结果处理逻辑

性能指标

4. 尺寸测量

场景描述

视觉流程

关键配置

测量结果输出

Vision SCL 代码

性能指标

5. OCR 字符识别

场景描述

视觉流程

关键配置

结果验证逻辑

性能指标