机器视觉，就像机器设备的“眼睛”，不仅让机器能像人一样看到“物体”，而且机器视觉功能凭借远高于人工检测的可靠性、精准度和自动化程度，正迅速成为提高制造机械质量的关键技术。
对技术开发工程师来说，
工程师在机器视觉这一新领域中，
要学习新的编程语言，
普通电气工程师、PLC 程序员，
要想快速掌握编程和调试，非常之困难；
对设备制造商而言，
不仅做机器视觉的硬件投资成本高，
如果要对视觉系统进行开发和维护，
企业后期还需要专门高薪聘请视觉工程师，
成本巨大，耗时耗金；
对终端用户来说，
机器视觉往往位于高性能计算机中，
或直接依靠专门配置的智能相机，
因机器视觉和自动化控制分属两套系统，
往往之间通讯不佳，
会导致系统不稳定，出现停机停线等状况，
大大影响工厂的产能。
因为在软件框架方面，
视觉程序一般在非实时用户模式中，
而 PLC 多位于实时内核模式中。
由于非实时用户模式采用优先执行机制，
当 CPU 负荷过高、内存过大，
或处理流程过多时，
就可能出现卡顿的现象，
拖慢生产节拍，影响生产效率。
而在硬件架构方面，
一般来说，用户会采用一台控制器，
外部连接视觉系统及工业相机、光源等，
由于视觉信号是通过线缆等方式传输，
整个过程很容易出错，
无法保证图像处理中的精确时序，
且外部进程也会影响处理和传输的时间。
因此近年来，
许多技术供应商都在积极寻求突破，
致力于将机器视觉这一相对独立的功能，
集成到自动化系统中。
它可以将机器视觉无缝集成到自动化系统中，
帮助用户解决独立机器视觉的所有难题。
TwinCAT Vision 可运用于涵盖距离、直径、圆度的测量，模式识别、位置检测和颜色识别，数据矩阵代码、条形码、QR 码识别，以及用作查看设备内部、简化服务及维护工作等监测用途。
和传统的解决方案对比，
TwinCAT Vision 有几个显著特点：
首先，它和控制系统进行了深度集成。
因算法程序和控制程序可集成在 TwinCAT 里，
自动化工程师可以直接在
熟悉的 IEC61131-3 中开发视觉方案，
大大降低机器视觉应用的门槛。
对设备制造企业来说，
还可以培养一个全新的职位
“自动化视觉工程师”，
不仅给工程师更宽的未来发展道路，
企业更能把控制和视觉难题一次性全搞定！
其次，它拥有完美的数据同步。
TwinCAT Vision让包含 PLC 、机器人技术、
IoT 等在内的所有应用，
都能在一个运行环境中运行。
实现了工作的轻松同步，
数据传输不会产生任何延迟。
不仅显著提升设备效率，
更将 PC 控制的优势诠释得淋漓尽致。
另外，它还极具开放性。
遵循倍福开放式控制技术理念，
TwinCAT Vision 同时也是个开放的系统，
支持 GigE Vision 协议，
可以使用不同制造商生产的相机，
还支持软件扩展、
允许用户访问原始相机数据等。
不仅如此，倍福还有专门控制光源
或者相机的超采样模块 EL2596 ，
可以实现极速控制，
针对飞拍和检测节拍要求很高的场景，
也十分友好。
常见的机器视觉解决方案，
会在单独的计算机上托管集成图像处理，
如图所示：
传统机器视觉方案硬件结构
在传统的方案硬件结构中，
用户要添加额外的视觉系统处理器，
以及光源控制器等，
这不仅增加了硬件成本，
且当产线变更检测物体时，
人员需停机并重新进行复杂的流程编辑，
无法适应现代柔性生产的需求。
倍福 TwinCAT Vision 方案硬件结构
在 TwinCAT Vision 中，
除了相机光源镜头这些外围设备，
客户只需一个软件包+软件授权，
就可以完成视觉方案，
不仅大大节省了硬件开支，
图像处理与控制组件的直接通讯，
让响应时间更短、
设备生产节奏更快、效率更高。
此外，在软件方面，
TwinCAT Vision 实时的以太网接口驱动程序，
让图像数据可直接保存在控制器内存中。
TwinCAT Vision软件架构
附带的 GigE Vision 接口
还保证了图像数据传输的可靠、高速。
相较于传统的视觉算法
（如 OPENCV、HALCON 等），
TwinCAT Vision 更加简化，
也更适合普通电气工程师
用 PLC 语言进行开发。
