机器视觉正快速的进入各个领域，占据一个又一个的工业部门。在电子工业中，特别是像高精度的晶片位置识别或位置校正以及用于SMT（表面安装设备）装配零件检测这样的领域，几年来已经形成了这样的共识：现在要满足高质量和生产标准的唯一方式就是使用灵活的图像处理方法。不管怎样，机器视觉目前已经是不可缺少了，即便是拥有能够提供最佳精度级别的三维自动装配和适应大量不同种类和改进种类装配线的汽车行业也不例外。
■ 一个通用的标准的重要性
从前，机器视觉系统只是局限于少数专家人员使用。自从引进了很容易集成到自动化解决方案中的智能图像系统后，图像处理在自动化技术领域中的应用以难以置信的速度增长。西门子的服务范围从适合一般应用的通用系统，扩展到了所有的专用系统，提供几乎适合所有需求的最优解决方案。
汽车工业在发动机和变速箱的制造中，使用西门子视像系统检测零部件，记录装配零件的制造日期。零部件供应商用它检测零件尺寸精度，校正汽车零部件的压力，还可用于正确安装安全带及其他类似的安全配件。
■ 对质量的考虑
改进质量和增加产量是世界领先的汽车制造巨头选择投资机器视觉的主要原因。一个例子就是汽车工业使用光学设备来检查弹簧装配的完整性。位于Erlangen的Heitec AG作为西门子自动化解决方案的提供者，为此定制系统，提供了包括装卸系统和机器视觉系统的完整解决方案。
检测装置是用光学方法检测弹簧装配得是否正确。弹簧装配包括1个金属轴，内插一个陶瓷圆柱，10个曲片弹簧垫圈和1个终端片。为了能够检查正确装配，将弹簧安装在一个轮轨上通过传送带传送经过一个摄像机，任何摄像机识别出来不合格的“坏品”都被气压缸喷出，而“正品”被运送到一个缓冲站，在这里它们会被拿去做深加工。
所使用的图像处理系统包含1个西门子VS110视像传感器和1个红外光的照明设备；处理系统由自动传送设备（能够支持10个弹簧组）和1个剔除“坏品”的自动喷射装置组成。整个检测设备由西门子S7-200控制。
使用该装置可以显著提高质量和增加产量。实际上，在Heitec工程师们满怀信心的认为它能够使“我们的客户不用多久就能收回他们的投资”。
西门子视觉系统的特点
■ 西门子VS100——智能实施方案
随着西门子VS100套件的出现，西门子已经步入一个全新的设备范畴。该范畴包括检查小零件的形式、型号和位置，也包括按ECC200阅读2维代码。并以此为目的设计了VS110、VS120和VS130视图传感器，它是一个完整的器件，包括照明单元、控制单元、传感器和电缆线。
所有VS100范围内的视图传感器都是即插即用的，简单易学，无需专门的培训指导。由于该系统是“示教”而不用编程，因此即便是非专业人士也可毫不费力地掌握图像处理。使用掉电保护可以保存多达15种不同的检测程序，并可以快速转换到其他型号或类型。得益于系统传感器工艺设计的紧凑，使得西门子VS100家族的产品可以与多种传输系统，诸如振荡传输系统、传送带或者卡具相连。此外，一些标准接口如RS232、Profibus、工业以太网使得视图传感器能够灵活、简便地集成到复杂的自动控制环境中。
■ 西门子VS720——为专门需求量身定做
新型VS720生产线专门用于处理更为复杂的任务，是西门子VS700通用摄像套件的完美补充，增强了西门子在灵活，通用系统领域中的地位。所有功能，比如图像捕捉、图像加工、最终结果的生成以及通信都是结合在一个紧凑的过程中的，是在一个检测周期进行几种检测任务的理想方案。
新套件目前包含有6个智能摄像机满足机器视觉的不同需求，例如自动检测、生产监视和零件识别。VS721 CMOS和VS722基本型代表了适用于大批“常规”任务、较为经济的解决方案。而带有CMOS摄像头的VS721，特别适用于精度要求不是非常高而价格比较经济的场合。VS723是一台用于高速摄影的摄像机，例如包装技术领域，以及众多需要执行性能检测任务的领域，例如表面检测。VS724是高分辨率摄像机，提供高达130万像素，能拍摄非常详细的图像，因此非常适合需要高精度的检测任务。VS725彩色专门用于另外的应用领域。由于该系统具备分析色彩和检测特定色彩值的能力，因此可以通过彩色码，安全、可靠地区分零部件，检测标签的打印色或是识别胶珠。
■ 面向自动化世界
VS720系列中的摄像机提供1个集成以太网接口和8个可自由配置的数字输入、输出端。摄像机可以很容易地通过以太网连接到网络上，并接受几乎任何一台PC机的访问，因此极大地简化了设备的维护和诊断。VS链接接口模块可以在一台监视器显示几个摄像机所拍摄的图像。也可以通过Profibus与连接模块相连，这样可以省去用做监测功能的另外的PC机。而且，由工业以太网提供的带宽，能使质量数据和故障图像快速在外部设备上做备份。
Simatic组态软件由于具有很多检测功能，它能提供用户友好的方法来建立定制的图像处理解决方案，即在无摄像机连接时，可以使用仿真器来进行组态。