什麼是機器視覺？ 機器視覺的工作原理

機器視覺是人工智慧的乙個分支，發展迅速。 簡單地說，機器視覺就是使用機器代替人眼進行測量和判斷。 機器視覺系統通過機器視覺產品將捕獲的目標轉換為影象訊號，傳輸到專門的影象處理系統，獲取被拍攝目標的形態資訊，並根據畫素分布、亮度、顏色等資訊將其轉換為數碼訊號; 影象系統對這些訊號進行各種計算，提取目標的特徵，然後根據判別結果控制裝置在現場的動作。

機器視覺是一種綜合性技術，包括影象處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、感測器、模擬和數字**技術、計算機軟硬體技術（影象增強和分析演算法、影象卡、IO卡等）。 典型的機器視覺應用系統包括影象採集、光源系統、影象數位化模組、數字影象處理模組、智慧型判斷決策模組和機械控制執行模組。

機器視覺系統的特點是提高了生產的靈活性和自動化程度。 在一些不適合人工工作或人工視覺難以滿足要求的危險工作環境中，經常使用機器視覺來代替人工視覺; 同時，在大規模工業化生產過程中，利用人工視覺檢測產品質量效率低下，精度不高，採用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產自動化程度。 而且，機器視覺易於實現資訊整合，是實現計算機整合製造的基礎技術。

上圖是機器視覺的典型應用。

機器視覺裝置的使用是用機器代替人眼來完成檢測，具體過程是用工業相機採集被檢測裝置的影象，而這個採集過程可以說是機器視覺中最重要的部分，因為要採集到的裝置需要檢測的特性全部反映出來， 所以如何採集影象需要根據裝置的特性不斷調整光源和攝像機引數，確保採集到準確的影象需要不斷調整。

當然，這次是模擬訊號，然後用專業的影象處理軟體將模擬訊號轉換為數碼訊號; 然後計算出來提取待檢測目標的特性，如顏色、器件表面是否有劃痕、規格是否合格、表面塗層是否均勻等; 輸出結果反饋到機械端，供裝置進行分揀和檢測，對不合格的零件進行選擇。

一般來說，機器視覺裝置的工作原理是使機械人視覺硬體主要包括影象採集和視覺處理兩部分，影象採集由照明系統、視覺感測器、模數轉換器和幀儲存器組成。 機械人視覺利用視覺感測器獲取環境的二維影象，通過視覺處理器對其進行分析和解釋，然後將其轉換為符號，使機械人能夠識別物體並確定其位置。

機器視覺檢測系統採用CCD攝像頭將檢測到的目標轉換為影象訊號，傳輸到專用的影象處理系統，根據畫素分布和亮度、顏色等資訊，轉換為數碼訊號，影象處理系統對這些訊號進行各種操作，提取目標的特徵， 如面積、數量、位置、長度，然後根據預設的允許度等條件輸出結果，包括尺寸、角度、數量、合格或不合格、是否有等，實現自動識別功能。

機器視覺是人工智慧的乙個分支，發展迅速。 簡單地說，機器視覺就是使用機器代替人眼進行測量和判斷。 機器視覺破解系統通過機器視覺產品（即影象採集裝置，分為CMOS和CCD）將攝取的目標轉換為影象訊號，將其傳輸到專用的影象處理系統，獲取被攝目標的形態資訊，並根據畫素分布、亮度、顏色等資訊將其轉換為數碼訊號; 影象系統對這些訊號進行各種計算，提取目標的特徵，然後根據判別結果控制裝置在現場的動作。

機器視覺是人工智慧的乙個分支，發展迅速。 該概念起源於機械人領域，其中光學裝置和非接觸式感測器自動接收和處理真實物體的影象以獲得所需的資訊或控制機械人運動的裝置。

機器視覺是使用機器而不是人眼進行測量和判斷。 機器視覺系統是指將機器視覺產品（即影象採集裝置，分為CMO和CCD）將採集目標轉換為帶有裂紋影象字母的圖片，然後傳送到特殊隱蔽行程的影象處理系統，並根據畫素分布轉換為數碼訊號， 亮度、顏色等資訊;影象系統對這些訊號進行各種計算，提取目標的特徵，然後根據判別結果控制裝置在現場的動作。

機器視覺是人工智慧的乙個分支，發展迅速。 該概念起源於機械人領域，其中通過光學裝置和非接觸式感測器自動接收和處理真實物體的影象，以獲得所需的資訊或用於控制機械人運動的裝置。

如果機械人需要與外界互動，那麼機械人必須首先感知周圍的環境。 機器視覺是感知周圍環境最常用的方法之一。 在這裡，我們將簡要介紹機器視覺領域的一些基本概念。

機器視覺是乙個巨大的領域，這裡我們只介紹它在工業機械人中的應用。 通過本文的介紹，我們將能夠自己構建乙個簡單的機器視覺系統，例如，我們可以通過影象確定房間內物體的位置，並確定物體的形狀。 此外，機器視覺可以與機械人動力學相結合，使機械人可以縱來完成一些特定的任務，如物體搬運、抓取等。

首先，我們將討論影象形成的幾何學，這反過來又可以掌握現實世界中的實際物件與其在影象中的表示之間的關係。 然後，我們將討論如何確定上述關係中的一些關鍵引數。 然後，對上面的影象進行分割，得到影象中的背景描述和物件描述。

此外，我們將討論影象中有多個物件的情況。 最後，我們將學習使用物體在影象中的投影位置來確定物體在現實世界中的實際位置。

機器視覺技術現在用於產品缺陷檢測，即利用影象處理和分析來檢測產品中可能的缺陷。 當檢測到產品存在缺陷時，影象似乎是缺陷處的灰度值與此處的標準影象之間的差異。 首先，提取並篩選缺陷影象的特徵，然後將缺陷影象的灰度值與標準影象的灰度值進行比較，以確定差異是否超出了預設的閾值範圍，以及是否可以通過這種方法判斷待檢測產品的缺陷。

機器視覺行業在未來很長一段時間內將保持強勁增長，隨著製造業從自動化向數位化、再向智慧型化公升級，機器視覺的地位和作用將變得越來越重要。

作為工業強國，中國有望在未來產業公升級過程中釋放出巨大的機器視覺系統市場需求。

例如，在面料的生產過程中，如布料質檢，這種高度重複和智慧型化的工作只能通過人工檢驗來完成，而且經常可以看到很多檢驗工人在現代流水線後面進行這一過程，這增加了企業巨大的人工成本和管理成本， 但仍然不能保證100%的檢查合格率（即“零缺陷”）。檢查布料的質量是重複的，容易出錯且效率低下。

流水線自動改造，使布料生產線成為一條快速、實時、準確、高效的流水線。 在流水線上，自動檢查所有面料的顏色和數量（以下簡稱“布料檢查”）。 機器視覺的自動識別技術用於完成以前由人類完成的工作。

在大規模布料檢測中，人工檢測時產品質量效率低下，精度不高，機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產自動化程度。

為什麼要用機器視覺代替人工視覺。

造成這種情況的原因有很多，但以下是一些最重要的原因：

1、從生產效率的角度來看，由於操作人員在長期工作下容易疲勞，人工視覺的質量效率低，精度不高，而機器視覺可以大大提高生產效率和自動化程度。

2、從成本控制的角度來看，培養乙個合格的操作人員需要企業管理者花費大量的人力物力，但單純的培訓是遠遠不夠的，在實踐中需要大量的時間去跟進，以提高操作人員的水平。 另一方面，機器視覺系統可以長時間不間斷地使用，同時只要設計、除錯和操作得當，就可以確保生產結果。

3、在一些特殊的工業環境中，人工視覺可能會對操作人員的人身安全構成威脅，機器視覺在一定程度上有效地規避了這些風險。