机器视觉由什么组成？

视觉是人类观察世界和认知世界的重要手段。人类获取外部信息的83%都来源于眼睛，位于五官之首。通过视觉，我们可以在不进行身体接触的情况下，直接与周围环境进行智能交互，获取各种信息。

随着信息技术的发展，我们不遗余力地将人类视觉能力赋予计算机、机器人或各种智能设备。机器视觉作为实现工业自动化和智能化的关键核心技术，正成为人工智能发展最快的一个分支。机器视觉对于人工智能的意义，正如眼睛之于人类的价值，重要性不言而喻。

什么是机器视觉？

简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼，对事物进行观察、测量和判断。

人类通过眼睛对物体进行观察和捕捉。图像信息经视觉神经传给大脑进行分析和理解，大脑对视场内的物体自动进行空间分离，得到物体位置、尺寸、纹理、色彩和运动状态等详细特征信息，从而快速判断物体的名称、类别和分类等等属性信息。

机器视觉同理——本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，通过使用光学系统、工业数字相机和图像处理工具，来模拟人的视觉能力，并做出相应的决策，最终通过指挥某种特定的装置执行这些决策。

机器视觉由什么组成？

机器视觉系统架构主要分为硬件设备和软件算法两部分。我们可以从字面意思来理解视觉二字：

“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机，需要依靠一整套的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等硬件设备。

“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，包括传统的数字图像处理算法和基于深度学习的图像处理软件算法。

机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉的优势在哪里？

在现代自动化生产过程中，机器视觉将会在工况检测、成品检验、质量控制等领域被广泛应用，随着工业4.0时代的到来，这一趋势不可逆转。

机器视觉的应用

机器视觉在工业领域中的应用主要归为四大类：识别、检测、测量、定位与引导。

1、识别

机器视觉系统通过读取一维码、二维码、部件标识码、元件标签、字符内容来进行识别。以外，机器视觉系统还可以通过定位独特的图案来识别元件，或者基于颜色、形状或尺寸来识别元件。

目前，机器视觉在识别领域已经用于产品外形和表面缺陷检验，如木材加工检测、金属表面视觉检测、焊缝缺陷自动识别等。

2、检测

机器视觉系统通过检测产品是否存在缺陷、污染物、功能性瑕疵和其他不合规之处，来确认产品是否满足品质要求。机器视觉还能够检测产品的完整性，比如在食品和医药行业，机器视觉用于确保产品与包装的匹配性，以及检查包装瓶上的安全密封垫、封盖和安全环是否存在等等。

3、测量

机器视觉系统通过计算被测物几何位置之间的距离来进行测量，然后确定这些测量结果是否符合规格。如果不符合，视觉系统将向机器控制器发送一个未通过信号，进而触发生产线上的不合格产品剔除装置，将该物品从生产线上剔除。机器视觉所提供的非接触式测量功能避免了许多传统的接触式测量带来的二次损伤。

4、定位和引导

从简单的装配检测，到复杂的机器人应用，都需要采用图案匹配技术来定位相机视场内的目标物品或特征。机器视觉系统可以定位元件的位置和方向，将元件与规定的公差进行比较，确保元件处于正确的角度，以此来验证元件装配是否正确。

引导则是使用机器视觉来报告元件的位置和方向。引导可用于在二维或三维空间内将元件的位置和方向报告给机器或机器控制器，让机器能够定位元件或机器，以便将元件对位。

机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。随着我国机器视觉技术的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。