機器視覺（Machine Vision）

指的(de)是通過光學的(de)裝(zhuang)(zhuang)置(zhi)和(he)非接(jie)觸的(de)傳感器自動(dong)的(de)接(jie)收和(he)處理真實(shi)物(wu)體的(de)圖像，以獲得所(suo)需信息或控制機器人運動(dong)的(de)裝(zhuang)(zhuang)置(zhi)，通俗的(de)說就是應用(yong)在工(gong)業領域的(de)視(shi)覺應用(yong)。

概念在(zai)20世紀50年代，由Gilson提出了“光流”這一概念，并基于相關統計(ji)模型發展了逐像素(su)的計(ji)算模式(shi)，標志著2D影像統計(ji)模式(shi)的發展。

機器視覺的主要應用領域

1工業檢測

近幾十年里，視覺檢(jian)測廣泛(fan)應用于工業檢(jian)測。

機器視覺(jue)檢測(ce)擁有(you)(you)提高(gao)生(sheng)產柔性和(he)自動化程度的特點，有(you)(you)非接觸、速度快、精度合適、現(xian)場抗干擾能力強等(deng)突出的優點；并且能夠避(bi)開危險工(gong)作環境或是解決(jue)人(ren)工(gong)視覺(jue)難(nan)以滿足(zu)的場合。

在大批量生產(chan)(chan)的(de)過程中，機器(qi)自動(dong)視(shi)覺檢(jian)測大大提高了(le)生產(chan)(chan)效率和自動(dong)化程度。

自動視覺識別檢測目前已經用于：產品外形和表面缺陷檢驗。如金屬表面視覺檢測、印刷電路板缺陷檢查、焊縫缺陷自動識別、木材加工檢測、二極管基片檢查等。

這些(xie)檢(jian)測(ce)(ce)識別系(xi)統(tong)屬于二(er)維機(ji)器視(shi)覺，技術已(yi)經較(jiao)為成熟，其基本流程是用(yong)一個攝(she)像機(ji)獲取圖像，對所(suo)獲取的(de)圖像進行處(chu)理及(ji)模式(shi)識別，檢(jian)測(ce)(ce)出所(suo)需的(de)內容。

2消費電子行業

消費電(dian)子(zi)行業元器件尺寸小、質量標準高，非常適合用機器視覺系統檢測。

在消費電子領域，以PCB/FPCAOI檢(jian)測、零部件及整(zheng)機外觀(guan)檢(jian)測、裝配引導等應用為主，并(bing)呈(cheng)現出越來越多的(de)新的(de)應用場景。

PCB缺陷檢測主要是焊點缺陷檢測和元器件檢測兩大部分。

傳統(tong)的(de)(de)人工目(mu)測的(de)(de)弊端(duan)在(zai)前文中(zhong)提及，所以機器視覺(jue)PCB檢測系(xi)統(tong)，有效防止缺(que)陷電路板返修(xiu)或廢棄的(de)(de)現象(xiang)，能夠讓操作者(zhe)得(de)到(dao)及時的(de)(de)反饋，對于提高生(sheng)產率和(he)良率具有重要的(de)(de)現實(shi)意義。

3物體分揀

物體分(fen)揀應用，是(shi)建立在識別(bie)、檢測之后(hou)的(de)一(yi)個環節，通(tong)過機(ji)器視覺(jue)系統將圖像(xiang)進行處理(li)，結合(he)機(ji)械臂的(de)使用實現產品(pin)分(fen)揀。

實現工業生產的智能化、現代化、自動(dong)化。

4汽車制造行業

汽車制(zhi)造(zao)質量(liang)(liang)引入機器(qi)視覺檢測(ce)非接觸(chu)測(ce)量(liang)(liang)技術，解決了依靠三坐標測(ce)量(liang)(liang)時效率低(di)、時間長(chang)、數據嚴重不足的情況；

逐(zhu)步發(fa)展成(cheng)固定式在線測量站，與(yu)機(ji)器人柔(rou)性在線測量站等在線測量系(xi)統，可(ke)嚴(yan)格監(jian)控車身尺寸(cun)波動，提供數(shu)據支(zhi)持。

除傳統(tong)三坐標測(ce)量(liang)、激光在線(xian)測(ce)量(liang)外(wai)，藍(lan)光掃(sao)描測(ce)量(liang)、表面缺(que)陷測(ce)量(liang)等視覺(jue)測(ce)量(liang) 方法可進(jin)行(xing)更加精細地(di)測(ce)量(liang)；

對車身基本特征尺(chi)寸、車體裝配(pei)效果、缺陷(xian)等提(ti)供 高(gao)精度(du)監控(kong)。多種監控(kong)測量手段(duan)互(hu)相(xiang)結合，確保(bao)生產零(ling)件(jian)零(ling)缺陷(xian)、整車制(zhi)造高(gao)質量。

5食品包裝與制藥應用

食(shi)品(pin)包(bao)裝是食(shi)品(pin)質量的(de)(de)重(zhong)要保(bao)障，所使(shi)用的(de)(de)包(bao)裝與(yu)容器(qi)的(de)(de)規范，是保(bao)護(hu)食(shi)品(pin)在流通過程中(zhong)避免受污染，提升(sheng)品(pin)質的(de)(de)重(zhong)要一環(huan)。

機器視覺在食(shi)品包裝領域適(shi)用范圍廣泛，可(ke)用于檢(jian)測(ce)容器的(de)分類，如形狀、尺寸(cun)、密度，以及液體的(de)測(ce)量、標簽、盒蓋的(de)完整(zheng)性。被檢(jian)測(ce)的(de)包裝形狀不限，如包裝盒/箱、金屬(shu)箱、廣口瓶、罐裝、桶(tong)裝等(deng)。

制藥企業(ye)生產藥品(pin)的過程，更是直接關乎生命健康問(wen)題，微小的缺陷也不(bu)容忽視。

機器(qi)視覺在藥(yao)品包裝、質量檢(jian)測及控(kong)制等多個(ge)方(fang)面有廣大作為(wei)：數粒、藥(yao)品殘(can)缺和斷片、打碼、加裝說明書(shu)等檢(jian)測環節(jie)；

機器視覺檢(jian)測在生產(chan)藥品質量問題上，能夠做到穩定且精(jing)確，檢(jian)測內容也比(bi)較豐(feng)富；同時能夠滿足變換(huan)包(bao)裝產(chan)品需求的外觀規范；助(zhu)力醫藥行業(ye)加 快現代化、智能化進(jin)程(cheng)。

6圖像識別

通過機器視(shi)覺處理、分析、理解圖像，在(zai)識別(bie)各(ge)類繁多的(de)對象和(he)目標(biao)的(de)功(gong)能非常強(qiang)大。最典型的(de)圖像識別(bie)——二維碼(ma)。

小小的(de)載體(ti)，里(li)面儲存著諸多商用數據，并(bing)且能夠對產(chan)品進行管理追溯。在機器視覺是(shi)被技術不斷地(di)提高，各(ge)類材質的(de)二維碼(ma)、條形(xing)碼(ma)都變得非(fei)常容易識別讀取與(yu)檢測。

7視頻監控分析

人(ren)工智能技(ji)術應用于視頻(pin)/監控領域(yu)，可以對結構化的人(ren)、車、物等視頻(pin)內容信息進(jin)行快(kuai)速檢索、查詢。

應(ying)用(yong)在(zai)大量(liang)人群流動的交通樞紐，便(bian)于人群分析、防空預警等。

計算機文(wen)字識別(bie)，俗稱光學(xue)字符識別(bie)。

8文字識別

計(ji)算機文字識別，俗稱光學字符識別。

它是(shi)利用光學技術(shu)和計(ji)算機技術(shu)，把(ba)印在或寫在紙上的(de)文字(zi)讀取出來，并轉換成一(yi)種計(ji)算機能夠(gou)接受(shou)、人又可(ke)以理解的(de)格(ge)式。這(zhe)是(shi)實現文字(zi)高速錄入的(de)一(yi)項關(guan)鍵技術(shu)。

9圖像及視頻編輯

通過計算(suan)機算(suan)法對(dui)圖像的(de)處(chu)理，實現了針(zhen)對(dui)陳舊、破損的(de)老照(zhao)片進行修復還(huan)原，還(huan)有目前各類(lei)美化效(xiao)果、變化效(xiao)果的(de)拍照(zhao)軟(ruan)件的(de)應用(yong)，受到(dao)越來越多用(yong)戶的(de)青睞。

這也(ye)是機器(qi)視覺在應用場景上(shang)逐漸(jian)突(tu)破工(gong)業檢測，向智能化(hua)生活領域拓展。

機器(qi)視覺作為自動化(hua)界高智能(neng)化(hua)產(chan)品，未來具有(you)巨大的(de)發(fa)展潛力，也(ye)是工業發(fa)展的(de)必然趨勢。