機器視覺技術是一種使計算設備能夠檢查、評估和識別靜止或運動圖像的技術。它是計算機視覺領域，與監視攝像機非常相似，但具有自動圖像捕獲，評估和處理功能，主要使計算機能夠識別和評估圖像。它類似于語音識別技術，但使用圖像代替,狹小空間提供緊湊的外形尺寸，為快速移動的生產線提供高速成像，并為詳細檢查提供高分辨率。

機器視覺系統通常由數碼相機以及后端圖像處理硬件和軟件組成。前端的攝像頭從環境或聚焦對象捕獲圖像，然后將其發送到處理系統。根據MVS的設計或需要，可以對捕獲的圖像進行相應的存儲或處理。

（英萊列車轉向架防松視覺檢測專機）

關于機器視覺系統的了解

機械視覺系統有兩種主要形式：

1.內置視覺算法的智能相機，能夠執行簡單的推理任務。

2.基于PC的系統，可以是視覺控制箱，工業PC或具有加速器和視覺分析軟件選件的視覺服務器。

近代的智能相機為機器視覺應用提供緊湊的基本計算節點。它們具有與基于PC的系統相媲美的處理速度，同時提供了靈活，便捷的配置和設置。

（接線盒視覺檢測系統）

基于PC的視覺系統由具有操作系統的PC和一個或多個攝像頭組成。PC中的圖像采集卡或以太網卡與相機接口以導入圖像。PC上的軟件應用程序分析圖像，可以根據數據做出判斷和決策，并將該決策數據（例如質量通過或失敗信息）發送到其他系統。

任何視覺系統的兩個重要指標是靈敏度和分辨率。靈敏度是機器在昏暗的光線下看到或檢測不可見波長處的弱脈沖的能力。分辨率是機器可以區分對象的程度。通常，分辨率越好，視野越受限。靈敏度和分辨率是相互依賴的。所有其他因素保持不變，提高靈敏度會降低分辨率，而提高分辨率會降低靈敏度。

機械視覺系統的集成過程

從根本上說，“系統集成”是將各種不同的組件和子系統組合在一起并使它們作為單個統一系統運行的過程。成功集成的步驟，階段和術語相差很大。

對于機器視覺中的整個系統集成過程，步驟可能包括：

●第1部分–準備：初步分析和項目需求規范。

●第2部分–設計：詳細的優異技術/系統規范。

●第3部分–實施：組裝/構建/初始測試。

●第4部分–部署：交付/安裝/啟動和驗收測試。

（鎂碳磚機器人智能拆、碼垛系統）

機器視覺的用途

機器視覺被用于各種行業中，并且為制造商帶來很高的業務價值。例如，用于質量保證的視覺應用程序可以將近實時圖像處理帶到工廠車間，以主動檢測制造商生產線上的機械異常情況。這樣可以簡化質量保證流程，較大地減少停機時間和缺陷，并提高生產線速度。

（英萊視覺技術應用于產品外觀檢測）

機器視覺的應用在很大程度上取決于行業和生產環境，其中一些典型的應用包括：子組件的結尾檢查、發動機零件檢查產品標簽檢、驗檢查醫療設備是否有缺陷、機器人指導、檢查激光標記和切割、食品以及醫療瓶包裝檢查等等。

總結

在工業領域，工業機器人對物體準確抓取、物流機器人障礙避讓等等都是運用了機器視覺技術。機器視覺是人工智能正在快速發展的一個重要分支。隨著人工智能的爆發，作為代表技術之一的機器視覺，有望迎來更大發展，在智能工廠、無人商店、自動駕駛、機器人等領域掀起新風暴！