据统计，人类获取外部信息的83%都来源于眼睛，位于五官之首，由此可见，视觉是人类观察世界和认知世界的重要手段。通过视觉，我们可以获取外界事物的大小、明暗、颜色、状态等信息，还可以在不需要进行身体接触的情况下，直接与周围环境进行智能交互。

随着信息技术的发展，人们也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。既然人工智能需要像人一样思考和行动，那么发展人工智能，首先就要先帮助机器“看懂这个世界”。

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较快的一个分支。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？}

人类视觉主要依靠眼睛和大脑来完成对物体的观察和理解，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，大脑能够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，然后通过指挥某种特定的装置执行这些决策。

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。

{机器视觉由什么组成？}

从字面意思来理解， “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。“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。

因此，机器视觉系统架构主要分为硬件设备和软件算法两部分，其中硬件设备主要包括光源系统、镜头、摄像机、图像采集卡和视觉处理器；软件包中核心算法主要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(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。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？}

既然人类发明出了机器视觉，它一定有很多过人之处，以下这几点是它的突出优势：

1、从生产效率的角度来说，在大批量重复性工业生产过程中，人工视觉容易疲惫，质量效率低下且精度不高，而机器视觉可以大大提高生产效率和自动化程度。

2、从成本控制的角度来说，培训一个合格的操作工需要企业管理者花费大量的人力物力，然而单纯的培训还远远不够，后续还需要花费大量的时间，使操作工的水平在实践中得到提升。而机器视觉系统只要设计、调试和操作得当，可以在很长一段时间内不间断使用，同时确保生产效果。

另外，由于消除了检测系统与被检验物品之间的直接接触，机器视觉还能够防止物品损坏，防止洁净室受到人为污染，同时也避免了机械部件磨损的维护时间和成本投入。

3、在某些特殊工业环境中，比如一些不适于人工作业的危险工作环境（如焊接、火药制造）人工视觉可能会对操作工的人身安全造成威胁，而机器视觉从某种程度上有效地规避了这些风险；或者人工视觉难以满足要求（机械缝隙零件检测）的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。

举例来说，在生产线上，机器视觉系统每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测。配备适当分辨率的相机和光学元件后，机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。

也就是说，机器在某种程度上已经达到了人类的水平。事实上，AlphaGo的出现已经证明了在一些领域，机器拥有超越人类的能力。

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}

机器视觉身手如此了得，当然不能大材小用，在不断的发展过程中，它已经在很多场景下大展身手。在工业领域中的应用主要归为四大类，包括：识别、检测、测量、定位与引导。

1识别

在识别应用中，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，除此以外，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、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。

2检测

检测是机器视觉在工业领域中主要的应用之一。在检测应用中，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。

3测量

在测量应用中，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。

在实践中，当元件移动经过相机视场时，固定式相机将会采集该元件的图像，然后，机器视觉系统将使用软件来计算图像中不同点之间的距离。机器视觉特有的特点就是可以实现非接触式测量，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

在任何机器视觉应用中，无论是简单的装配检测，还是复杂的3D机器人应用，都需要采用图案匹配技术定位相机视场内的目标物品或特征。目标物品的定位往往决定机器视觉应用的成败。

引导就是使用机器视觉来报告元件的位置和方向。首先，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，以及确保元件处于正确的角度，以验证元件装配是否正确。其次，引导可用于在二维（2D）或三维（3D）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。

举个例子

为了更好地理解机器视觉，下面，我们以压网布焊接检测系统为例来进行说明：

当每个网布移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下照片。

采集到网布的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据网布表面是否完好、焊接是否标准发出通过/未通过响应。

如果视觉系统检测到一个网布表面有损坏或未焊接完整，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该网布从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的网布和持续的流程统计数据。

结 语

在工业领域，工业机器人对物体准确抓取、物流机器人障碍避让等等都是运用了机器视觉技术。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个重要分支。随着人工智能的爆发，作为代表技术之一的机器视觉，有望迎来更大发展，在智能工厂、无人商店、自动驾驶、机器人等领域掀起新的风暴！

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