機器視覺技術，是一門涉及人工智能、神經生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。機器視覺技術最大的特點是速度快、信息量大、功能多。

如今，我們的身邊已出現各種類型的機器人，在制造、運輸、生活等各領域起著非常重要的作用。比如機器人代步車，掃地機器人等。而讓這些機器人擁有一雙“智慧”雙眼的正是機器視覺技術，得益于機器人產業的規劃發展，機器視覺技術的應用就有非常廣闊的空間。

機器視覺的定義

機器視覺是人工智能快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺基于仿生的角度發展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統進行圖像處理和識別。

機器視覺的分類

單目視覺技術，安裝單個攝像機進行圖像采集，一般只能獲取到二維圖像。單目視覺廣泛應用于智能機器人領域。由于該技術受限于較低圖像精度以及數據穩定性的問題，因此需要和超聲、紅外等其它類型傳感器共同工作。

雙目視覺技術，一種模擬人類雙眼處理環境信息的方式，通過兩個攝像機從外界采集一副或者多幅不同視角的圖像，從而建立被測物體的三維坐標。雙目視覺技術大致分為機械臂視覺控制、移動機器人視覺控制、無人機無人船視覺控制等方向。

多目視覺技術，采用多個攝像機以減少盲區，降低錯誤檢測的機率。該技術主要用于物體的運動測量工作。多目視覺技術能夠克服物體捕捉的盲區，使機械臂進行抓取更加有效，精確識別和定位被測物體，進而提高裝配機器人的智能程度和定位精度。

機器視覺的應用

檢測：可分為高精度定量檢測(例如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量)和不用量器的定性或半定量檢測(例如產品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測)。

機器人視覺：用于指引機器人在大范圍內的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設備上(即料斗揀取問題)。

此外還有自動光學檢查，人臉識別，無人駕駛汽車，產品質量等級分類，印刷品質量自動化檢測，文字識別，紋理識別，追蹤定位。機器視覺技術的應用取代了人工分揀快遞，除此之外，機器視覺技術還可以讓機械手臂擁有3D視覺能力，依靠視覺導引、定位，夾取產品。并且在汽車制造、醫療等領域也使用機器視覺系統進行測量和檢測。

機器視覺的優勢

雖然人類視覺最擅長于對復雜、非結構化的場景進行定性解釋，但機器視覺則憑借速度、精度和可重復性等優勢，擅長于對結構化場景進行定量測量。

在生產線上，機器視覺系統每分鐘能夠對數百個甚至數千個元件進行檢測。配備適當分辨率的相機和光學元件后，機器視覺系統能夠輕松檢驗小到人眼無法看到的物品細節特征。

另外，由于消除了檢驗系統與被檢驗元件之間的直接接觸，機器視覺還能夠防止元件損壞，也避免了機械部件磨損的維護時間和成本投入。

通過減少制造過程中的人工參與，機器視覺還帶來了額外的安全性和操作優勢。此外，機器視覺還能夠防止潔凈室受到人為污染，也能讓工人免受危險環境的威脅。

機器視覺系統的分類

主要分為智能相機、基于嵌入式、基于PC三類。

機器視覺系統的組成

圖像獲取：光源、鏡頭、相機、采集卡、機械平臺

圖像處理與分析：工控主機、圖像處理分析軟件、圖形交互界面。

判決執行：機械單元

蘇州香農案例

1、磁瓦缺陷檢測系統

蘇州香農自主研發生產的磁瓦缺陷檢測系統，可實現磁瓦全部外表面的缺陷識別、缺陷數據分類統計、合格品和缺陷品的分類收集。

高效穩定：覆蓋磁瓦10個外表面的外觀缺陷，單機代替6-8名檢測工人，效率120個/分鐘

高時效性：設備對接清洗設備，清洗烘干后的磁瓦及時檢測，和人工相比節省2天

質量監控：磁瓦缺陷分類統計，檢測結果實時反饋生產，及時發現批量異常情況，提高產品均一性，減少批量不合格造成的額外成本和生產延誤

設置靈活：軟件設定標準檢測參數，檢測閾值可以靈活設置

2、產品缺陷檢測

實現對于產品的自動分揀、剔除、分類不合格品，統計不合格品類的具體信息反饋控制前級生產工序。

閾值設定：軟件靈活設定檢測標準

數據分析：車間生產數據自主統計與分析

機器學習：實現不同型號產品的自動建模

缺陷報警：高缺陷維度的預警及時控制前級生產工序

靈活定制：塑料產品、鑄造產品、機加件、涂裝件、玻璃制品均可適應