機(jī)器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是通過(guò)機(jī)器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào);圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。

成套視覺檢測(cè)設(shè)備生產(chǎn)廠家說(shuō)白了就是用機(jī)器替代人眼完成檢測(cè)，具體實(shí)現(xiàn)的過(guò)程是用工業(yè)相機(jī)采集被檢測(cè)器件的圖像，而這個(gè)采集的過(guò)程可以說(shuō)是機(jī)器視覺非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)了，因?yàn)橐獙⒈徊杉枰獧z測(cè)的特征全部都體現(xiàn)出來(lái)，所以如何采集圖像需要不斷地根據(jù)器件的特征調(diào)整光源以及相機(jī)的參數(shù)，確保能夠采集到準(zhǔn)確的圖像需要不斷地進(jìn)行調(diào)整，

1.當(dāng)然這個(gè)時(shí)候是模擬量，然后利用專業(yè)的圖像處理軟件將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，

2.再對(duì)其進(jìn)行運(yùn)算，抽取目標(biāo)的待檢測(cè)特征，比如說(shuō)顏色、器件表面是否有劃痕、規(guī)格大小是否合格、表面涂料是否均勻等等等，

3.輸出結(jié)果，反饋到機(jī)械端對(duì)于器件進(jìn)行分檢，將不合格器件挑選出來(lái)。

視覺檢測(cè)設(shè)備工作流程二：

6、攝像機(jī)曝光后，正式開始一幀圖像的掃描和輸出。

7、圖像采集部分接收模擬視頻信號(hào)通過(guò)A/D將其數(shù)字化，或者是直接接收攝像機(jī)數(shù)字化后的數(shù)字視頻數(shù)據(jù)。

8、圖像采集部分將數(shù)字圖像存放在處理器或計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中。

9、處理器對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析、識(shí)別，獲得測(cè)量結(jié)果或邏輯控制值。

10、處理結(jié)果控制流水線的動(dòng)作、進(jìn)行定位、糾正運(yùn)動(dòng)的誤差等。

2、外觀檢測(cè)：檢測(cè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品有無(wú)質(zhì)量問題，該環(huán)節(jié)也是取代人工非常多的環(huán)節(jié)。例如機(jī)器視覺涉及到的藥品領(lǐng)域，其主要檢測(cè)包括尺寸檢測(cè)、瓶身外觀缺陷檢測(cè)、瓶肩部缺陷檢測(cè)、瓶口檢測(cè)等。

3、高精度檢測(cè)：有些產(chǎn)品的精密度較高，達(dá)到0.01~0.02m甚至到u級(jí)，人眼無(wú)法檢測(cè)必須使用機(jī)器完成。

4、識(shí)別：就是利用機(jī)器視覺對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象?？梢赃_(dá)到數(shù)據(jù)的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等應(yīng)用較多。