如今，隨著工業(yè)4.0的到來，機器視覺技術在工業(yè)自動化中逐漸起著十分重要的地位，機器視覺技術的不斷創(chuàng)新，推動了工業(yè)自動化、智慧安防以及人工智能等行業(yè)的進步，機器視覺技術的發(fā)展為這項技術所能應用的領域也帶來了更多發(fā)展?jié)摿εc機會。

大家都說人類感知外界信息的80%是通過眼睛獲得的，圖像包含的信息量是最巨大的。那么機器視覺技術的出現(xiàn)，就是為機器設備安上了感知外界的眼睛，使機器具有像人一樣的視覺功能，從而實現(xiàn)各種檢測、判斷、識別、測量等功能。

今天，咱們就來感受一下機器視覺技術的魅力。

機器視覺的五大典型架構

1照明

還記得當初在參加一場有關機器視覺技術會議的時候，一位技術大牛特意強調(diào)了機器視覺中關于照明的重要性。據(jù)了解，照明是影響機器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，它直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應用效果。

光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不能保持穩(wěn)定，如何使光能在一定的程度上保持穩(wěn)定，是實踐過程中急需要解決的問題。另一方面，環(huán)境光有可能影響圖像的質(zhì)量，所以可采用加防護屏的方法來減少環(huán)境光的影響。

照明系統(tǒng)按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優(yōu)點是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側(cè)，這種方式便于安裝。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據(jù)它們產(chǎn)生的畸變，解調(diào)出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。

2鏡頭

鏡頭相當于人類眼球的存在，它在機器視覺系統(tǒng)中主要負責光束調(diào)制，并完成信號傳遞。據(jù)了解，目前為止市面上大多數(shù)的鏡頭都能夠滿足機器視覺應用的需求，但是更專業(yè)的機器視覺系統(tǒng)可能需要定制的鏡頭和涂層。幸運的是，許多具有內(nèi)部生產(chǎn)能力的鏡頭制造商，已經(jīng)準備好定制鏡頭來滿足這些應用需求。當然，這些定制鏡頭會比較昂貴，因此它們通常僅用于那些對成本不敏感的特定成像系統(tǒng)中（例如軍事應用），或是大批量消費產(chǎn)品的生產(chǎn)線中。

3工業(yè)相機

工業(yè)相機在機器視覺系統(tǒng)中最本質(zhì)的功能就是將光信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘枴Ｅc普通相機相比，它具有更高的傳輸力、抗干擾力以及穩(wěn)定的成像能力。按照不同標準可有多種分類：按輸出信號方式，可分為模擬工業(yè)相機和數(shù)字工業(yè)相機；按芯片類型不同，可分CCD工業(yè)相機和CMOS工業(yè)相機。

4圖像采集卡

雖然圖像采集卡只是完整的機器視覺系統(tǒng)的一個部件，但是它扮演一個非常重要的角色，直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數(shù)字等。比較典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA采集卡和GigE千兆網(wǎng)采集卡。這些采集卡中有的內(nèi)置多路開關，可以連接多個攝像機，同時抓拍多路信息。

5機器視覺軟件

機器視覺軟件是機器視覺系統(tǒng)中自動化處理的關鍵部件，根據(jù)具體應用需求，對軟件包進行二次開發(fā)，可自動完成對圖像采集、顯示、存儲和處理。通過前期傳送給專用的圖像處理軟件，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；機器視覺軟件再對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作。

五個常見應用領域

機器視覺可說是工業(yè)自動化系統(tǒng)的靈魂之窗，從物件/條碼辨識、產(chǎn)品檢測、外觀尺寸量測到機械手臂/傳動設備定位，都是機器視覺技術可以發(fā)揮的舞臺，因此它的應用范圍十分廣泛，行業(yè)應用領域更是多到令人眼花繚亂。

1圖像識別應用

圖像識別，是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業(yè)領域中最典型的應用就是二維碼的識別了，二維碼就是我們平時常見的條形碼中最為普遍的一種。將大量的數(shù)據(jù)信息存儲在這小小的二維碼中，通過條碼對產(chǎn)品進行跟蹤管理，通過機器視覺系統(tǒng)，可以方便對各種材質(zhì)表面的條碼進行識別讀取，大大提高了現(xiàn)代化生產(chǎn)的效率。

2圖像檢測應用

檢測是機器視覺工業(yè)領域最主要的應用之一，幾乎所有產(chǎn)品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，人工檢測準確性低，長時間工作的話，準確性更是無法保證，而且檢測速度慢，容易影響整個生產(chǎn)過程的效率。因此，機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛，例如：硬幣邊緣字符的檢測。2000年10月新發(fā)行的第五套人民幣中，壹圓硬幣的側(cè)邊增強了防偽功能，鑒于生產(chǎn)過程的嚴格控制要求，在造幣的最后一道工序上安裝了視覺檢測系統(tǒng)；印刷過程中的套色定位以及較色檢查、包裝過程中的飲料瓶蓋的印刷質(zhì)量檢查，產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等；玻璃瓶的缺陷檢測。機器視覺系統(tǒng)對玻璃瓶的缺陷檢測，也包括了藥用玻璃瓶范疇，也就是說機器視覺也涉及到了醫(yī)藥領域，其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。

3視覺定位應用

視覺定位要求機器視覺系統(tǒng)能夠快速準確地找到被測零件并確認其位置。在半導體封裝領域，設備需要根據(jù)機器視覺取得的芯片位置信息調(diào)整拾取頭，準確拾取芯片并進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業(yè)領域最基本的應用。

4物體測量應用

機器視覺工業(yè)應用最大的特點就是其非接觸測量技術，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括齒輪、接插件、汽車零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測等。

5物體分揀應用

實際上，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后一個環(huán)節(jié)，通過機器視覺系統(tǒng)將圖像進行處理，實現(xiàn)分揀。在機器視覺工業(yè)應用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。

gongkong?預測

此前，得益于工業(yè)機器人市場的爆發(fā)，2010-2011年中國工業(yè)領域機器視覺市場曾出現(xiàn)過大幅增長，增速在30%左右。

gongkong?市場研究顯示，去年以來，國內(nèi)工業(yè)領域機器視覺市場規(guī)模達到26億元，實現(xiàn)大幅增長，這是我國智能制造產(chǎn)業(yè)鏈初步形成拉動的效果。其中，電子制造行業(yè)是拉動市場增長的主要因素。未來，伴隨中國智能制造的深入推進，行業(yè)對機器視覺的需求也將逐漸增加。

gongkong?預測，機器視覺市場將保持良好增長態(tài)勢，預估今年增速在20%左右，市場規(guī)模將超過30億元。