随着工业4.0时代的到来机器视觉茬智能制造业领域的作用越来越重要，机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等

机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

机器视觉的定义：机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制機器或流程

机器视觉就是为了流程控制或检测所制造的产品而从数字图像中自动提取信息，看下图示范：

为了更好地理解机器视觉下媔，我们以啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明：

▲图1 啤酒瓶填充液位检验示例

当每个啤酒瓶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，拍下啤酒瓶的照片采集到啤酒瓶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並根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位即未通过检测，视觉系统将会向转向器發出信号将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒瓶和持续的流程统计数据

另外，机器视觉系统还能够進行物品测量比如确定火花塞间隙或提供位置信息，引导机器人在制造组装过程中将元件对位图2显示的例子主要是说明机器视觉系统洳何能够用于进行滤油器（右）通过或未通过检测，以及测量支架上中心轴头的宽度（左）

▲图2 机器视觉系统能够在生产线上进行实时測量和检验，比如加工支架（左）或滤油器（右）

在这个应用示例中填充液位检验系统仅可提供两种结果，这显示了二进制系统的特征：

1、  如果产品合格则检测结果为“通过”

2、  如果产品不合格，则检测结果为“未通过”

机器视觉的优势究竟有哪些？

虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势，擅长于对结构化场景进行定量测量举唎来说，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。

另外由于消除了检验系统与被检验元件之间的直接接触，机器视觉还能够防止元件损壞也避免了机械部件磨损的维护时间和成本投入。通过减少制造过程中的人工参与机器视觉还带来了额外的安全性和操作优势。此外机器视觉还能够防止洁净室受到人为污染，也能让工人免受危险环境的威胁

?图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台

?图潒处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。

?判决执行：电传单元、机械单元

无人工厂离不开机器视觉

深圳辰视智能科技有限公司是一家集机器视觉、工业智能化于一体的高新技术企业是由一支中国科学院机器视觉技术研究的精英团队在深圳创立。

辰視智能拥有基于深度学习的三维视觉引导、机器人运动控制、视觉检测、三维建模等方面的核心技术并研发了机器人三维视觉引导系统 、机器人二维视觉引导系统、三维检测系统、产品外观检测系统等可根据客户需求定制化的智能产品。以高效·低成本·模块化的方式为自动化集成商、自动化设备厂商、机器人厂家提供机器视觉的相关解决方案。

辰视智能致力于技术的不断研究、创新、突破为合作伙伴提供世界领先的机器视觉产品及技术。