技术为王！这些都是机器视觉的重要知识点

　　如今，随着工业4.0的到来，机器视觉技术在工业自动化中逐渐发挥着非常重要的作用。机器视觉技术的不断创新推动了工业自动化、智能安全和人工智能的进步，机器视觉技术的发展为该技术可以应用的领域带来了更多的发展潜力和机遇。

　　大家都说人类对外界信息的感知80%是通过眼睛获得的，而图像所包含的信息是最大的。那么机器视觉技术的出现就是给机器设备安装眼睛来感知外界，让机器拥有和人类一样的视觉功能，从而实现检测、判断、识别、测量等各种功能。

　　今天，让我们来感受一下机器视觉技术的魅力。

机器视觉的五种典型体系结构

　　1照明

　　我还记得在参加一个机器视觉技术的会议时，有个技术大牛特别强调了灯光在机器视觉中的重要性。据了解，光照是影响机器视觉系统输入的重要因素，直接影响输入数据的质量和应用效果。

　　光源可以分为可见光和不可见光。常见的几种可见光光源有白旗灯、荧光灯、水银灯、钠灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何在一定程度上保持光能的稳定，是实践中亟待解决的问题。另一方面，环境光可能会影响图像质量，因此可以采用添加保护屏的方法来减少环境光的影响。

　　照明系统可分为背景光、前向光、结构光和频闪光。其中背照是指将被测物体置于光源和摄像机之间，其优点是可以获得高对比度的图像。正向照明是指光源和摄像机位于被测物体的同一侧，便于安装。结构光照明是将光栅或线光源投射到被测物体上，根据它们引起的畸变解调被测物体的三维信息。闪光灯照明是将高频光脉冲照射到物体上，摄像需要与光源同步。

　　2个镜头

　　晶状体相当于人眼球，主要负责机器视觉系统中的光束调制和信号传输。据了解，到目前为止，市场上的大部分镜片都可以满足机器视觉应用的需求，但更专业的机器视觉系统可能需要定制镜片和涂层。幸运的是，许多具有内部生产能力的镜头制造商已经准备好定制镜头，以满足这些应用要求。当然，这些定制的镜头价格昂贵，所以通常只用于对成本不敏感的特定成像系统(如军事应用)，或者大批量消费产品的生产线。

　　3工业相机

　　工业相机在机器视觉系统中最本质的功能是将光信号转换成电信号。与普通相机相比，它具有更高的传输力、抗干扰力和稳定的成像能力。根据不同的标准有很多分类：根据输出信号模式，可以分为模拟工业相机和数字工业相机；根据芯片类型的不同，可以分为CCD工业相机和CMOS工业相机。4图像采集卡

　　图像采集卡虽然只是一个完整的机器视觉系统的组成部分，但它起着非常重要的作用，直接决定了相机的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA采集卡、GigE千兆网络采集卡。这些采集卡有的内置多通道开关，可以连接多个摄像头，同时捕捉多通道信息。

　　5机器视觉软件

机器视觉软件是机器视觉系统中自动处理的关键组成部分。根据具体的应用需求，可以对软件包进行二次开发，自动完成图像的采集、显示、存储和处理。前期传送到专门的图像处理软件，根据像素分布、亮度、颜色等信息转换成数字信号；机器视觉软件对这些信号进行各种操作，提取目标的特征，然后根据判断结果现场控制设备的动作。

　　五个常见应用领域

机器视觉可以说是工业自动化系统的灵魂之窗。从物体/条码识别、产品检测、外观尺寸测量到机械臂/传动设备的定位，都是机器视觉技术可以发挥作用的阶段。因此，其应用范围非常广泛，工业应用领域令人眼花缭乱。

　　1个图像识别应用

　　图像识别是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和物体。图像识别在机器视觉行业领域最典型的应用是二维码的识别，二维码是我们日常生活中最常见的条形码之一。大量的数据信息存储在这个小小的二维码中，产品通过条形码进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便地识别和读取各种材料表面的条形码，大大提高了现代生产的效率。

　　2图像检测应用

　　检测是机器视觉领域最重要的应用之一。几乎所有的产品都需要检验，但是人工检验有很多缺点。人工检查准确率低。如果工作时间长，精度得不到保证，检验速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉被广泛应用于图像检测，如硬币边缘字符检测。在2000年10月新发行的第五套人民币中，一枚圆币侧面的防伪功能得到了增强。鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序安装了目视检查系统；印刷过程中的套准定位和比色检验，包装过程中饮料瓶盖的印刷质量检验，产品包装上的条码和字符识别等。玻璃瓶缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测也包括药用玻璃瓶的范畴，也就是说机器视觉也涉及到医学领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩缺陷检测、瓶口检测等。3视觉定位应用

　　视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉获得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这是机器视觉行业领域中视觉定位最基本的应用。

　　4个物体测量应用

机器视觉工业应用的最大特点是其非接触测量技术，也具有高精度、高速度的性能，但非接触、无磨损，消除了接触测量带来的潜在二次损伤。常见的测量应用包括齿轮、连接器、汽车零件、集成电路元件引脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。

　　5个对象排序应用程序

　　实际上，物体分类的应用是基于识别和检测后的一个环节，通过机器视觉系统对图像进行处理，实现分类。在机器视觉的工业应用中，常被用于食品分拣、零件表面缺陷自动分拣、棉纤维分拣等。

　　此前，由于工业机器人市场的爆发，中国工业部门的机器视觉市场在2010-2011年经历了大幅增长，增长率约为30%。

　　市场研究表明，去年以来，国内工业领域机器视觉的市场规模达到26亿元，实现了大幅增长，这是中国智能制造产业链的初步形成。其中，电子制造业是推动市场增长的主要因素。未来，随着我国智能制造的深入，对机器视觉的需求会逐渐增加。

　　预计机器视觉市场将保持良好的增长趋势，今年预计增长20%左右，市场规模将超过30亿元。