机器视觉是一种技术，使自动检查和分析应用，包括自动检查过程控制和机器人指导使用图像处理。当提到机...
机器视觉是一种技术，使自动检查和分析应用，包括自动检查过程控制和机器人指导使用图像处理。当提到机器视觉时，它可以涉及许多不同的技术、软件和硬件产品、集成系统、行动、方法和专业技能。机器视觉是一种技术能力，它以新的方式与现存技术集成，并将其应用于解决现实世界的问题。机器视觉是一门系统工程学科，可以认为与计算机视觉不同，计算机视觉是计算机科学的一种形式，而不是通过有形的硬件如视觉盒或机器人上的摄像机来完成的。
机器视觉是系统的主体，而计算机视觉是系统的智能，就像计算机是一个框架，里面装了什么，比如为计算机供电的计算机芯片。
没有计算机视觉，机器视觉无法工作，因为它是处理信息的大脑。有必要注意一下的是，当计算机视觉技术进步时，机器视觉潜在应用的可能性也会增加。即计算机视觉能处理可能不是照片或视频的图像，而是来自热或红外传感器、运动探测器或其他来源的图像。机器视觉系统从20世纪50年代就开始运作了，直到1980年到1990年这一技术才真正开始起飞并越来越受欢迎。机器视觉在工业自动化环境中越来越受欢迎，同时也慢慢变得多地用于其他行业，如安全、自动驾驶汽车、食品生产、包装和物流，同时也被包括在机器人和无人机中。
机器视觉可以与深度学习(deep learning)和机器学习(Machine learning)等技术相结合，帮助企业利用这些技术更好地理解数据，并对业务进行优化，以提高效率。例如，宝马(BMW)如何将这项技术与人工智能和机器学习一起使用，以提高效率。
对于机器视觉是什么以及它是如何工作的，已经有了各种各样的定义。值得注意的是，机器视觉与图像处理毫无关系，图像处理是一个输出另一个图像的过程。被机器视觉捕获的信息将被翻译成一种数据形式以使其有意义，例如被机器视觉系统捕获的对象的身份、位置和方向。更广泛的定义的一个例子是一个由自动成像协会(AIA),他们解释说,机器视觉包含所有工业和非工业应用程序的硬件和软件的结合提供业务指导设备的执行功能基于图像的捕获和处理。它是“计算机看东西的能力;它采用一个或多个摄像机、模数转换(ADC)和数字信号处理(DSP)。得到的数据被送到计算机或机器人控制器。机器视觉在复杂性上与语音识别相似。”
该技术的主要用途是基于图像的自动检测、分类和机器人导航。技术可以应用到机器人的地方,或者把东西拿起来也称为挑选和地方虽然也适用于一个端到端解决方案的一部分在多个点的系统,检查,检测整个系统所需的部分。这项技术可以与摄谱相机一起使用，它可以为图像添加颜色，也可以用于对物体进行检查和分类。然而，这种方法确实带来了延迟，因为它需要更长时间的机器处理数据，因为更高的细节图像。实际上，机器视觉系统可以被设计和实现为一个系统，在一个定制的方式，以符合应用需求。如果应用于食品和饮料行业，与应用于汽车行业，系统的要求可能会有所不同。
一种机器视觉系统可以检查和广泛的对象和项目在范围广泛的行业,包括汽车、电子、半导体、食品和饮料、道路和车辆交通或智能运输系统(ITS)、医学成像、包装、标签、印刷、医药、科学发展、电视广播。
这是自动检查序列的第一步，因为相机需要看到它将捕获的对象或项目，并发送到处理器处理图像。根据所需的细节水平，将改变需要什么相机来捕捉图像，可以从一个标准相机和透镜到一个3D相机。机器视觉软件包和规划将使用各种数字图像处理技术提取所需的信息和决定如何处理图像,通常通过传递到下一个过程的一部分,把它转移到另一个进程,或者丢弃物品从生产或分销系统。
视机器视觉在系统中的作用以及该技术的应用被设计成解决方案将改变视觉系统将需要的设备类型。有些系统只需要几个部件，而另一些系统则需要跨越生产线或解决方案系统的多个相同部件。例如,如果系统需要一个检查当涉及到产品的过程线,然后中途需要不同的标签检查系统，当产品涉及到最后阶段它可能需要进一步检测特定的缺陷,它会有更多的细节相比，一个项目,只是需要一个标签由一个标准检查相机。然而,大多数时候自动检查和分类系统的组件通常会包括某种形式的照明对象清晰可见,相机看到的对象，一个处理器,软件了解处理器和一个输出设备或人机界面(HMI)屏幕的可视化数据。
有一系列不同的相机可用于机器视觉系统，具有不同的接口、像素、分辨率和功能。在机器视觉系统中，摄像机是检测物体或物品的主要设备。系统可能需要使用多个摄像机来处理一个过程，这被称为双摄像机。这将意味着有多个摄像机为一个特定的检查点和检查，以确保其他隐藏的部分可以适当检查。
当机器视觉系统需要从图像中捕捉和提取特定应用的信息时，就需要智能摄像头。智能相机能够生成描述并做出决定。智能相机通常包含所有必要的通信接口，以及连接到wifi或服务器，以轻松传输捕获的图像数据。
3D摄像机可以在图像中显示物体的深度，显示图像的不同角度，并给出物体形状的概念。通过在机器视觉系统中使用3D摄像机，它将允许不同的视角和深度感知。热成像摄像机热成像相机是一种通过红外辐射呈现图像的热成像相机，红外辐射显示图像上的热区域。
机器视觉系统需要软件将数据可视化，并显示摄像机正在观察的内容，以便操作员分析和维护系统，并为硬件功能编程。有不同的软件可以匹配机器视觉系统需要做的事情，以及需要从系统向操作员可视化的数据。
嵌入式机器视觉系统，也被称为成像计算机，是一个没有外壳或框架直接连接到处理板的摄像头。它将所有部件组合在一台单板计算机下。由于机器学习和人工智能的开源库慢慢的变多，越来越多的计算机视觉系统被部署为嵌入式系统或物联网设备。
这是一种从模拟视频信号或数字视频流捕获单个数字静止帧的电子设备。它可以作为一个附加到机器视觉系统，以捕获特定的帧分析从一个快速移动的系统。
这些增加了系统的光线，所以相机有足够的光线来捕捉图像。根据成像所需的细节，将改变机器视觉系统需要哪种类型的照明来识别它需要什么。
镜头将决定相机和机器视觉系统捕捉图像的分辨率。相机的像素越高，镜头需要的分辨率就越高，相机可能也会越大。
高性能计算系统并不总是必需的。当处理大量具有不同细节的项目时候。这使得机器视觉系统能够以更快的速度处理信息，如果系统使用机器学习、深度学习或神经网络等功能。
与所有技术和应用程序一样，机器视觉系统需要电源线连接到主电源，并在用户界面(如笔记本电脑或数据中心)之间连接电源线。然而机器视觉系统能够通过连接到云，将数据实时移动到可视化或数据平台上。
根据系统所使用的应用程序，将改变需要哪种类型的标签验证。对于像食品和饮料这样的行业，将会有更多详细的包装检查，如食品是什么，按日期销售的是什么。标签验证单元可以发送警报、停止移动的系统、验证一个项目、拒绝流程中的项目，并对发出的警报进行限定。根据需要的详细程度将改变需要的标签验证系统。一个具有机器视觉能力的照相机被内置到一个标签验证单元中。可以在生产线和质量控制系统中提升生产效率。
越来越多的机器人内置了机器视觉，以提高效率和准确性。它使机器人能够执行更复杂的任务，如果没有系统准确地告诉机器人该把物品放在哪里，这些任务是不可能完成的。机器视觉成像过程用于捕获图像的设备(上面讨论的某种相机)将与主图像处理单元分开或与主图像处理单元结合，后者将是一个智能相机和智能传感器的组合。数码相机也可以直接通过火线、USB或千兆以太网连接到电脑，而不需要帧抓取器。通常，机器视觉系统在标准照明情况下使用传统的2D成像。然而，当一个物体需要特定的光线来检测缺陷时，机器视觉系统可以使用多光谱成像、高光谱成像、红外波段、线D成像和x射线成像。
一旦图像被捕获，通常由中央处理单元进行处理，由CPU、GPU、FPGA或这三者的组合完成。根据系统的大小，机器视觉设备将改变所需要的处理单元。如果是每天只需要检查12个项目的小操作，而较大的系统需要一分钟检查12个项目，那么处理单元可能会根据处理数据量所需的内容而有所不同。如果机器视觉系统要实现机器和深度学习训练，它可能需要更高规格的处理和性能要求。图像处理参与了一个序列，这个序列给出了机器视觉系统要显示给最终用户的最终结果。
典型的序列与工具，如过滤器通常会开始修改图像,那么对象或项目将其形状和细节提取,紧随其后的是特定的数据需要从塑造或物品(如条形码、测量、目的地或邮政编码),这些数据将被通报处理单元说明需要发送项目或者项目已通过/失败的检查,等等。有一系列的过滤器为机器视觉系统使用和图像处理方法被应用。实际上，机器视觉的用途将会影响到过滤器和图像处理方法的使用。
在这个过程中，来自不同相机的图像被组合在一起。在大多数情况下，它将是一个2D相机和一个3D相机的结合。
过滤允许机器视觉系统对图像进行适当的分类，并将图像“过滤”到与合适的标签相匹配的类别。通过机器视觉系统处理的物品越复杂，就越有可能增加物品所需的过滤器。过滤器类似于测量或测量，在某种意义上，像形状，尺寸，材料，和重量可以作为过滤器的机器视觉检查和考虑。
此过程允许将图像分割成若干部分。这需要系统为图像的哪个部分设置一个灰度值。阈值化可用于将图像的某些部分分离为需要识别为与图像其余部分不同的黑白。
该过程对图像中亮或暗像素进行计数，通常由像素计数传感器进行。一种可能被用于包装系统的过程是像素计数传感器可以检测瓶标签的像素组合，以组成一个图像的瓶子是什么。
这是一个将数字图像分解成多个部分，以简化和/或将图像的表示变成有意义的东西，更容易分析对象或项目是什么，或对象或项目属于什么类别的过程。
使机器视觉能够看到通过过程的物品的边缘。通过机器学习，这项技术能被教会如何识别不同的边缘，这些边缘可能需要在生产线上对物品进行分类。
这使得机器视觉系统能够识别和评估使用颜色的部件、产品和项目的质量。以类似的方式，它还可以通过颜色来识别故障、变化、差异或各种缺陷来隔离特性、项目或产品。
这种能力可以检测图像的离散点连接像素，这使得系统可以通过定位空白或不同的填充空间来发现错误。
有三种技术可以通过机器视觉系统更快地处理项目，它们是机器学习、深度学习和神经网络。这三种技术可以用于扩展机器视觉对识别对象的理解，使它们成为机器视觉的宝贵资产，如果有复杂的和各种各样的物体或项目通过机器视觉检查。
通过使用模式识别，机器视觉系统可以查找、匹配和/或计数出现在流水线上的特定模式。不同的模式或更复杂的模式可以通过机器或深度学习教会机器。例如，可以旋转的对象或项、被另一个对象部分隐藏的对象或项或大小变化的对象或项。
通常通过数据矩阵(QR码)、条形码或射频识别(RFID)读取标签或商品上的数据。例如，特定物品的条形码标签是哪一件衣服，或者它将读取显示该物品需要送到哪个国家进行进一步分类的条形码。机器视觉系统的数据读取水平可能会有所不同，而且会变得更加复杂，特别是在使用RFID扫描时，因为不同的标签可以用于不同的物品。
与读取数据类似，这允许机器视觉系统读取文本和数字，如标签、类别或序列号。文本越复杂，你就越有可能需要通过机器或深度学习来训练系统来升级你的机器视觉能力。
启用在成像处理阶段测量项目或物体尺寸的能力。这使得视觉系统能够理解物体在各种测量单位中的尺寸，如像素、英寸、毫米、长度、时间、重量等。
在机器视觉可以完成的检查和排序过程中，输出是决定如何处理系统上的物品、物体或产品的末端部分。这与决策结果类似，只是它是用于系统行的末尾。输出触发机制来拒绝失败的项目或对象是很常见的，而其他的则可能发出警报来吸引操作人员注意某个产品或总系统的问题。例如，处理线可能会满了，造成阻塞，阻止物品通过机器视觉流动，这会触发警报，因为机器在一定时间内没有检查物品。输出数据可以通过可视化仪表盘或人机界面记录并解释给操作人员，以确定优化系统部分或整个系统的机会和可能的方法。这当然会降低风险，比如在线路上再次发生堵塞的情况，从而提高效率。
机器人在当今世界慢慢的变多被使用，因此机器视觉也慢慢的变多地与机器人一起使用。当机器人装备了机器视觉时，它给了他们更高的精确度，方向和理解能力。它可以让他们更准确地抓住物品，更精确地放置物品，并在更快的时间内完成更复杂的任务，比如检查。该功能允许操作员通过使用1或2轴运动控制器以更简单的方式移动机器人。在大多数情况下，安装在机器人上的摄像机或双系统摄像机可以精确地用于产品分类或机器人挑选和放置等应用。然而，激光扫描也是另一种方法，可拿来照亮条纹光的部分，需要检查。这类似于使用3D相机创建数据点来生成所选物品或物品部分的3D地图。
机器人所包含的机器视觉步骤与上述在加工线上的固定位置相同，不同之处在于没有重点提供位置和/或方向信息。
据《Markets and Markets》报道，机器视觉的市场规模预计将从2020年的107亿美元增长到2025年的147亿美元，复合年增长率为6.5%。与自动化、机器学习、深度学习和神经网络等其他能力一样，机器视觉是一种能力，而不是一种产业。这种能力可以集成到其他技术和流程中，从而使行业受益并提高业务效率。机器视觉市场正在增长，而且不会很快放缓，因为企业越来越希望能够通过引入机器视觉和机器人等自动化能力来实现业务流程的自动化。
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