本期主題是機器視覺在智能制造方面的應用，iphone是大家比較熟悉的一個智能手機，iphone制造是一個高度自動化智能化的制造過程，這也給我們展示了工業應用場景中智能制造的一個縮影。

一個典范工業應用場景中智能制造的，一個核心就是機器視覺系統，也就是人們賦予機器的視覺感知系統，就像人類有了眼睛一樣可以靈活的使用雙手處理復雜的工作程序。

機器是沒有生命的，那我們到底是如何賦予機器視覺感知能力？機器有了視覺改進能力后又是如何在實際生產中發揮作用的？

帶著這些問題我們一起來看本期的機器視覺在工業智能制造中的應用。

機器視覺是讓機器人認識世界，側重于機器人和認識兩點，而計算機視覺是讓計算機看懂世界，側重于計算機和理解，對比工業級機器視覺和消費級計算機視覺的區別。

主要從學科構成應用內容相機這幾點來對比，比如機器視覺屬于系統工程科學是硬件加軟件的一體化方案，多用于工業生產線的自動控制，采用工業類相機，包含光照圖像、采集鏡頭、控制圖像處理等技術細節。

而計算機視覺屬于計算機科學是以軟件為主導的學科，側重于圖像本身和相關的交叉學科研究多采用消費級攝像頭主要研究圖像處理算法對比完mv和cb的區別

我們重點分析機器視覺智能制造的重點

第一，機器視覺在工業中的作用是賦予了生產過程一雙眼睛才有可能讓制造智能化

第二，機器視覺系統的定義是在實際生產過程中能自動獲取一幅或多幅目標的物體圖像，對所獲取圖像的各種特征量進行處理分析和測量，并對測量結果做出定性分析和定量解釋，從而得到有關目標物體的某種認識并做出相應決策的系統。

第三，機器視覺的核心功能測量識別定位，以及在基礎上的定性和定量分析和決策

第四，機器視覺系統的組成由照明、光源、光學鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理算法。

了解了以上知識，我們來看一個機器視覺能發揮作用的場景，以亞馬遜機器人抓取挑戰賽為例。

該機器人使用了兩個3D相機，一個安裝在夾具上，一個安裝在立柱上，兩個3D相機以及相應的視覺算法構成機器視覺模塊，負責檢測到目標物體并估計出物體位置，機器人抓取物品的過程，該機器人通過機器視覺對目標物品進行檢測定位，從而引導機器人進行抓取。

機器視覺在實際應用中可能發揮關鍵作用的四個場景

測量：在工業生產過程中，對零件或產品的尺寸，如直徑、長度、寬度、物體的面積方向、物體之間的角度、物體的位置、物體或部件之間的距離、物體的個數等進行測量。

圖像分類完整性檢測：在包裝行業中，使用機器視覺對包裝的完整性進行檢測。

識別定位：在汽車制造過程中，對車門等部件進行識別和定位，引導機器人進行噴涂、裝配等操作。

缺陷檢測：在手機生產過程中，使用機器視覺將真實的劃傷和干擾帶來的過減準確區分，從而保證產品的出廠質量。

智能制造是一種全新的生產模式，采用機器視覺、機器人、人工智能、物聯網、大數據等多種先進的技術、進一步實現高效、節能和靈活的工廠。