一、概述

　　可以說，機器視覺被稱為自動化的眼睛，在國民經濟、科學研究及國防建設等領域都有著廣泛的應用。視覺的最大優點是與被觀測的對象無接觸，因此對觀測與被觀測者都不會產生任何損傷，十分安全可靠，這是其他感覺方式無法比擬的。另外，視覺方式所能檢測的對象十分廣泛，可以說是對對象不加選擇。理論上，人眼觀察不到的范圍，機器視覺也可以觀察，例如紅外線、微波、超聲波等人類就觀察不到，而機器視覺則可以利用這方面的敏感器件形成紅外線、微波、超聲波等圖像。因此可以說是擴展了人類的視覺范圍。另外，人無法長時間地觀察對象，機器視覺則不知疲勞，始終如一地觀測，所以機器視覺可以廣泛地用于長時間惡劣的工作環境。機器視覺主要用于工廠環境，它借助計算機軟件，對圖像進行定量分析.其處理圖像的速度與被處理圖像的復雜程度有關。它具有快速、可靠、一致性高的優點。對于大批量生產有很好的經濟效益。

　　二、機器視覺基本組成

　　機器視覺主要由以下四部分組成：

　　圖像采集系統，相當于人的眼睛來獲取被測目標的圖像。由鏡頭、CCD攝像機、CMOS攝像機、圖像采集卡等組成;

　　光源系統，也是機器視覺系統的重要組成部分。想象一下如果沒有了光人眼還能看見什么呢，正確合理的使用光源不但可以獲得清晰的圖像還可以降低圖像處理的難度。按光源位置分前光源、背光源、結構光源，按光源類型分LED燈、鹵素燈、熒光燈，按光源形狀分線光源、面光源、環形光源燈;

　　圖像處理系統，相當于人的大腦。主要對獲取的圖像進行分析、處理從而得到滿意的檢測結果，分為嵌入式系統、基于PC的系統以及基于小型機的系統燈;

　　執行系統，相當于人的手。主要對檢測的結果進行適當的處理，主要包括各種傳感器、PLC、執行機構等

　　三、檢測原理

　　實際應用中用CCD攝像機實時攝取目標圖像，送入計算機或專用的圖像處理模塊，通過數字化處理，根據像素分布、亮度、顏色等信息，來進行尺寸、形狀、顏色等的判別。這樣，就把計算機的快速性、可重復性，與人眼視覺的高度智能化和抽象能力相結合。與一般意義上的圖像處理系統如多媒體系統相比，計算機視覺強調的是精度和速度，以及工業現場環境下的可靠性。

　　計算機視覺系統中最主要的是圖象處理模塊，該模塊通過各種圖象處理算法，對目標圖象先進行圖象濾波、圖象平滑等一系列圖象增強處理，再對目標進行自動閾值、邊緣提取、輪廓跟蹤等一些基本運算，將目標的特征參數提取出來，然后再對這些具體的參數進行統計、計算，得出我們感興趣的測量結果，從而達到模仿人眼與人腦的識別過程。

　　四、應用領域

　　在現代工業自動化生產中，涉及到各種各樣的檢驗、生產、監視和零件識別。一般來說，帶有高度重復性和智能性的工作可以由人眼來完成，但如微小尺寸的準確快速測量、形狀匹配、顏色識別等，卻是連物理量傳感器也難以做到，取而代之的是高速度、高精度及高可靠性的計算機視覺系統。

　　機器視覺工業檢測系統就其檢測性質和應用范圍而言，分為定量和定性檢測兩大類，每類又分為不同的子類。機器視覺在工業在線檢測的各個應用領域十分活躍，如：印刷電路板的視覺檢查、鋼板表面的自動探傷、大型工件平行度和垂直度測量、容器容積或雜質檢測、機械零件的自動識別分類和幾何尺寸測量等。此外，在許多其它方法難以檢測的場合，利用機器視覺系統可以有效地實現。機器視覺的應用正越來越多地代替人去完成許多工作，這無疑在很大程度上提高了生產自動化水平和檢測系統的智能水平。

　　目前發展迅速、應用廣泛的領域有以下幾個方面：

　　在測量技術方面，視覺技術(VT)被用來測量工件和物體的尺寸;

　　在表面檢測方面，VT目前正應用在帶鋼、印刷、紙張、塑料和印染領域中;

　　在目標識別方面，VT被應用在代碼、筆跡和單據的識度和驗證上，還被應用于安全與監控方面;

　　在物體定位方面，VT可以從2-維或3-維方面確定物體，被應用在自動生產線上的機器人視覺中。