机器视觉是人工智能快速发展的一个分支，用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品将被摄目标转换为图像信号，传输到特殊的图像处理系统，获取被摄目标的形式信息，并根据像素分布、亮度、颜色等信息转换为数字信号；图像系统对这些信号进行各种操作，以提取目标的特征，然后根据判断结果控制现场的设备动作。

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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促进了工业自动化、智能安全和人工智能的进步。机器视觉技术的发展也为该技术的应用带来了更多的发展潜力和机遇。

据说80%的人类感知外部信息是通过眼睛获得的，图像中包含的信息量是最大的。然后，机器视觉技术的出现是将感知外部世界的眼睛安装在机器设备上，使机器具有与人类相同的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。

今日，让我们来感受一下机器视觉技术的魅力。

五种典型的机器视觉架构：

1.照明

我还记得一位技术大牛在参加机器视觉技术会议时，特别强调了机器视觉中照明的重要性。据了解，照明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。

光源可分为可见光和不可见光。几种常用的可见光源是白旗灯、荧光灯、汞灯和钠灯。可见光的缺点是光能否保持稳定，如何在一定程度上保持光能稳定，是实践中迫切需要解决的问题。另一方面，环境光可能会影响图像的质量，因此可以使用增加保护屏来减少环境光的影响。

照明系统可分为背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明。其中，背向照明是光源和摄像机之间的测量对象，其优点是可以获得高对比度的图像。前照明是位于被测物体同侧的光源和摄像机，便于安装。结构光照明是将光栅或光源投射到被测物体上，并根据其产生的畸变解调被测物体的三维信息。频闪光照明是将高频光脉冲照射到物体上，相机的拍摄要求与光源同步。

2.镜头

镜头相当于人类眼球的存在，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，市场上大多数镜头都能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的镜头和涂层。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来满足这些应用程序的需求。当然，这些定制镜头会更贵，所以它们通常只用于对成本不敏感的特定成像系统（如军事应用程序）或大规模消费品的生产线。

3.工业相机

机器视觉系统中工业相机最重要的功能是将光信号转换为电信号。与普通相机相比，它具有更高的传输能力、抗干扰能力和稳定的成像能力。根据不同的标准可以有多种分类Chilisin代理类别：根据输出信号，可分为模拟工业相机和数字工业相机；根据芯片类型，可分为CCD工业相机和CMOS工业相机。

4.图像采集卡

虽然图像采集卡只是完整机器视觉系统的一部分，但它起着非常重要的作用，直接决定了相机的接口：黑白、颜色、模拟、数字等。PCI采集卡，1394采集卡，VGA采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中的一些内置多路开关可以连接多个摄像头，捕捉多路信息。

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部件。软件包可根据具体应用需要进行二次开发，图像采集、显示、存储和处理可自动完成。根据像素分布、亮度、颜色等信息，通过早期传输到专用图像处理软件转换为数字信号；机器视觉软件对这些信号进行各种操作，以提取目标的特征，然后根据判断结果控制现场设备动作。

五个常见的机器视觉应用领域：

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/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台。因此，它的应用范围非常广，行业应用领域令人眼花缭乱。

1.图像识别应用

图像识别是利用机器视觉来处理、分析和理解图像，以识别不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域最典型的应用是二维码识别，二维码是最常见的条形码之一。在这个小二维码中存储大量的数据信息，通过条形码跟踪产品，通过机器视觉系统，可以方便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

检测是机器视觉工业领域的主要应用之一，几乎所有产品都需要检测，人工检测有许多缺点，人工检测精度低，工作时间长，精度不能保证，检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉也广泛应用于图像检测，如硬币边缘字符的检测。

3.视觉定位应用

视觉定位要求机器视觉系统快速准确地找到被测部件并确认其位置。在半导体包装领域，设备需要根据机器视觉获得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并绑定，这是机器视觉工业领域视觉定位最基本的应用。

4.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、高速性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤风险。常见的测量应用包括齿轮、插件、汽车零部件、IC管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。

5.物体分拣应用

事实上，物体分拣的应用是基于识别和测试后的链接，图像通过机器视觉系统进行处理和分拣。常用于食品分拣、零件表面缺陷自动分拣、棉纤维分拣等。

盈泰德科技（深圳）有限公司拥有多年的机器视觉行业经验，在机器视觉应用领域有许多成功的案例和解决方案。盈泰德科技一直致力于机器视觉产品的生产、开发、应用和销售，为客户提供整体的机器视觉解决方案和服务，并将机器视觉技术应用于智能生产。