一、机器视觉的定义
机器视觉是一种通过光学设备和非接触式传感器自动接收并处理真实物体的图像的设备，以获得所需信息或控制机器人的运动。
机器视觉就是用机器代替人眼进行测量和判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，通过使用光学系统，工业数码相机和图像处理工具，以模拟人类的视觉功能并做出相应的决策，通过指挥特定的装置来实现这些决策。
在现代的自动化生产过程中，机器视觉已开始逐渐取代人工视觉，特别是在工况检测，成品检验，质量控制等领域。随着工业4.0时代的到来，这种趋势已不可逆转。
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二、为什么要使用机器视觉代替人工视觉？
原因有很多，主要有以下几点：
1、从生产效率的角度来看，由于长时间工作后操作者容易感到疲劳，因此人工视觉的质量低下，准确性不高，机器视觉可以大大提高生产效率和自动化程度。
2、从成本控制的角度来看，培训一名合格的操作员需要企业管理人员花费大量的人力和物力，而且简单的培训是远远不够的，后续还需要大量的时间来提高操作员的实践水平。而机器视觉系统只要设计，调试和运行得当，就可以长时间不间断地使用工作，同时确保生产效果。
3、在某些特殊的工业环境中，例如焊接，火药制造等工作条件检测，人工视觉可能会对操作人员的人身安全构成威胁，而机器视觉在一定程度上有效地避免了这些风险。
三、机器视觉涵盖哪些领域？
机器视觉系统由不同的功能模块组成，因此设计出一个成功的机器视觉系统对工程师的要求是很高的。
通常，机器视觉涵盖的专业领域如下：
1、电气工程：用于机器视觉系统中的硬件和软件设计。
2、工程数学：图像处理技术的基础。
3、物理：照明系统设计的基础。
4、机械工程：机器视觉系统的应用。好的机器视觉系统可以更好地为制造提供更多技术支持，从而提高产品质量和生产效率。
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四、机器视觉系统的组成部分
完整的机器视觉系统通常由光学系统（光源，镜头，工业相机），图像采集单元，图像处理单元，执行器和人机界面组成。功能模块是相辅相成的，缺一不可。
1、照明（光源）
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素。光源系统的设计非常重要，它与输入数据直接相关，即图像的质量和应用效果。
工程师需要首先确定有效的照明条件，并根据用户需求和产品特性选择相应的照明设备，以确保在这种照明条件下生成的图像可以突出显示用户所需的目标信息特征。
光源通常分为可见光源和不可见光源。工业上通常使用的可见光源是LED，卤素灯，荧光灯等。不可见光源主要是近红外光，紫外光，X射线等。
LED光源是一种广泛用于教学的机器视觉光源，具有高效，长寿命，防潮，抗震，节能环保的特点。这是工程师在设计照明系统时的选择。
不可见光源主要用于满足某些特定需求，例如管道焊接过程的检测，因为不可见光的穿透只能到达检测点。
2、镜头
镜头是机器视觉系统中的重要组件，其作用是光学成像。
镜头的主要参数是焦距，景深，分辨率，工作距离和视场。
景深是指镜头可以获取图像时，被摄物体与焦点前后之间的距离范围。
视场表示摄像机可以观察到的范围，通常以角度表示。一般来说，视野越大，观察范围越大。
工作距离是指镜头与被摄物体之间的距离。工作距离越长，成本越高。
在设计机器视觉系统时，请选择参数符合用户需求的镜头。
3、工业相机
在机器视觉系统中，工业相机必不可少。它们就像人的眼睛，用于捕获图像。工业相机根据感光器的不同可分为：CCD相机和CMOS相机。
CCD照相机的成本较高，但成像质量，成像透明度和色彩丰富度比CMOS照相机要好得多。CCD摄像机根据其使用的CCD感光元件可以分为线阵式和面阵式两种。
线阵式CCD相机采用“线”的形式，并且图像信息只能以行为为单位进行处理，分辨率高、速度快。它主要用于工业，医疗，科研等领域相配套的机器视觉系统上。
面阵式相机可以一次获取整个图像的信息，价格相对便宜。
4、图像采集单元
图像采集单元中的重要元素是图像采集卡，它是图像采集单元和图像处理单元之间的接口。它用于数字化获取的图像，并将其输入并存储在计算机中。
5、图像处理单元
包含大量图像处理算法。采集图像后，使用这些算法处理数字图像，进行分析和计算，然后输出结果。
6、执行器和人机界面
完成图像采集和处理工作后，需要输出图像处理结果，并进行与结果相匹配的操作，例如剔除不良品，报警等，并通过人机界面显示生产信息。
五、机器视觉系统的原理
通过光学系统，将被摄物体转换为图像信号，然后将图像信号传输至图像采集卡，并根据像素分布，亮度，颜色等信息转换为数字信号，图像处理单元有效地计算出这些数字信号并获得拍摄目标的特征值，以根据判别结果指导设备执行相应的动作。
