什么是机器视觉？在这篇文章中了解机器视觉技术及其应用

机器视觉应用于各种工业过程，如材料检测、物体识别、模式识别、电子元件分析以及签名、光学字符和货币识别。

机器视觉是计算机感知环境的能力。一个或多个摄像机用于模数转换和数字信号处理，图像数据被发送到计算机或机器人控制器。

　　人眼可以感知390 nm到770 nm的电磁波，而相机可以感知更宽的波长范围。一些机器视觉系统可以在红外线、紫外线或x光波长下工作。

机器视觉通常与计算机的视觉能力有关。术语“计算机视觉”是指计算机数字化图像、处理数据并采取某些行动的技术。

机器视觉系统利用机器人中的传感器，在计算机的帮助下观察和识别物体。机器视觉应用于各种工业过程，如材料检测、物体识别、模式识别、电子元件分析以及签名、光学字符和货币识别。

　　除了材料检测，机器视觉系统还有其他应用。视觉库存控制和管理系统，如条形码读取和计数，通常使用机器视觉系统。工业产品运营使用机器视觉系统来评估流程各个阶段的产品。甚至食品和饮料制造商也使用机器视觉系统来监控质量。在医学领域，机器视觉系统用于医学成像和检查。

　　机器人的视觉系统由许多基本部件组成，包括用于捕捉图像的摄像机和用于提供和传送结果的处理机构。为了使任何机器视觉系统可靠地工作并产生可重复的结果，这些基本组件之间的交互非常重要。

　　光照对于机器视觉来说非常重要，因为它照亮了要观察的部分，突出了它的特征，让相机看得很清楚。镜头捕捉图像，并以光的形式将其传输到传感器。机器视觉相机中的传感器将光转换成数字图像，然后将其传输到处理器进行分析。

　　视觉处理中使用的算法可以检查图像并提取所需信息，进行所需检查并做出决策。最后，通过串行连接将离散的输入/输出信号或数据传输到记录或使用信息的设备，从而完成通信。

机器人视觉系统根据物体的颜色可以分为三类：(1)二值图像，由黑白图像组成；(2)灰度图像；(3)基于红色、绿色或蓝色的图像。电子图像是使用分为这三类的像素创建的。如果图像不属于这些类别中的任何一个，则选择最接近图像的类别。

　　灵敏度和分辨率是任何视觉系统的重要指标。灵敏度是机器在弱光条件下观察或发现不可见波长的不可见脉冲的能力。分辨率使机器能够区分物体。灵敏度和分辨率是相互依赖的。如果所有其他因素保持不变，增加灵敏度会降低分辨率，而增加分辨率会降低灵敏度。工业机器人的发展从根本上提高了生产效率。虽然工程师们仍在按计划改变夹具或设置，校准系统，并在开始生产前进行测试和修改，但视觉引导机器人作为一种省时省力的工作方式一直备受关注。

　　大多数工业机器人制造商都建立了自己的控制程序。如果您正在寻找机器人，请确保您的图像处理系统与机器人的控制程序兼容。即使使用兼容的系统，设置过程也可能需要花费大量的时间和精力。引入视觉引导机器人的基本原理是提高生产效率或降低成本。因此，如果系统设置需要额外的时间和精力，配置是可以考虑的另一个方面。

　　如果没有视觉引导系统，机器人就会失明，无法正确处理物体。具有视觉引导的机器人可以用最少的劳动来安装。它们具有预定义的设置，例如拾取、放置和夹点校正。您可以根据说明设置摄像机分辨率和灵敏度设置，然后选择要连接的机器人、校准、搜索设置和要执行的纠正措施。

　　操作员需要在教学的帮助下手动识别传统工业机器人的坐标。每次更换目标或工具时，必须重新调整机器。准确性因操作员而异。具有自动视觉校准的视觉引导机器人无需手动控制，只需按下一个按钮即可完成校准。

　　一些系统可以使用搜索工具来实现所需的精度，即使在复杂的条件下，该工具也可以以高精度高速隔离目标。它们通过未对准校正、重叠消除和失真校正变得鲁棒。带阴影校正和噪声隔离的图像增强滤波器可以实现准确的检测和隔离。它们支持各种过程，包括外观和尺寸检查以及基于光学字符识别的字符识别。

　　“取放”是视觉引导的机器人常规操作。对于一些产品的手动包装，可以使用机器视觉来自动识别位置和方向。机器视觉机器人也可以减少采摘工作。机器视觉用于检测目标的位置，并将位置信息发送给机器人，这样就可以在不使用定位托盘的情况下完成采摘。在这个过程中，你可以同时检查产品。

机器视觉导航系统可以扫描二维或三维物体。除非应用程序需要3D视觉引导，否则2D系统将正常工作。购买最简单的机器视觉导航系统，满足应用需求。

　　随着机器视觉系统变得更加强大和紧凑，它们通常会包括跟踪和可追溯功能，例如制药应用，在制造过程中跟踪每一粒药丸和瓶子。

机器视觉市场准备长期增长。新的非工业应用正在增长，随着易用性的提高，机器视觉有着非常广阔的前景。