一、什么是機器視覺·

　　機器視覺基于仿生的角度發(fā)展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進(jìn)行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統(tǒng)進(jìn)行圖像處理和識別。從大眾接受的概念上來講，機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器,配合機器視覺算法賦予智能設(shè)備人眼的功能,從而進(jìn)行物體的識別、檢測、測量等功能。

　　近年來，隨著圖像識別、智能傳感器等技術(shù)的進(jìn)步，機器視覺在工業(yè)生產(chǎn)與社會生活中的應(yīng)用愈發(fā)廣泛，市場滲透率持續(xù)提升，不再那么的遙不可及。

　　二、機器視覺的分類·

　　機器視覺主要分為三類：單目視覺技術(shù)，即安裝單個攝像機進(jìn)行圖像采集，一般只能獲取到二維圖像。單目視覺廣泛應(yīng)用于智能機器人領(lǐng)域。然而，由于該技術(shù)受限于較低圖像精度以及數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的問題，因此需要和超聲、紅外等其它類型傳感器共同工作。

　　雙目視覺技術(shù)，是一種模擬人類雙眼處理環(huán)境信息的方式，通過兩個攝像機從外界采集一副或者多幅不同視角的圖像，從而建立被測物體的三維坐標(biāo)。

　　多目視覺技術(shù)，是指采用了多個攝像機以減少盲區(qū)，降低錯誤檢測的機率。該技術(shù)主要用于物體的運動測量工作。在機械臂手眼協(xié)調(diào)方面，多目視覺技術(shù)能夠克服物體捕捉的盲區(qū)，使機械臂進(jìn)行抓取更加有效。在工業(yè)機器人進(jìn)行裝配領(lǐng)域，多目視覺也能夠識別和定位被測物體，進(jìn)而提高裝配機器人的智能程度和定位精度。

　　三、人工智能催生機器視覺的發(fā)展·

　　人工智能推動了機器視覺的高速發(fā)展，從手機里的美顏APP面目識別功能、人臉相冊分類，到支付寶面部識別身份驗證、儲物柜人臉識別，再到工業(yè)機器人對物體準(zhǔn)確抓取、物流機器人障礙避讓......視覺機器在我們的身邊無處不在。

　　借助人工智能的“東風(fēng)”，機器視覺技術(shù)成為了不少制造業(yè)企業(yè)走向智能化、信息化升級的關(guān)鍵驅(qū)動力。特別是智慧物流、智能包裝等具備一定自動化基礎(chǔ)，十分迫切向智能化邁進(jìn)的行業(yè)，在應(yīng)用機器視覺技術(shù)上更加積極主動。

　　作為人工智能重要領(lǐng)域的智能機器人，機器視覺的應(yīng)用，大大加速了智能機器人的普及應(yīng)用。目前，市場上不管是工業(yè)機器人還是服務(wù)機器人，對于自主避障、智能決策等能力的要求越來越高，也越來越廣泛。而機器視覺技術(shù)是機器人實現(xiàn)自主避障、智能決策等功能的基礎(chǔ)。

　　在人工智能愈發(fā)火熱的帶動下，在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的巨大需求下，在機器人市場的增長驅(qū)動下，機器視覺行業(yè)迎來了爆發(fā)契機。

　　四、機器視覺未來應(yīng)用的廣泛性·

　　機器視覺應(yīng)用廣泛，從工業(yè)視覺到計算機視覺，從人機交互到自動駕駛，從虛擬現(xiàn)實到物體自動識別，從智能安防到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，機器視覺都能作為核心技術(shù)模塊充當(dāng)著重要輸入的角色。

　　機器視覺擴展性強，除能滿足智能制造的定位、測量、檢測等功能需求以外，還在諸如掃地機器人、無人駕駛、新興服務(wù)機器人、AR等智能生活領(lǐng)域起著極其重要的功能性作用，滿足其對于視覺功能的不同訴求。

　　此外，機器視覺的細(xì)分技術(shù)“人臉識別”，想象空間更為廣闊，可應(yīng)用于身份識別、消費、客戶管理、智能安防等更多領(lǐng)域。

　　機器視覺應(yīng)用于工業(yè)自動化領(lǐng)域，可以實現(xiàn)產(chǎn)品的檢測、測量、識別以及工業(yè)機器人的定位引導(dǎo)等功能。

　　其中檢測功能，主要為工件的瑕疵和色彩檢測、部件的有無檢測、目標(biāo)位置和方向檢測等；測量功能，主要為部件的尺寸和容量檢測，預(yù)設(shè)標(biāo)記的測量(如孔位到孔位的距離)等，識別功能不同于其他領(lǐng)域，主要為標(biāo)準(zhǔn)條形碼、二維碼的解碼、字符的識別和確認(rèn)等；工業(yè)機器人的定位引導(dǎo)功能，主要為輸出空間坐標(biāo)，引導(dǎo)機械手臂精確定位等。