机器视觉的定义与应用领域

机器视觉是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，有CMOS和CCD两类芯片)被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄取目标的形态位息，将这些形态信息根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系经对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

人工检测过程三个步骤：

1)通过眼睛观察，获取到待测产品的影像信息。

2)通过与质检标准对比分析，得出产品合格与否的结论。

3)针对产品合格与否的结论做出不同的结果执行。

机器视觉系统由三部分组成：

1)为图像摄取装置，

2)为图像处理系统。

3)为现场执行设备。

机器视觉最早主要在3C行业应用。3C产品更新换代快，要求生产效率高，而且对品质要求比较严苛。这一行业的特点促进了机器视觉在3C领域的大规模应用，这些应用包括PCB板定位测量、电路板焊点检测、元器件装配、芯片引脚检测、零件尺寸测量、产品二维码读取等。随着国内自动化水平的不断提高，工业界对机器视觉的需求越来越强烈，如今机器视觉在各行各业都有一些应用，从机器视觉适用的领域非常广泛，机器视觉的应用主要集中为以下几类:

1)引导 主要用在产品定位，目标跟踪，位置反馈等。

2)检测: 主要是有无、分类、外观缺陷等的检测。

3) 测量:主要是尺寸及形状、位置公差的测量。

4)识别:主要是条形码、二维码及字符的识别。

在这些应用场景中，机器视觉明显体现了它的几大优点:

1)精度高:高分辨率相机，非接触式测量。

2)连续性:7x24h 工作制。

3)稳定性:严格执行测量标准。

4)性价比高:硬件成本降低，人工成本升高。

5)生产效率高:检测速度快，高速相机可达1000帧。

6)灵活性:不同的检测产品可以建立不同的检测文件。