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机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统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。
机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等）。机器视觉系统的组成，一个典型工业机器视觉系统有以下部分：
（1）光源：可以理解为人类世界的外部光照（太阳、日光灯、火烛）；
（2）镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头），瞳孔是光圈（大小由虹膜的扩大或缩小控制），角膜和晶状体像镜头；
（3）相机（包括CCD 相机和COMS相机），视网膜；
（4）图像处理单元（或图像捕获卡），视网膜神经系统；
（5）图像处理软件，大脑；
（6）通讯 / 输入输出单元，四肢五官；
机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。
机器视觉特点
1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与数字视频技术，计算机硬件技术，人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。
2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。
3、对机器视觉技术人员来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的专业能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。
4、机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，他们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。
机器视觉应用案例
电池产品视觉检测：电池类产品异物、划痕、压痕、极耳不良、污染、腐蚀、凹点、极耳烧伤、喷码不良、字符模糊等外观缺陷检测。
PCB电路板视觉检测：PCB电路板产品外形、尺寸、管脚和贴片检测，以及焊点、方向错误等完整性检测。
精密部件视觉检测：螺丝、轴承、齿轮等精密部件的长宽高、直径等尺寸测量，划伤、划痕、缺损、等表面缺陷检测。
电子元器件视觉检测：连接器、电容、电阻等的尺寸测量，PIN针偏移、变形、短缺等缺陷，印刷字符检测等。
食品包装视觉检测：食品包装的外观完整性检测、条码识别、密封性检测；饮料分拣与色选、液体检测，生产日期、保质期字符识别；灌装线上空瓶破损、洁净检测等。
医药包装视觉检测：医药塑料瓶、玻璃瓶的长度、高度、直径等尺寸测量，破损、黑点等缺陷检测。
纺织服装辅料视觉检测：纺织服装辅料（如金属纽扣、塑料纽扣等）的尺寸测量、外观缺陷检测及标签字符检测等。
责任编辑：tzh
工商网监
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