机器视觉 2021-04-27 10771
机器视觉是第一位的。这个基于工程的系统使用现有技术来机械地“查看”生产线中的步骤。例如，它可以帮助制造商在产品包装之前发现产品中的瑕疵，或者食品分销公司确保其食品贴上正确的标签。
由于计算机视觉的发展，机器视觉正在快速发展。如果我们将机器视觉视为系统的主体，则计算机视觉就是视网膜，视神经，大脑和中枢神经系统。机器视觉系统使用相机查看图像，然后计算机视觉算法处理并解释图像，然后指示系统中的其他组件对该数据进行操作。
计算机视觉可以单独使用，而不必集成到大型机器系统中。但是，如果没有计算机和特定软件作为核心，机器视觉系统就无法工作。这超出了图像处理的范围。用计算机视觉（CV）术语来说，图像甚至不必是照片或视频。它可能是来自热传感器或红外传感器，运动检测器或其他来源的“图像”。
计算机视觉也越来越能够处理3D和运动图像，包括这种技术的早期迭代无法处理的不可预测的观察结果。复杂的操作会检测图像中的各种特征，对其进行分析并提供有关这些图像的丰富信息。
随着计算机视觉的发展，机器视觉的潜在应用成倍增长。曾经由重工业决定简单的二元动作的东西现在出现在自动驾驶汽车的制动系统中，将我们的面孔与我们在机场安全门口的护照照片进行比较，并帮助机器人进行手术。
扩展阅读：什么是机器视觉中的图像采集？
计算机视觉使各种计算机控制的机器可以更智能，更安全地工作。从大型工厂和农用设备，到可以识别人并自动跟踪他们的微型无人机，计算机视觉正在帮助机器做得更好和多种方式运行。
机器视觉的优点早已在重工业中用于检查应用。相机和计算机可以一起捕获和处理图像，远比任何人都精确和快速。在高度精密的生产线制造中（例如为起搏器创建组件）不会出错。对于此类详细检查，如果用人工检查那效率太低，当您将人工限制与计算机的眼睛和大脑的功能进行比较时，很容易看出原因：一个人要查看过去一小时在某些社区软件上上传的照片，需要花十年时间。
如果没有计算机驱动的机器检查作为其流程的一部分，许多现代制造业企业就会失去竞争力。最常见的用途之一是在食品生产，包装和分配中。机器视觉每天用于减少食品分选过程中的浪费，确保将其包装好以方便运输并验证所有标签。
从结构的角度来看，以下是机器视觉系统的标准组件：
一个或多个照相机
照明以确保图像清晰
镜片
图像采集卡
用于图像分析和处理的计算机和软件
根据所分析图像的性质，可以使用模式匹配和其他算法
输出组件：例如可以是用于显示数据的屏幕以及机械手臂等机械组件
未来的机器视觉已经有很多可能性，而且这些可能性几乎每天都会增加。随着视觉系统中使用的技术的发展，新应用的潜力不断扩大。我们预测，视觉系统将越来越多地构建以实现期望的结果，而不是将现有的系统用于新的用途。新技术不断涌现并不断改进。这意味着机器视觉不仅将对更多企业变得有用，而且还意味着所创建的系统将更加灵活，并且可以针对特定需求量身定制。
在计算机视觉方面，深度学习，云计算，更快的处理器和数据集成软件正在打开各种机遇。工厂车间将能够从机器学习中受益，然后与更广泛的业务ERP共享生产数据。在机器方面，组件开发提供了大大改进的原材料，例如种类繁多的可用于创建非常特定的图像捕获解决方案的相机，新镜头，复杂的机器人等。
