機器視覺技術，是一門涉及人工智能、神經生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。機器視覺技術最大的特點是速度快、信息量大、功能多。

基本簡介

機器視覺技術

機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，但并不僅僅是人眼的簡單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。

系統優勢

將機器視覺技術應用于禽蛋品質檢測具有人工檢測所無法比擬的優勢。表面缺陷與大小、形狀是蛋品品質的重要特征，利用機器視覺進行檢測不僅可以排除人的主觀因素的干擾，而且還能夠對這些指標進行定量描述，避免了因人而異的檢測結果，減小了檢測分級誤差，提高了生產率和分級精度。艾菲特光電技術

系統組成

一個典型的工業機器視覺應用系統，包括數字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、光源照明技術、光學成像技術、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。

機器視覺系統在質量檢測的各個方面得到了廣泛的應用，例如：采用激光掃描與CCD探測系統的大型工件平行度、垂直度測量儀，它以穩定的準直激光束為測量基線，配以回轉軸系，旋轉五角標棱鏡掃出互相平行或垂直的基準平面，將其與被測大型工件的各面進行比較。在加工或安裝大型工件時，可用該認錯器測量面間的平行度及垂直度。

以頻閃光作為照明光源，利用面陣和線陣CCD作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件，實現熱軋螺紋鋼幾何參數在線測量的動態檢測系統。

視覺技術實時監控軸承的負載和溫度變化，消除過載和過熱的危險。將傳統上通過測量滾珠表面保證加工質量和安全操作的被動式測量變為主動式監控。

用微波作為信號源，根據微波發生器發出不同波特率的方波，測量金屬表面的裂紋，微波的波的頻率越高，可測的裂紋越狹小。

有人會說這些年來機器視覺技術的進步一直在提高。然而，當回望過去的35年，功能上的差異是巨大的。最早的機器視覺系統需要微計算機，而且它們的功能很有限。首先認識到微處理器的潛能的其中一個公司是物體識別系統，也是我的老母校。最早的微處理器沒有很大的計算能力，因此基本的模式識別算法不得不被舍棄。好消息是可以做灰度級的處理算法，但壞消息是能做灰度級的處理算法而不能在好的灰度比例變化與壞的灰度比例變化之間做出判別。因此，除非有一個全職的工程師來管理這些設置，錯誤拒絕的數目是紊亂的，

在那個時期的其他機器視覺系統也好不了哪里去。許多的硬件都被設計來完成更復雜的圖像處理算法，但是，這些只是在少量算法下才會很好工作，對于一個應用經常沒必要用最好的算法。這些早期技術在一些應用中體現出重大的進步，比如光源，相機和物體的物理排列，特別是為自身設計的光源，還有它們之間的連接。優化分段處理是減少計算大量圖像處理算法的關鍵。

幸運地是今天機器視覺的潛在計算技術在這些年里取得了很大的進步。結果是產生出更多成功的應用。配備機器視覺的很多產品都是可用的。在10～15年以前可用的性能優于機器視覺工具包的視覺傳感器在今天已是普遍使用了。在一些情況下，智能相機結合處理大多數計算任務的FPGA，DSP和微處理器則會更具有智能性。具有多種連接性的數字攝像機能將一臺個人電腦變成一個機器視覺系統。在這里電腦可能需要配備更智能的幀采集器，它可以插在電腦上，處理大多數圖像處理任務。

在這些產品中內在的計算能力的不斷提高，基于擁有權設計的機器視覺硬件在下滑。越來越多的特殊應用機器視覺系統能由一個或另一個配備的機器視覺排列來處理。