機器視覺系統(tǒng)就是用機器代替人眼進行各種測量和判斷。它是計算機科學(xué)的一個重要分支，融合了光學(xué)、機械、電子、計算機軟硬件技術(shù)，涉及計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等領(lǐng)域。圖像處理和模式識別技術(shù)的快速發(fā)展也極大地促進了機器視覺的發(fā)展。

視覺系統(tǒng)是用機器代替人眼進行測量和判斷。視覺系統(tǒng)是指通過機器視覺的產(chǎn)品（即攝像器件分為 CMOS 和CCD ）被捕獲的物體被轉(zhuǎn)換成圖像信號，該圖像信號被傳輸?shù)教厥獾膱D像處理系統(tǒng)、顏色和其他信息轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算，提取目標(biāo)的特征，然后根據(jù)判別結(jié)果控制現(xiàn)場設(shè)備的動作。是用于生產(chǎn)、用于組裝或包裝的有價值的機械裝置。它在檢測缺陷和防止缺陷產(chǎn)品流通到消費者手中方面具有不可估量的價值。

機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的靈活性和自動化程度。在一些不適合人工操作的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，經(jīng)常使用機器視覺來代替人工視覺；同時，在大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)過程中，人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低不準(zhǔn)確，而機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和自動化程度。而且機器視覺容易實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。產(chǎn)品可以在最快的生產(chǎn)線上進行 的測量、引導(dǎo)、檢測、保質(zhì)保量完成生產(chǎn)任務(wù)。

在布料生產(chǎn)過程中，布料質(zhì)量檢驗等重復(fù)性和智能性很強的工作只能通過人工檢驗來完成，在現(xiàn)代化的流水線上經(jīng)常可以看到許多檢驗工人在后面執(zhí)行這一過程，這將為企業(yè)增加巨大的人力成本和管理成本，但仍然不能保證100333 48636863631%的檢驗合格率（即“零缺陷”檢測布料質(zhì)量是重復(fù)性工作，容易出錯，效率低下。

流水線的自動化改造，使得布料生產(chǎn)流水線快速、實時、準(zhǔn)確、高效的流水線。在裝配線上，所有顏色的布料、和數(shù)量應(yīng)自動確認(rèn)（以下簡稱“布匹檢測”利用機器視覺的自動識別技術(shù)來完成以前由人力完成的工作。在布料的大批量檢測中，人工檢測產(chǎn)品質(zhì)量效率低不準(zhǔn)確，而機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和自動化程度。

特征提取辨識

一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標(biāo)準(zhǔn)圖像，并在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定的標(biāo)準(zhǔn)；然后拍攝檢測到的圖像，對比兩者。但在布匹質(zhì)量檢測工程中較為復(fù)雜：

1．3356圖像的內(nèi)容不是單張圖像，而是每個測量區(qū)域的雜質(zhì)數(shù)量、大小、顏色、位置不一定一致。

2．很難預(yù)先確定雜質(zhì)的形狀。

3．圖像中可能會有很多噪聲，因為布料的快速移動會反射光線。

4． 在流水線上，布料的檢驗有實時性要求。

基于以上原因，在圖像識別處理中要采用相應(yīng)的算法來提取雜質(zhì)的特征，進行模式識別，實現(xiàn)智能分析。

Color檢測

一般來說，彩色CCD相機獲得的圖像是RGB圖像。也就是說，每個像素都是由紅色組成的（R）綠（G）藍(lán)（B）代表RGB顏色空間中的一個點的三個分量。問題是這些色差和人眼的感覺不一樣。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以不管我們?nèi)搜鄣母杏X有多相似，在色彩空間里都是不一樣的。基于以上原因，我們需要將RGB像素轉(zhuǎn)換到另一個顏色空間CIELAB。目的是讓我們?nèi)搜墼谏士臻g中感受到盡可能接近的色差。

Blob檢測

根據(jù)上面得到的處理后的圖像，按照要求，在純色背景下檢測雜質(zhì)污漬，計算污漬的面積，確定是否在檢測范圍內(nèi)。因此，圖像處理軟件應(yīng)具有分離目標(biāo)檢測目標(biāo)并計算其面積的功能。

Blob分析（Blob   analysis）就是分析圖像中同一像素的連通域，稱為Blob。經(jīng)二值化（Binary   threshold）經(jīng)處理的圖像中的色點可以被認(rèn)為是斑點。斑點分析工具可以將目標(biāo)從背景中分離出來，并計算目標(biāo)的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小，還提供了相關(guān)點之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在處理的過程中，并不是逐個分析單個像素，而是對圖形的線條進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼(RLE）來表示相鄰的目標(biāo)范圍。與基于像素的算法相比，該算法大大提高了處理速度。

結(jié)果處理和控制

應(yīng)用程序將返回的結(jié)果存儲在數(shù)據(jù)庫或用戶指定的位置，并根據(jù)結(jié)果控制機械部分相應(yīng)地運動。

根據(jù)識別結(jié)果，將其存儲在數(shù)據(jù)庫中進行信息管理。以后可以隨時搜索查詢信息，管理者可以了解某段時間流水線的繁忙時間，并對下一步工作做出安排；可以知道內(nèi)布的質(zhì)量等等。

在生產(chǎn)線上，來做這種測量和判斷的人會很累、個體之間的差異會產(chǎn)生錯誤和失誤，但機器會不知疲倦地、穩(wěn)定地進行下去。一般來說，機器視覺系統(tǒng)包括照明系統(tǒng)、鏡頭、照相機系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)。對于每個應(yīng)用，我們需要考慮系統(tǒng)的運行速度和圖像處理速度、用彩色還是黑白相機、是檢測目標(biāo)的大小還是檢測目標(biāo)的缺陷、視場需要多大、分辨率需要多高、需要多大的對比度等。從功能上講，典型的機器視覺系統(tǒng)可以分為：圖像采集部分、圖像處理部分和運動控制部分。

一個完整的機器視覺系統(tǒng)的主要工作過程如下：

1、工件定位檢測器檢測到物體已經(jīng)移動靠近攝像系統(tǒng)的視場中心，并向圖像采集部分發(fā)送觸發(fā)脈沖。

2、圖像采集部分根據(jù)預(yù)設(shè)的程序和延時分別向攝像機和照明系統(tǒng)發(fā)送啟動脈沖。

3、相機停止掃描，開始新的一幀掃描，或者相機在起始脈沖到來之前處于等待狀態(tài)，在起始脈沖到來之后開始一幀掃描。

4、在相機開始新一幀掃描前開啟曝光機制，曝光時間可以提前設(shè)置。

5、另一個啟動脈沖打開燈，燈的打開時間要和相機的曝光時間相匹配。

6、相機曝光后，一幀圖像的掃描輸出正式開始。

7、圖像采集部分通過接收模擬視頻信號/d將其數(shù)字化，或者直接接收由攝像機數(shù)字化的數(shù)字視頻數(shù)據(jù)。

8、圖像采集部分將數(shù)字圖像存儲在處理器或計算機的存儲器中。

9、處理器處理圖像、分析、識別并獲得測量結(jié)果或邏輯控制值。

10、處理結(jié)果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動中的錯誤等。

從上面的工作流程可以看出，機器視覺是一個相對復(fù)雜的系統(tǒng)。由于系統(tǒng)的大部分監(jiān)控對象都是運動對象，因此系統(tǒng)與運動對象的匹配與協(xié)調(diào)就顯得尤為重要，這就對系統(tǒng)各部分的動作時間和處理速度提出了嚴(yán)格的要求。在一些應(yīng)用領(lǐng)域，比如機器人、整個系統(tǒng)或系統(tǒng)的一部分的重量等、體積和功耗都會有嚴(yán)格的要求。

機器視覺系統(tǒng)的優(yōu)點如下：

1、非接觸測量不會對觀測者和被觀測者造成任何傷害，從而提高了系統(tǒng)的可靠性。

2、具有較寬的光譜響應(yīng)范圍，如人眼不可見的紅外測量，擴大了人眼的可視范圍。

3、長時間穩(wěn)定工作，人類很難長時間觀察同一個物體，而機器視覺可以長時間進行測量、分析和識別任務(wù)。

機器視覺系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛。在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防、交通、醫(yī)療、金融甚至體育、娛樂等行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用，可以說已經(jīng)滲透到了我們的生活中、生產(chǎn)和工作的各個方面。