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机器视觉利用摄像头从环境中收集视觉数据，然后通过硬件和软件联合处理这些数据，将数据转换为适合各种应用的格式。机器视觉技术经常采用专门的光学元件来捕获图像，以便对图像的特定方面进行处理、分析和量化。
这类应用可以检查生产线上正在生产的部件的特定特征，比如评估部件是否满足产品质量标准，如果不满足，则可能会丢弃部件。机器视觉系统采用数字传感器，这些传感器位于配备专用光学元件的工业摄像头中并受到保护。传感器捕获图像后，交由计算机硬件和软件进行处理、分析、测量图像的不同属性，从而辅助决策。
除了制造业中的质量控制之外，机器视觉系统还有许多其他应用。比如，可用于交通管理系统，监视和控制交通流量，提高道路的安全性和效率。在医疗领域，机器视觉可以为诊断过程提供支持，通过精准的图像分析，尽早发现疾病。在农业领域，机器视觉系统可以监测农作物健康状况，并实现收割过程的自动化。
此外，在零售业，机器视觉可以促进自动结账系统的应用，改善客户体验和运营效率。因此，机器视觉系统功能强大，应用广泛，已成为现代科技不可或缺的一部分。
▷各种视觉系统
机器视觉系统可用于检查各种各样的产品，包括食品、饮料、药品和电子产品等。机器视觉系统使用多种机器视觉技术，包括图像识别、光学字符识别 (OCR) 和物体检测，从而识别缺陷并加以分类。另外，它也可用于测量物体的尺寸和形状，或是在整个生产过程中跟踪和追溯产品。机器视觉系统可以帮助提高产品质量，降低成本，并确保产品安全。通过在生产过程中尽早识别和纠正缺陷，机器视觉系统可以帮助避免召回和退货。
1.损伤和缺陷：机器视觉系统可用于识别各种损伤和缺陷，例如孔洞、空隙、边缘损坏、图案瑕疵、浸管弯曲、封口损坏或缺失、喷雾扳机损坏或缺失。
2.字符和代码：机器视觉系统可用于识别和验证字符和代码，例如点阵和非点打印、光学字符识别(OCR) 和 光学字符验证(OCV)、批次、日期和条形码、一维和二维条形码（二维码和定制图案），以及用于跟踪和追溯。
3.密封完整性检查：机器视觉系统可用于在密封性检查中，检查产品的密封完整性。
4.对齐和定位：机器视觉系统可用于确保产品正确对齐和定位，例如图形位置和对齐，盖子与容器匹配等。
5.匹配和验证：机器视觉系统可用于匹配和验证产品，例如确保盖子和标签图案匹配，以及确保喷雾扳机或盖子的朝向正确。
6.填充和方向：机器视觉系统可用于检查产品的填充和方向，例如填充前瓶子是否存在、方向是否正确。
根据 Expert Market Research 的报告，2023 年全球机器视觉市场规模达到了约 108.8 亿美元。预计 2024 年至 2032 年期间，该市场将以 7.90% 的复合年增长率 (CAGR) 增长，到 2032 年将达到近 215.1 亿美元的规模。
工业 4.0 和工业物联网 (IIoT) 等先进创新技术的采用和实施，是推动机器视觉市场增长的主要动力之一。工业各领域的数字化转型，加上数据分析、物联网 (IoT)、机器学习、云计算和人工智能等先进技术的加速融合，也在推动应用机器视觉技术。为了能推进实时决策、提高生产效率和自动化水平，各行各业都越来越关注装备计算机视觉设备、嵌入式软件、先进传感器和机器人的智能工厂，从而提振了机器视觉市场。然而，这种先进设备的初始成本很高，而且频繁维护也需要投入大量的资金和人力，这些因素可能会阻碍该市场增长。
机器视觉应用凭借低硬件成本，快速高效的处理器，以及完整、可扩展的软件而越来越受欢迎，这些软件可提供部署和开发机器视觉系统所需的各种要素。
得益于汽车、包装、制药及其他工业应用的迅猛增长，亚太地区的机器视觉市场正蓬勃发展。随着亚太地区工业化的不断推进，各个工业领域对先进技术的投资显著增加，预计会为机器视觉市场的扩张创造机会。此外，中国、印度、韩国和日本等国家的电子、半导体、汽车行业发展强劲，势必会令机器视觉市场的增长前景更加乐观。
机器视觉技术自 20 世纪 50 年代诞生以来，已经取得了令人瞩目的进步。机器视觉的发展与摄像头传感器的演变紧密相连。早期的 CCD 质量很高，但速度和分辨率较差。CMOS 传感器的出现促进了降价和提速，为发展百万级像素传感器及红外线、高光谱等特殊类型的传感器奠定了基础。
深度学习技术的蓬勃发展让传感器成功与 AI 紧密结合，使得实时物体检测和场景理解成为可能。随着 3D 成像、边缘计算和先进传感器技术的不断进步，这一趋势将持续发展，未来的机器有望以越来越高的准确度和智能水平“看待”世界，为我们构建一个自动化且富有洞察力的环境。
人工智能 (AI) 和深度学习的持续进步极大地增强了机器视觉系统的能力。AI 算法，特别是卷积神经网络 (CNN) 等深度学习技术，彻底改变了图像处理和模式识别领域。这些系统可以从海量数据中学习，现在已能准确识别物体、面部和场景并加以分类。
这方面的进展使得面部识别、自动驾驶汽车、医学成像和安全监控等领域取得了重大突破。随着 AI 的不断演进，机器视觉预期会变得更加精密，适应性更强，并能处理日益复杂的视觉任务。这无疑将推动机器视觉领域的进一步发展和创新。
图 1：机器视觉通用系统示意图
在工业领域，机器视觉用于电子元件分析、特征识别、物体和图案识别及材料检验。它可以帮助不同过程实现自动化，通过图像处理发现故障。由于机器视觉能够减少人工操作并提高产品制造的精度，因此备受欢迎。
下面的系统示意图显示了工厂环境中用于检查物体的机器视觉实现方式。本节说明机器视觉系统的不同部分或模块。大多数工厂检查系统使用的都是类似的模块，但可能存在一些细微差别。
摄像头模块：摄像头模块包括镜头和图像传感器，用于拍摄物体的照片以供稍后分析。镜头会根据照明条件和所拍摄物体的特点来选择焦距和光圈范围。图像传感器位于镜头后部的像平面处，负责信息的光电转换。
图像处理器：可利用图像处理算法分析摄像头模块的数字数据。以下是机器视觉图像处理的主要步骤：
◆预处理：预处理包括消除噪声和增强对比度。
◆颜色管道：颜色插值、颜色平衡、孔径校正
◆图像识别：
分割：在此过程中应用阈值并确定图像的边缘。
特征提取：在此过程中可以提取尺寸、颜色、长度、形状或这些特征的组合。
处理单元：需要一个处理单元和内置软件来处理图像和执行检测、测量、比较等，以确认图像是否满足质量标准，或为系统提供类型验证或机器人控制。
照明模块：照明是视觉系统中最具挑战性的方面之一。物体或场景的照明不当或照度低，可能会大大增加视觉系统的错误率。不过，应用的照明是否适当在很大程度上取决于要完成的任务。
传感器：机器视觉系统通常包含光学传感器、磁传感器、激光雷达、超声波传感器和光传感器，构成了检测系统的一部分。传感器检测最终产品是否存在缺陷。根据设置，传感器还可能触发图像采集和处理，或使用某种形式的执行器来对有缺陷的部件进行分类、分流或剔除。
选择黑白传感器还是彩色传感器，取决于对颜色信息和光敏度的权衡。彩色传感器通过红色、绿色和蓝色通道捕捉自然图像，因此非常适合要求通过颜色识别物体的场合。然而，彩色传感器在低光条件下表现不佳，因为颜色滤波器阵列 (CFA) 会阻挡某些用于捕获颜色数据的光线。相反，黑白传感器舍弃了 CFA，以灰阶捕捉所有入射光。因此，黑白传感器在低光条件下要敏感得多，并且处理速度可能更快。
显示：机器视觉中显示模块的主要作用是将处理后的图像或视频数据清晰直观地显示出来。在机器视觉系统中，显示模块是一个关键组件，用于显示和解读所捕获的图像或视频数据。它以直观的方式呈现处理后的信息，方便用户评估数据的质量，识别潜在的缺陷，并根据经过分析的图像做出明智的决策。
为了选择适当的机器视觉方案，有必要单独评估机器视觉的各个阶段。
图像捕捉 -机器视觉系统的用途应该从一开始就明确定义。以图像捕捉/摄像头模块为例。这类系统必须配备具有快速帧率和短曝光时间的高像素质量摄像头。另一方面，如果要根据产品的温度对产品进行评估，则必须使用红外摄像头。简而言之，设备合适与否取决于具体的使用场景。
图像处理/识别 -必须选择合适的图像处理软件或图像识别软件，并将软件集成到图像捕捉所用的系统中。图像处理软件将在硬件上运行，硬件将决定图像处理速度。所需的速度取决于具体使用场景，针对合适的速度进行优化将能有效降低硬件成本。
系统动作 -图像处理和分析软件必须与采取行动的系统无缝集成。考虑机器视觉系统的总拥有成本时，需要纳入集成成本。
未完待续，如需下载机器视觉白皮书完整版，请关注我们后续推文。
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