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機器視覺技術是計算機科學的一個重要分支，它涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光學、機械等多個領域，其目的就是給機器或者自動生產線添加一套視覺系統。機器視覺是采用機器代替人眼來做測量與判斷，通過計算機攝取圖像來模擬人的視覺功能，實現人眼視覺的延伸。

一個完整的視覺采集系統是由眾多功能模塊共同組成，一般由光學系統（光源、鏡頭、工業相機）、圖像采集單元、圖像處理單元、執行機構及人機界面等模塊組成，所有功能模塊相輔相成，缺一不可。好的機器視覺系統能夠為制造業提供更多有利于提高產品質量和生產效率的硬件支持。

通過機器視覺產品（即工業相機）將待檢測目標轉換成圖像信號，傳送給圖像處理分析系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場設備的動作。

在生產制造行業，安全和防范意識的提升，以及對于重復性勞動帶來的傷害的重視，都成為工業機器人視覺大行其道的助推力。同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。

視覺采集系統就是利用各種傳感器代替人眼來作各種測量和判斷。視覺系統在機器人技術中具有重要的作用。

目前，工業機器人視覺的應用行業越來越廣泛，如3D打印、裝配、建筑、電子、物流、倉儲、生產制造、農業等等，隨著中國制造2025戰略的深入，智能工業機器人市場有著更大的增長勢頭，機器視覺作為必不可少的核心技術。

與人類視覺相比，機器視覺優勢明顯:

大批量生產是在現代工業生產的主要模式，該模式中殘次品是不可避免的，因此及時檢測及次品剔除是確保產品質量的重要保障，對比人工檢測機器視覺不僅能夠有效提升效率，還能打破檢測的限度，實現肉眼無法完成的精密檢測。

除精度、速度外，機器視覺檢測還具備了人工檢測無法實現的穩定性，即便連續性工作也會維持工作的質量的效率。特別重要的一點，是信息的集成與留存，機器視覺獲得的信息量是全面且可追溯的，相關信息可以很方便的集成和留存。

機器視覺系統可以通過機器視覺產品，將攝取的目標轉換成圖像信號，傳送給專業的圖像處理系統，然后再根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉化成相應的數字化信號，進而根據判別的結果來控制現場設備的動作。智能制造把工業機器人與機器視覺緊密結合起來，機器視覺將是人工智能的下一個方向。