一、什么是機器視覺

什么是機器視覺，很多人對此感到疑惑。舉一個簡單的列子，我們常見到的機器人，它的“眼睛”就是應用了機器視覺技術。機器視覺基于仿生的角度發(fā)展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統(tǒng)進行圖像處理和識別。

從大眾接受的概念上來講，機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器,配合機器視覺算法賦予智能設備人眼的功能,從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。

近年來，隨著圖像識別、智能傳感器等技術的進步，機器視覺在工業(yè)生產(chǎn)與社會生活中的應用愈發(fā)廣泛，市場滲透率持續(xù)提升，不再那么的遙不可及。

二、機器視覺的分類

機器視覺主要分為三類：單目視覺技術，即安裝單個攝像機進行圖像采集，一般只能獲取到二維圖像。單目視覺廣泛應用于智能機器人領域。然而，由于該技術受限于較低圖像精度以及數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的問題，因此需要和超聲、紅外等其它類型傳感器共同工作。

雙目視覺技術，是一種模擬人類雙眼處理環(huán)境信息的方式，通過兩個攝像機從外界采集一副或者多幅不同視角的圖像，從而建立被測物體的三維坐標。

多目視覺技術，是指采用了多個攝像機以減少盲區(qū)，降低錯誤檢測的機率。該技術主要用于物體的運動測量工作。在機械臂手眼協(xié)調方面，多目視覺技術能夠克服物體捕捉的盲區(qū)，使機械臂進行抓取更加有效。在工業(yè)機器人進行裝配領域，多目視覺也能夠識別和定位被測物體，進而提高裝配機器人的智能程度和定位精度。

三、人工智能催生機器視覺的發(fā)展

人工智能推動了機器視覺的高速發(fā)展，從手機里的美顏APP面目識別功能、人臉相冊分類，到支付寶面部識別身份驗證、儲物柜人臉識別，再到工業(yè)機器人對物體準確抓取、物流機器人障礙避讓……視覺機器在我們的身邊無處不在。

借助人工智能的“東風”，機器視覺技術成為了不少制造業(yè)企業(yè)走向智能化、信息化升級的關鍵驅動力。特別是智慧物流、智能包裝等具備一定自動化基礎，十分迫切向智能化邁進的行業(yè)，在應用機器視覺技術上更加積極主動。

作為人工智能重要領域的智能機器人，機器視覺的應用，大大加速了智能機器人的普及應用。目前，市場上不管是工業(yè)機器人還是服務機器人，對于自主避障、智能決策等能力的要求越來越高，也越來越廣泛。而機器視覺技術是機器人實現(xiàn)自主避障、智能決策等功能的基礎。

在人工智能愈發(fā)火熱的帶動下，在制造業(yè)轉型升級的巨大需求下，在機器人市場的增長驅動下，機器視覺行業(yè)迎來了爆發(fā)契機。

四、機器視覺未來應用的廣泛性

機器視覺應用廣泛,從工業(yè)視覺到計算機視覺,從人機交互到自動駕駛,從虛擬現(xiàn)實到物體自動識別,從智能安防到醫(yī)學領域,機器視覺都能作為核心技術模塊充當著重要輸入的角色。

機器視覺擴展性強,除能滿足智能制造的定位、測量、檢測等功能需求以外,還在諸如掃地機器人、無人駕駛、新興服務機器人、AR等智能生活領域起著極其重要的功能性作用,滿足其對于視覺功能的不同訴求。

此外,機器視覺的細分技術“人臉識別”,想象空間更為廣闊,可應用于身份識別、消費、客戶管理、智能安防等更多領域。

機器視覺應用于工業(yè)自動化領域,可以實現(xiàn)產(chǎn)品的檢測、測量、識別以及工業(yè)機器人的定位引導等功能。

其中檢測功能,主要為工件的瑕疵和色彩檢測、部件的有無檢測、目標位置和方向檢測等;

測量功能,主要為部件的尺寸和容量檢測,預設標記的測量(如孔位到孔位的距離)等;識別功能不同于其他領域,主要為標準條形碼、二維碼的解碼、字符的識別和確認等;工業(yè)機器人的定位引導功能,主要為輸出空間坐標,引導機械手臂精確定位等。