机器视觉是一种计算机技术，旨在使计算机系统能够模仿人眼和大脑的功能，识别、分析和理解图像和视频。机器视觉是人工智能的一个重要分支，涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学等多个领域。简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉的分类
根据不同的标准，机器视觉可以分为多种类型：
1. 按检测功能分类
定位：确定物体的位置和方向。
缺陷检测：检测物体表面的缺陷，如裂纹、划痕等。
计数检测：统计物体的数量。
尺度测量：测量物体的尺寸和形状。
2. 按装置的载体分类
在线检测系统：在生产线等动态环境中实时检测。
离线检测系统：在静态环境中进行检测，通常用于实验室或特定的测试环境。
3. 按检测技术分类
立体检测功能：通过多视角图像重建三维模型。
斑驳检测功能：检测图像中的斑点、瑕疵等。
尺度测量：测量物体的尺寸和形状。
OCR技术：光学字符识别，用于识别图像中的文字。
机器视觉的应用领域
机器视觉在多个领域有着广泛的应用，包括但不限于：
自动驾驶：车辆的环境感知和导航。
工业检测：产品质量检测、尺寸测量等。
安防监控：视频监控、人脸识别等。
医学影像：疾病诊断、图像分析等。
交通管理：车牌识别、流量检测等。
药品包装：包装检测、错误安装检测等。
机器视觉系统的组成
一个典型的机器视觉系统通常包括以下几个部分：
照明部分：提供适当的光照条件，突出测量特征，提高图像质量。
图像获取部分：使用摄像头（如CCD或CMOS）捕获图像。
图像显示部分：显示捕获的图像，便于观察和调试。
图像处理部分：对图像进行处理和分析，提取有用的信息。
机器视觉光源的分类
在机器视觉系统中，光源的选择和使用至关重要。常见的光源类型包括：
环形光源：提供不同照射角度和颜色组合，突出物体的三维信息。
背光源：提供高强度背光照明，突出物体的轮廓特征。
条形光源：适用于较大方形结构的被测物。
同轴光源：消除物体表面不平整引起的阴影，提高成像清晰度。
线形光源：适用于流水线连续检测场合。
点光源：体积小，发光强度高，适合远心镜头使用。
通过以上分类和应用领域的介绍，可以更好地理解和应用机器视觉技术，满足不同场景的需求。
