谈起视觉检测，大部分人都想到一个电脑加几个镜头，但是，真有那么简单吗？
机器视觉（MV）是用于在工业上通常为自动检查，过程控制和机器人引导等应用提供基于图像的自动检查和分析 的技术和方法。
机器视觉指许多技术，软件和硬件产品，集成系统，操作，方法和专业知识。
机器视觉作为系统工程学科可以被认为与计算机视觉（一种计算机科学形式）不同。
它试图以新的方式集成现有技术，并将其应用于解决现实世界中的问题。
该术语在工业自动化环境中是这些功能的常用术语，但在其他环境（例如安全性和车辆导航）中也用于这些功能。
整个机器视觉过程包括计划需求和项目的细节，然后创建解决方案。
在运行时，该过程从成像开始，然后是图像的自动分析和所需信息的提取。
视觉检测
成像设备（例如相机）可以与主图像处理单元分离，也可以与其组合，在这种情况下，该组合通常称为智能相机或智能传感器。 将完整处理功能包含在与相机相同的外壳中通常被称为嵌入式处理。
分开时，可以使用模拟或标准化数字接口（Camera Link，CoaXPress）与计算机之间的专用中间硬件，定制处理设备或抓帧器建立连接。[17] [18] [19] [20]MV实施还使用能够通过FireWire，USB或千兆以太网接口直接连接（无帧捕获器）到计算机的数码相机。
尽管常规（2D可见光）成像是MV中最常用的方法，但替代方法包括多光谱成像，高光谱成像，对各种红外波段成像，线扫描成像，表面3D成像和X射线成像。 MV 2D可见光成像的关键区别在于单色vs.颜色，帧频，分辨率，以及成像过程在整个图像上是否是同时进行的，使其适合于移动过程。
尽管使用二维成像解决了绝大多数机器视觉应用，但利用3D成像的机器视觉应用却在行业中不断发展。成像最常用的方法是基于扫描的三角测量，该方法在成像过程中利用产品或图像的运动。激光投射到物体表面。在机器视觉中，这是通过移动工件或移动相机和激光成像系统的扫描运动来完成的。摄像机从不同角度观看了该线。线的偏差代表形状变化。来自多次扫描的线被组装成深度图或点云。[26] 立体视觉用于特殊情况下，涉及一对摄像机的两个视图中都具有的独特功能。[26]用于机器视觉的其他3D方法是飞行时间和基于网格的。[26] [24]一种方法是使用伪随机结构光系统的基于网格阵列的系统，该系统由大约2012年的Microsoft Kinect系统采用。[27] [28]
图像处理
获取图像后，将对其进行处理。中央处理功能通常由CPU，GPU，FPGA或它们的组合完成。深度学习训练和推理对处理性能提出了更高的要求。 通常按照最终所需结果的顺序使用多个处理阶段。典型的序列可能始于诸如过滤器之类的工具，这些工具会修改图像，然后提取对象，然后从这些对象中提取（例如，测量，读取代码）数据，然后传达该数据或将其与目标值进行比较，创建并传达“通过/失败”结果。机器视觉图像处理方法包括：
拼接 / 套准：合并相邻的2D或3D图像。[ 需要引用 ]
过滤（例如形态过滤）
阈值：阈值始于设置或确定灰度值，该灰度值可用于以下步骤。然后，该值用于分离图像的各个部分，有时根据其是低于还是高于该灰度值，将图像的每个部分转换为简单的黑白。
像素计数：计算亮或暗像素的数量[ 需要引证 ]
分割：将数字图像分割为多个段，以简化和/或将图像表示更改为更有意义且更易于分析的内容。
边缘检测：发现物体边缘
颜色分析：使用颜色识别零件，产品和物品，从颜色评估质量，并使用颜色隔离特征。
斑点检测和提取：检查图像中是否有相连像素（例如，灰色物体中的黑洞）的离散斑点作为图像界标。
神经网络 / 深度学习 / 机器学习处理：加权和自训练多变量决策 大约在2019年有了很大的扩展，它使用深度学习和机器学习来显着扩展机器视觉功能。
模式识别，包括模板匹配。查找，匹配和/或计数特定模式。这可以包括对象的位置，该对象可以被旋转，被另一对象部分隐藏或尺寸变化。
条码，数据矩阵和“ 二维条码 ”读数]
光学字符识别：自动读取诸如序列号之类的文本
计量/度量：测量对象尺寸（例如，以像素， 英寸或毫米为单位）
与目标值进行比较以确定“通过或失败”或“通过/不通过”结果。例如，通过代码或条形码验证，会将读取的值与存储的目标值进行比较。为了进行测量，将测量值与适当的值和公差进行比较。为了验证字母数字代码，将OCR的值与适当的或目标值进行比较。为了检查污点，可以将污点的测量大小与质量标准允许的最大值进行比较。
输出
自动检查系统的常见输出是通过/失败决定。这些决定可能进而触发拒绝失败物品或发出警报的机制。其他常见输出包括机器人引导系统的对象位置和方向信息。
另外，输出类型包括数值测量数据，从代码和字符读取的数据，对象的计数和分类，过程或结果的显示，存储的图像，来自自动空间监视MV系统的警报以及过程控制信号。
还包括用户界面，用于集成多组件系统和自动数据交换的界面。
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