一、机器视觉是什么？
官方定义：机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获取所需信息或用于控制机器人运动的装置。
详细解释：机器视觉是通过图像采集装置将被拍摄目标转换成数字图像信号，传送给图像处理系统，然后图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度等，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有 / 无等，来控制现场的设备动作。
顾名思义：机器的眼睛，使机器具有像人一样的视觉功能，从而进行测量和判断。
特征：机器视觉具有效率高、速度快、精度高等优势，与人工视觉对比如下表。
| 机器视觉 | 人工视觉 | |
| 效率 | 效率高 | 效率低 |
| 速度 | 速度快 | 速度慢 |
| 精度 | 高精度 | 受主观因素影响，精度一般 |
| 可靠性 | 检测效果稳定 | 易疲劳、有情绪 |
| 工作时间 | 可24小时不停工作 | 易疲劳，工作时间有限 |
| 信息集成 | 可实现信息集成 | 不易实现信息集成 |
| 成本 | 成本低（一次投入） | 人工成本高 |
| 环境 | 适于危险的检测环境 | 不适于危险的检测环境 |
二、机器视觉能做什么？
测量：
角度
面积
直径
检测：
缺陷检测
优劣检测
统计计数
识别：
条码识别
二维码识别
字符识别
引导定位：视觉可引导机械手进行焊接、码垛、装配等工作
三、机器视觉用在哪儿？
视觉应用具有一定的通用性，所以应用于自动化、半导体、电子、食品、玻璃、医药等行业。
自动化产线搬运
晶圆识别、校准、切割等
电子产品的尺寸测量、划痕检测
液灌食品的标签质量与位置检测
药品标签质量检测、包装日期检测
玻璃基板的厚度测量、缺陷检测
四、机器视觉怎么用？
当接触一个全新的机器视觉项目时，基本流程为：确定客户需求、方案设计、软件开发、现场调试、文档交接。在实际项目中，各个流程可能互相耦合，不过整体流程是基本明确的，整理后如下图。
五、一个典型的机器视觉应用项目
工作流程：1. 人工或者机械装置将待检产品放松至传送带上
2. 待检产品流至视觉检测工位，触发相机拍照
3. 相机采集图片传送至计算机进行图像处理
4. 检测结果显示在显示器上
5. 如果产品合格，继续检测下一产品
6.如果产品不合格，进行报警等待人工处理或者利用执行机构剔除不合格品。
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