什么是机器视觉？

机器视觉：这是什么？

机器视觉（MV）在工业应用和过程中使用计算机视觉，其中需要根据视觉系统完成的图像处理和图像分析执行特定的动作或结果。机器视觉利用硬件和软件来帮助指导操作，依赖于系统捕获的图像。机器视觉系统可以从图像捕获中处理、分析和测量主体的独特特征。然后，系统使用来自数字图像的信息进行决策。从本质上讲，机器视觉使系统能够感知环境并执行客观的测量和决策，这就是为什么这项技术在可靠和一致地执行工业任务方面很有帮助并受到公司的高度追捧。

机器视觉可以做什么？

机器视觉可用于许多行业，从制造业到医疗保健。虽然机器视觉是一项已经存在了几十年的技术，但直到最近才可以用于各种应用。机器视觉允许工业设备查看和检测特征或缺陷，为设备提供操作指导。然后，机器视觉系统可以使用采集到的图像根据其所看到的内容做出快速决策。许多公司依靠机器视觉进行视觉检测、过程控制、材料检测等。

如今，机器视觉系统在检测系统和视觉过程中发挥着不可或缺的作用，尤其是在需要某种视觉反馈的工业应用中。机器视觉系统可用于检测物体中的缺陷、识别物体、跟踪物体、对产品进行分类、识别图案和颜色、通过或失败检测等。

随着机器学习、深度学习和更强大的软件等技术的不断进步，机器视觉的未来充满了许多可能性和越来越多的应用，这是以前不可能实现的。

要了解更多信息，请阅读机器视觉与计算机视觉。

机器视觉如何工作？

1. 机器视觉通过使用硬件、软件和电子组件的组合来工作

机器视觉系统使用相机等硬件进行观察，并使用软件根据图像分析触发各种动作。目前有先进的机器视觉软件可以帮助根据业务需求创建自定义机器视觉应用程序，并有软件技术来帮助监控和管理机器视觉系统。

2. 机器视觉技术使用从数字图像中提取的信息来做出决定

将机器视觉系统视为一种使工业设备能够看到、分析它所看到的内容并根据该分析采取行动的方法。为了正确观察和检测物体，机器视觉系统通常需要良好的照明。这可能涉及相对于机器视觉系统的相机以战略性的方式放置光源。处理图像时，可以根据设置的标准对系统进行编程，使其以某种方式运行。如果机器视觉检测到缺陷，则可以对系统进行编程，以从生产线中排除该特定项目。

3. 机器视觉的持续创新提供了更大的灵活性和更大的自动化可能性

如今，机器视觉已被广泛接受在许多应用中，包括质量控制和自动检测。这是因为技术的进步导致使用机器视觉解决的应用越来越多。其中包括过程控制和光学分拣，其中包括从散装材料中去除不需要的东西。其他应用包括机器人移动，它涉及机器人手臂要拾取的物品的定位和方向。

机器视觉系统的准确度如何？

机器视觉系统的精度取决于相机的分辨率、视野以及系统正在检查或监控的物体的大小。我们需要考虑系统是否正在查看邮票大小的东西或大型设备（或更大的设备，如足球场），所有这些都会影响机器视觉系统的准确性。

例如，如果您在大型足球场上使用系统，则精度将不如在微小视野中查看物体（例如邮票）的准确性。

另一个考虑因素是相机的分辨率，有多少像素能够解析该图像？相机正在寻找像素本身内部的对比度变化，如果相邻像素改变亮度水平或强度变化，这可能成为阈值，然后您可以使用插值软件来提高识别的准确性。

机器视觉和人类视觉有什么区别？

人类的视觉需要协调眼睛和大脑。机器视觉使用相机和软件，通过图像捕获按大小、颜色或图案查看、识别、区分和分类物品。当涉及到对复杂和非结构化事物的定性解释以及将图像与情感联系起来时，人类的视觉会大放异彩。相比之下，机器视觉在结构化环境的定量测量方面大放异彩。这是因为机器视觉系统的速度、准确性和可重复性，这是普通人类视觉可能无法跟上的。

机器视觉系统检测物体或缺陷的速度有多快？

机器视觉系统检测物体、特征或缺陷的速度归结为 3 个核心项目，这些项目在捕获和处理方面齐头并进：

1.相机的帧率

2.处理能力

3. 工作的复杂性

相机的帧速率是指它每秒可以捕获多少帧。一旦图像被捕获，智能就开始分析图像，这就是系统的计算机视觉发挥作用的地方。

处理能力也起着重要作用，这可能取决于系统的复杂性及其使用方式。例如，您是否使用机器视觉来测量物体？您是否正在检查必须将捕获的图像与其数据库中的其他几个图像进行比较的缺陷？

如今，智能相机非常复杂，IT（信息技术）架构变得越来越复杂，捕获、预处理和处理的能力都变得更加智能。

机器视觉系统在检测物体时能看到多近或多远？

机器视觉系统可以看到的距离取决于光学、照明、分辨率和相机系统光圈的组合，所有这些都可以根据所需的设置类型互换。

景深和焦距会影响相机对物体成像的效率。例如，在大景深中，什么是对焦的，什么是不对焦的（对焦的所有东西都是你的景深）。例如，要获得较大的景深，这将需要大量的照明和较低的光圈（尽可能小），对于大多数应用，这将为您提供较大的景深。因此，照明和照明在多种应用中都非常重要。这也与光学器件的分辨能力和质量有很大关系。

机器视觉有哪些不同类型？

机器视觉往往有两种类型：第一种是智能相机，它是在一个独立的硬件中的硬件和软件组合在一个“身体”中。智能相机在整个市场上更为普遍，但由于处理硬件是固定的，它们的容量确实有限。

另一种类型的机器视觉是视觉系统，它使用连接到控制器、PC 或工业 PC 或公司可能创建的专用平台的“哑”相机。这些类型的机器视觉系统更加灵活。它们更适合特定功能、高端应用以及超出智能相机能力的更具挑战性的任务。

机器视觉在自动检测中有何用处？

1. 机器视觉可以提高发布到全球的产品质量，并有助于降低成本

用于检测的机器视觉系统有助于识别特征或检测产品中的物体缺陷、功能缺陷和物理不规则性，尤其是在制造过程中。例如，机器视觉系统可用于检查瓶子或容器并检测缺陷的存在。这有助于提高在制造设施或工厂之外发布的整体产品质量。

2. 机器视觉技术有助于优化运营并减少人为错误

随着时间的推移，人眼在执行繁琐的检查任务后会感到疲倦。这可能会导致错误增加。另一方面，机器视觉没有这个问题。自动化机器视觉系统往往更准确、更可靠、更不知疲倦地执行需要相同任务的检查。这种人为错误的减少和特定任务速度的提高可以帮助降低成本，无论是在金钱还是时间方面。