什么是机器视觉？如何在当今的商业中使用它？

理解机器视觉系统的最简单方法之一就是将其视为机器的“眼睛”。该系统使用摄像机捕获的数字输入来确定操作。企业以各种方式使用机器视觉系统来提高质量，效率和运营。

机器视觉系统如何工作？

自1950年代以来，一些制造工厂就开始使用机器视觉系统，但是在1980年代至1990年代，事情才真正开始扩展。无论是工业应用还是非工业应用，软件和硬件的结合都可以使机器视觉系统成为可能。以下是涉及的典型组件：

· 感测器

· 抓帧器

· 相机（数字或模拟）

· 足以让相机捕捉高质量图像的照明

· 能够分析图像的软件和计算机

· 可以识别模式的算法；在某些用例中很重要

· 屏幕或机械组件等输出

让我们看看在制造操作中使用机器视觉检查产品时这些组件如何协同工作，这是实践中机器视觉系统的一个非常常见的示例。

当传感器检测到产品存在时，该过程开始。然后，传感器触发光源以照亮该区域，并触发照相机以捕获产品或产品组件的图像。抓帧器（数字化设备）将相机的图像转换为数字输出。数字文件保存在计算机上，因此可以由系统软件进行分析。该软件将文件与一组预定标准进行比较以识别缺陷。如果发现缺陷，则产品将无法通过检查。

机器视觉和计算机视觉之间有什么区别？

计算机视觉和机器视觉是重叠的技术。机器视觉系统需要计算机和特定的软件才能运行，而计算机视觉不需要与机器集成。例如，计算机视觉可以分析数字在线图像或视频以及运动检测器，红外传感器或其他来源（而不仅仅是照片或视频）中的“图像”。机器视觉是计算机视觉的子类别。

机器视觉在业务中如何使用？

除了将机器视觉用于质量控制目的之外，它还在当今以多种方式帮助企业进行识别，检查，指导等。这里有一些例子：

纠正生产线缺陷：除了使用机器视觉来识别有缺陷的产品之外，机器视觉还可以帮助确定生产线中引入问题的位置，从而可以采取纠正措施。

耕种：收割机使用机器视觉来检测葡萄在葡萄藤上的位置，以便自动收割机可以在不破坏任何葡萄的情况下摘取葡萄。机器视觉还被用作农业机械的一部分，以监视农作物并检测植物上的疾病。

库存控制和管理：在读取组件和产品上的条形码和标签的过程中，机器视觉至关重要。这不仅对库存控制有重要的应用，而且在制造过程中也要确保当产品沿着装配线移动时添加正确的组件。机器视觉对于机器人在仓库中进行垃圾箱拣选至关重要。

产品跟踪和可追溯性：在药品等严格管制的行业中，重要的是能够跟踪成分，产品序列号并监控有效期，这使机器视觉变得异常容易。

测量和校准：无论是测量火花塞中的间隙以确保其符合规格，还是确定需要校准的量规，机器视觉都会自动执行并使过程效率很高。

安全性：无论是在重型设备施工现场还是跟踪食品供应，机器视觉都可以极大地提高安全性。

随着技术的不断完善，机器视觉的使用将继续增长。