机器视觉技术的组成与分类反复强调其优势
随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的重要性日益凸显。我们将探讨机器视觉技术是如何工作，以及它为何成为实现流程自动化和质量改进的理想选择。这门交叉学科涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理和模式识别等多个领域。通过模拟人的视觉功能，机器视觉使用计算机从图像中提取信息，并进行理解，以便用于实际检测、测量和控制其最大的特点是速度快、高信息量且功能多。
什么是机器视觉？定义简单：它是一种利用光学设备自动接收并解释真实场景图像以获取信息，并控制机械或流程。例如，在啤酒生产中，填充液位检测系统通过相机拍摄每个啤酒瓶的照片，然后软件分析图片以确保瓶子已达到正确填充水平。如果未满足标准，将会被从生产线上移除。
除了液位检测，机器视觉还能进行物品测量，如确定火花塞间隙或提供位置信息。在一个示例中，一台滤油器（右）可以通过或未通过检测，而另一个支架上的中心轴头宽度（左）也可精确测量。
这种二进制系统仅提供两种结果：产品合格则显示“通过”，不合格则显示“未通过”。虽然人类对复杂场景有天赋，但因其速度快、精度高以及可重复性而擅长于结构化场景定量测量。此外，由于减少了与被检验元件直接接触，它能够防止损坏并降低维护成本。此外，还带来了操作安全性优势，同时防止了洁净室污染及危险环境暴露给工人。
分类方面，我们有智能相机和基于嵌入式/PC系统。而组成包括图像获取（如光源镜头相机会采集卡机械平台），图像处理与分析（工控主机软件及其界面），以及判决执行部分（电传单元机械单元）。
