機器視覺（Machine Vision）是指利用計算機視覺技術，讓機器或電腦探測物體、處理圖像，實現(xiàn)類似人眼的視覺系統(tǒng)，從而讓機器模擬人眼的處理和判斷能力。機器視覺技術被廣泛應用于工業(yè)制造、安全監(jiān)控、醫(yī)療診斷、自動駕駛等領域，它可以提高生產效率、降低成本、減少人工錯誤等。

機器視覺的工作原理

機器視覺主要是通過攝像機或掃描儀將圖像采集到計算機中，然后對圖像進行處理和分析。該技術的關鍵是數(shù)字信號處理，也可以利用數(shù)字信號處理技術解決機器視覺過程中的復雜度問題。常用的圖像分析方法包括：邊緣檢測、圖像分割、形態(tài)學處理、特征提取、目標檢測等。

機器視覺的基本功能

機器視覺的主要功能是圖像獲取、圖像處理和圖像分析。

圖像獲取：機器視覺的第一步是通過攝像機或掃描儀獲取圖像。采用數(shù)字攝像機進行數(shù)據(jù)采集有利于對獲得的圖像數(shù)據(jù)進行后續(xù)的數(shù)字處理。

圖像處理：對于采集到的圖像數(shù)據(jù)，需要進行預處理和處理，例如去噪、增強、濾波等。這有助于提高圖像質量，減小后續(xù)處理的難度和誤差。

圖像分析：圖像分析是機器視覺的核心部分。它主要是通過圖像處理技術，對采集到的圖像進行特征提取、目標檢測和識別等。例如，可以使用邊緣檢測算法來檢測物體的邊緣，用模板匹配算法來識別物體的特征等。

機器視覺的結構組成

機器視覺的結構組成主要包括圖像采集設備、數(shù)字圖像處理單元、圖像分析和應用軟件。

圖像采集設備：主要有數(shù)字相機、攝像機、激光掃描等，用于記錄并采集被觀察對象的圖像。

數(shù)字圖像處理單元：主要包括計算機、嵌入式系統(tǒng)等進行圖像數(shù)字化和處理。原始圖像數(shù)據(jù)在經(jīng)過通過計算機或嵌入式系統(tǒng)傳輸處理后，可以提高分析效率和準確度。

圖像分析軟件：一些專業(yè)的圖像分析軟件，流程、算法、數(shù)學模型、包括各種語言的編程庫，如C、C++、Python、OpenCV等，提供了各種算法來對采集的圖像進行圖像分析和處理。

圖像應用軟件：將分析數(shù)據(jù)用于實際應用的軟件，如應用于機器人、無人駕駛、物流匹配、碳鋼分選等領域。

結論

機器視覺是將圖像采集、處理和分析相結合的技術。它通過數(shù)字化圖像處理和特定的算法，使機器能夠模擬人眼的信息處理方式進行全自動視覺處理和分析。該技術在各個領域都發(fā)揮著越來越重要的作用，可以大大提高生產效率、減少成本、降低人工錯誤等，受到工業(yè)界和學術界的普遍關注和研究。