在從自然界獲得的各種信息中，從機器視覺獲得的信息量最高，約占總量的80%。 隨著信息技術的發展，人類的視覺功能越來越多地被賦予計算機、機器人和其他智能機器。 現在機器視覺( MV )技術已經產品化了。 視覺傳感器、鏡頭、高速攝像機、視覺軟件、圖像采集卡、視覺處理器等越來越完善。 在工業自動化環境中，機器視覺越來越受到業界的關注，多用于自動駕駛汽車、包裝和物流、機器人和無人機等。
提到機器視覺，技術人員可能會有很多理解，本文試圖從四個方面逐一說明關于機器視覺應該理解的真相。
真相1 )機器視覺計算機視覺
機器視覺是指通過光學儀器和非接觸式傳感器自動接收和處理實際物體圖像，獲取所需信息和控制機器人運動的裝置。 20世紀50年代開始運行，20世紀80年至90年，該技術正式起飛，并逐漸開始普及。 經過幾十年的發展，機器視覺已經對它是什么以及它如何工作積累了各種各樣的定義。
自動化成像協會( AIA )給出了更廣義上的定義。 也就是說，機器視覺包括所有工業APP應用和非工業APP應用，軟硬件結合為設備執行基于圖像捕獲和處理的功能提供操作指導。 而SearchEnterpriseAI給出了機器視覺的狹義定義，稱之為“計算機視覺能力”。 該系統使用一個或多個相機、模數轉換器( ADC )或數字信號處理( DSP )將產生的數據傳輸到計算機或機器人控制器。
在實際應用中，機器視覺通常需要配合自然語言處理、機器人過程自動化( RPA )、人工智能( AI )、機器學習)等其他先進技術來實現自動化所需的“視覺”功能。 機器視覺可以被認為是自動化的眼睛。 AI和ML是大腦，RPA提供完成工作所需的“鍵盤手”。 近年來，自動化的采用速度加快，對企業保持行業競爭力很重要。 如果將自動化視為“數字化員工”在工作，如果不添加機器視覺，所有這些“數字化員工”將失明。
計算機視覺近年來也在業界很受歡迎，它與機器視覺有什么聯系呢？ 從宏觀上講，機器視覺是一種以新的方式與現有技術集成并應用于解決現實世界問題的技術能力，是一門系統工程學科。 計算機視覺是計算機科學的一種形式，不是通過固定在機器人上的視覺設備，例如照相機等有形硬件來實現的。更具體地說，機器視覺是系統的主體，計算機視覺是系統的智能，是處理信息的大腦。 如果沒有計算機視覺，機器視覺就不起作用。 機器學習、深度學習和神經網絡是通過機器視覺系統更快處理項目的三種技術。 這三種技術可用于擴大對機器視覺定位內容的理解，使之成為機器視覺的寶貴資產。 隨著計算機視覺技術的進步，機器視覺潛在應用的可能性也相應增加。
值得注意的是，機器視覺與圖像處理同樣是兩個不同的概念，圖像處理是輸出圖像的過程，機器視覺系統是汽車、電子與半導體、食品與飲料、道路與車輛交通或智能運輸系統( ITS )、醫療圖像、包裝、標簽與打印、制造* *
真相2 :軟硬件的發展推動了機器視覺的進步
機器視覺是工業自動化的眼睛。 其主要工作流程是將通過相機、CMOS、CCD等機器視覺產品拍攝的物體轉化為圖像信號，并將圖像信號傳輸到專用的圖像處理系統。 根據像素分布、亮度、顏色等信息，將圖像信號轉換為數字信號，最終使機器(機器人和其他工業工具)能夠完成制造和質量驗證等工業任務。
機器視覺是工業4.0的重要元素，通過改善庫存、檢測故障產品、提高制造質量等多種方式支持工業自動化系統。 要準確模擬人類感知，機器視覺需要一系列設備和軟件的幫助。 這些軟硬件技術的發展進一步推動了機器視覺技術的發展。
