机器视觉技术发展的现状和应用

机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的精度和速度，借助红外线，紫外线，X射线，超声波等高新探测技术，机器视觉在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出的优点，机器视觉技术现已得到广泛的应用。本文维视图像带你了解一下机器视觉技术的特点和应用。

工业机器视觉的特点

广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解和控制。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别。

第一、工业机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照 明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。

第二、工业机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工人来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。

第三、对工业机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要的是光、 机、电一体化的综合能力。

第四、工业机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。

工业机器视觉的应用

一、机器视觉在工业检测中的应用

目前，机器视觉己成功地应用于工业检测领域，大幅度地提高了产品的质量和可靠性，保证了生产速度。例如产品包装印刷质量的检测、饮料行业的容器质量检测、饮料填充检测、饮料产品封口检测、木材厂木料检测、半导体集成块封装质量检测、卷钢质量检测和水果分级检测等。在制药生产线上，使用机器视觉技术可以对药品包装进行检测，以确定是否装入正确的药粒。

二、机器视觉在医学中应用

在医学领域，机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析，主要利用数字图像处理技术、信息融合技术对互射线透视图、核磁共振图像、CT图像进行分析或对其它医学影像数据的统计和分析。不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织的图像。例如，X射线反映的是骨骼组织，核磁共振影像反映的是有机组织图像，而医生往往需要考虑骨骼与有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，以便于医学分析。用数字图像处理的方法进行细胞个数统计是利用数字图像的边缘提取与图像分割技术，自动完成细胞个数的统计，节省了人力并提高了效率。

三、机器视觉在机器人导航及视觉伺服系统中的应用

赋予机器人视觉是机器人研究的重点之一，其目的是要通过图像定位、图像理解、向机器人运动控制系统反馈目标或自身的状态与位置信息。如摄像机被固定在云台上，一个机械手在一定范围内抓取和移动工件，工业摄像机利用动态图像识别与跟踪算法，跟踪被移动工件，始终保持其处于视野的正中位置。

四、机器视觉在图像监控、安防、交通管理中的应用

在闭路电视监控系统中，机器视觉技术被用于增强图像质量，捕捉突发事件，监控复杂场景，鉴别身份，跟踪可疑目标等，能大幅度提高监控效率，减少危险事件发生的概率。在交通管理系统中，机器视觉技术被用于车辆识别、调度，向交通管理与指挥系统提供相关信息。

五、机器视觉在卫星遥感中的应用

卫星遥感图像信息量大，数据存在多种干扰和误差，处理和分析的工作量、难度都很大。机器视觉技术被用于分析各种遥感图像，?行环境监测、地理测量，根据地形、地貌的图像和图形特征，对地面目标进行自动识别、理解和分类等。

机器视觉技术的诞生和应用，极大地解放了人类劳动力，提高了生产自动化水平，改善了人类生活现状，其应用前景极为广阔。目前在国外，机器视觉技术已广泛应用于生产、生活中，而我国正处于起步阶段，急需广大科技工作者的共同努力，来迅速提高我国机器视觉技术的发展水平，为我国的现代化建设做出自己的贡献。