一、机器视觉系统简介
机器视觉顾名思义是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量、定位等功能。机器视觉可以显著提高生产效率和自动化、智能化程度。一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机、图像处理硬件、图像处理软件、执行单元等。
机器视觉综合了光学、机械、电子、计算机软硬件方面的技术，涉及图像处理、模式识别、人工智能、光机电一体化等多个领域。近年来，图像处理和人工智能等技术的快速发展，极大地推动了机器视觉的发展。
图一：机器视觉工作流程图
二、机器视觉系统工作原理
机器视觉系统通过图像采集硬件(相机、镜头、光源等)将光信号转换成图像信号，并传送给图像处理软件。图像处理软件根据像素亮度、颜色分布等信息，对目标进行特征提取，并做出相应的判断，根据结果输出来控制现场设备，实现检测功能。
视觉处理系统包含硬件和软件两方面。根据硬件的不同，机器视觉系统分为智能相机和基于PC的视觉系统。一个基于PC的机器视觉系统最为核心的部分由光源、镜头、相机、视觉处理系统四个部分组成。
镜头主要作用是将被测目标成像至摄像机的感光芯片上。
相机主要作用是采集图像，将光信号转换成电信号，从而输出图像给计算机。
软件的核心技术为图像处理及分析算法，它包括图像增强、图像分割、特征抽取、图像识别与分析等。通过图像处理与分析，对产品质量判断、尺寸测量，并将结果信号传输到相应的硬件进行显示或执行。
三、机器视觉与人工视觉的对比
在以往大批量工业生产过程中，主要靠人工视觉对产品进行测量、识别和分析。由于人工视觉处理时，效率低，稳定性差且精度不高，用机器视觉可以大幅度提高处理效率和自动化程度；同时，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合，也常用机器视觉来替代人眼，如核电站监控、晶圆缺陷检测；而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术之一。由于机器视觉系统可快速获取大量信息，且易于自动处理及信息集成，故在现代自动化生产过程中，机器视觉系统广泛用于装配定位、产品质量检测、产品识别、尺寸测量等方面。机器视觉与人工视觉主要区别如下表。
表一：机器视觉与传统人工视觉的对比
四、机器视觉助力合作伙伴赢得百亿订单
对于现在的设备生产商来说，竞争压力是比较大的。具体体现在：越来越多的资本进入设备生产与制造，设备同质化严重，为了长久的矗立于市场，有很多设备商不得不采取低价冲量的手段，走传统薄利多销的路子。这样的结果对于大多数设备商来说是不能接受的，因为做设备这一板块，从项目的开始规划到技术工程师的设计及后期产品的出售，要花费很多的时间、精力及人力。不是传统薄利多销走批发行业所能比拟的。用大家常常调侃的话说就是：操着卖XX的心，赚着卖蔬菜的钱。
面对以上难题，如何在众多设备商中脱颖而出，不仅是设备商要来考虑的，也是最终端客户要看到的。面对市场上日趋一致的商品，通过提高设备的附加值，未必不是一个好的选择。虽然从制造成本商来说，可能会提高，但通过这些附加值能够使自身设备的价值更上一步台阶。尤其是在国家十四五会议召开后，国家对工业也有了新的规划，工作重心从之前注重量的规划转化为更注重于质的转变。从工业大国转换为工业强国。对于国家这一大的方针，终端客户也越来越注重所购买的设备能不能生产优质的产品或检测出劣质的产品。
笔者了解到，年初有位设备商成功拿下一个国内知名企业百亿的大订单（企业名称不方面透露），这笔大订单足够这个设备企业制造商迅速跻身于顶级设备商的目录之中。这位设备商为何能从众多设备商中杀出重围呢。具体可分为一下两点：第一，设备有亮点；第二点，企业的商务谈判能力。这里我想主要谈一谈第一点，为何说这位设备商的机器设备有亮点呢？该设备在设计制造中，在机器检测这一部分用到了国内最前沿的机器视觉设备即自动化检测设备。通过要求的精度，进行系统的操作，能在操作的过程中，快速找到不良品，并标记发送给图像处理终端。机器视觉的应用，极大的促进了该设备商的成功。
总结：在工业自动化的潮流下，如何保证生产出的产品质量达到需求，这是的重中之重。机器视觉的普遍应用也许能够解决众多设备商的难题。
（我是深耕于机器视觉的工程师阳，有关于机器视觉自动化检测方面的问题大家可以一起讨论，一起为工业强国这个目标而奋斗吧。同志们！）
机器视觉顾名思义是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量、定位等功能。机器视觉可以显著提高生产效率和自动化、智能化程度。一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机、图像处理硬件、图像处理软件、执行单元等。
机器视觉综合了光学、机械、电子、计算机软硬件方面的技术，涉及图像处理、模式识别、人工智能、光机电一体化等多个领域。近年来，图像处理和人工智能等技术的快速发展，极大地推动了机器视觉的发展。
图一：机器视觉工作流程图
二、机器视觉系统工作原理
机器视觉系统通过图像采集硬件(相机、镜头、光源等)将光信号转换成图像信号，并传送给图像处理软件。图像处理软件根据像素亮度、颜色分布等信息，对目标进行特征提取，并做出相应的判断，根据结果输出来控制现场设备，实现检测功能。
视觉处理系统包含硬件和软件两方面。根据硬件的不同，机器视觉系统分为智能相机和基于PC的视觉系统。一个基于PC的机器视觉系统最为核心的部分由光源、镜头、相机、视觉处理系统四个部分组成。
镜头主要作用是将被测目标成像至摄像机的感光芯片上。
相机主要作用是采集图像，将光信号转换成电信号，从而输出图像给计算机。
软件的核心技术为图像处理及分析算法，它包括图像增强、图像分割、特征抽取、图像识别与分析等。通过图像处理与分析，对产品质量判断、尺寸测量，并将结果信号传输到相应的硬件进行显示或执行。
三、机器视觉与人工视觉的对比
在以往大批量工业生产过程中，主要靠人工视觉对产品进行测量、识别和分析。由于人工视觉处理时，效率低，稳定性差且精度不高，用机器视觉可以大幅度提高处理效率和自动化程度；同时，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合，也常用机器视觉来替代人眼，如核电站监控、晶圆缺陷检测；而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术之一。由于机器视觉系统可快速获取大量信息，且易于自动处理及信息集成，故在现代自动化生产过程中，机器视觉系统广泛用于装配定位、产品质量检测、产品识别、尺寸测量等方面。机器视觉与人工视觉主要区别如下表。
表一：机器视觉与传统人工视觉的对比
四、机器视觉助力合作伙伴赢得百亿订单
对于现在的设备生产商来说，竞争压力是比较大的。具体体现在：越来越多的资本进入设备生产与制造，设备同质化严重，为了长久的矗立于市场，有很多设备商不得不采取低价冲量的手段，走传统薄利多销的路子。这样的结果对于大多数设备商来说是不能接受的，因为做设备这一板块，从项目的开始规划到技术工程师的设计及后期产品的出售，要花费很多的时间、精力及人力。不是传统薄利多销走批发行业所能比拟的。用大家常常调侃的话说就是：操着卖XX的心，赚着卖蔬菜的钱。
面对以上难题，如何在众多设备商中脱颖而出，不仅是设备商要来考虑的，也是最终端客户要看到的。面对市场上日趋一致的商品，通过提高设备的附加值，未必不是一个好的选择。虽然从制造成本商来说，可能会提高，但通过这些附加值能够使自身设备的价值更上一步台阶。尤其是在国家十四五会议召开后，国家对工业也有了新的规划，工作重心从之前注重量的规划转化为更注重于质的转变。从工业大国转换为工业强国。对于国家这一大的方针，终端客户也越来越注重所购买的设备能不能生产优质的产品或检测出劣质的产品。
笔者了解到，年初有位设备商成功拿下一个国内知名企业百亿的大订单（企业名称不方面透露），这笔大订单足够这个设备企业制造商迅速跻身于顶级设备商的目录之中。这位设备商为何能从众多设备商中杀出重围呢。具体可分为一下两点：第一，设备有亮点；第二点，企业的商务谈判能力。这里我想主要谈一谈第一点，为何说这位设备商的机器设备有亮点呢？该设备在设计制造中，在机器检测这一部分用到了国内最前沿的机器视觉设备即自动化检测设备。通过要求的精度，进行系统的操作，能在操作的过程中，快速找到不良品，并标记发送给图像处理终端。机器视觉的应用，极大的促进了该设备商的成功。
总结：在工业自动化的潮流下，如何保证生产出的产品质量达到需求，这是的重中之重。机器视觉的普遍应用也许能够解决众多设备商的难题。
（我是深耕于机器视觉的工程师阳，有关于机器视觉自动化检测方面的问题大家可以一起讨论，一起为工业强国这个目标而奋斗吧。同志们！）
