什么是机器视觉？

根据制造工程师协会的定义：

机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。

那么，这到底是什么意思呢？简单来说，机器视觉就是为了流程控制或检测所制造的产品而从数字图像中自动提取信息，看下图示范：

▲ 机器视觉运用图解

为了更好地理解机器视觉，下面，我们以啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明：当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒瓶和持续的流程统计数据。

▲图1 啤酒瓶填充液位检验示例

在这个应用示例中，填充液位检验系统仅可提供两种结果，这显示了二进制系统的特征：1、  如果产品合格，则检测结果为“通过”2、  如果产品不合格，则检测结果为“未通过”。另外，机器视觉系统还能进行物品测量，比如确定火花塞间隙或提供位置信息，引导机器人在制造组装过程中将元件对位，图2显示的例子主要是说明机器视觉系统如何能够用于进行滤油器(右)通过或未通过检测，以及测量支架上中心轴头的宽度(左)。

  

▲图2 机器视觉系统能够在生产线上进行实时测量和检验

比如加工支架(左)或滤油器(右)

机器视觉的发展历程机器视觉初形成于 20 世纪 80 年代和 90 年代的半导体、电子和汽车行业，当然，时至今日机器视觉已经取得了相当大的发展，随着复杂性和成本的降低，它已快速渗透到诸多新领域，如严格管制的卫生和消费品行业，以及主要将其用于读取条码和分类包裹的打包、邮递和零售等新领域。

机器视觉的优势究竟有哪些？

虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释，但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势，擅长于对结构化场景进行定量测量，举例来说，在生产线上，机器视觉系统每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测。配备适当分辨率的相机和光学元件后，机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。

另外，由于消除了检验系统与被检验元件之间的直接接触，机器视觉还能够防止元件损坏，也避免了机械部件磨损的维护时间和成本投入。通过减少制造过程中的人工参与，机器视觉还带来了额外的安全性和操作优势。此外，机器视觉还能够防止洁净室受到人为污染，也能让工人免受危险环境的威胁。机器视觉技术人才现在有多吃香？

2018年开始，机器视觉呈井喷式发展，自动化工厂对于机器视觉的需求越来越旺盛，对自动化工程师而言，掌握机器视觉几乎成为必备的技能之一。

(数据来源：职友集)

以上海机器视觉工程师工资为例，平均薪资为16040元，其中10K以上薪资占82.4%，20K以上占比38.3%，这在自动化领域中绝对是高薪收入，看看自己的工资条，心动了吗？

关于机器视觉，我们需要什么能力

想要做好机器视觉，那下面的这些技能不可不会：

了解相机的基本概念、成像原理及应用范围，掌握相机、镜头和光源的分类、选型知识，能够根据不同工况制定打光方案；

• 熟悉机器视觉处理软件的操作使用，图像的采集配置方法；

• 熟练掌握定位工具、斑点检测工具、测量及识别类工具的应用；

• 掌握常用的通讯方式及通讯协议、视觉和机器人通讯时的软件设置，机器人端、视觉端的程序编写；

• 具备独立完成机器视觉的测量、检测、引导、识别等；

指南车机器视觉学习平台

如果你想学习机器视觉，却苦于不知如何下手，当你尝试过自学却行不通，又因市面上动辄几万元的培训费用而头痛不已时，你还可以选择报名指南车机器人工程师学院推出的“机器视觉学习平台”。

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