机器视觉简述：五大要素、与人工视觉的比较优势以及知识构成

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机器视觉简述

何为机器视觉？机器视觉就是用机器代替人的眼睛，来做测量和判断。

本人认为它本质上是一种传感器+决策系统，属于信息输入处理装置。人眼的信息输入占人脑的信息获取的总量的70%左右，可见机器视觉对于未来智能装备的作用也会越来越大。

机器视觉系统的五大要素：光学系统（光源+镜头+相机）、图像采集设备（图像采集卡）、图像处理工具（计算机）、执行机构、人机界面。

光源用于给待测物件提供足够多的亮度。

镜头用于将待测物件成像到相机的靶面上。

相机用于将待测物件的图像转换成电信号或数字信号（数码相机）。

图像采集卡用于将电信号转换成数字图像信息，相机与计算机之间的桥梁，随着智能相机的出现，未来或可省去这个硬件。

计算机用于实现图像的存储、处理，并给出分析决策到控制、执行机构。

人机界面用于信息的输入与显示。

由于技术的不断进步，现在市面上有对上面的图像采集、处理、与通信功能集成在一起的智能相机，可满足多种机器视觉的应用需要，但灵活性不如可自由开发的普通相机。

机器视觉的主要应用有：产品尺寸测量、角度测量、表面检测、纹理分析、定位导航、条码识别、数据读取、存在性、颜色分析与识别等。像PCB行业的AOI扫描设备、X-RAY钻靶设备、测长仪、自动曝光设备等，就是机器视觉应用的典型例子。

机器视觉比人工视觉的优势是具有较宽的光谱响应范围，能够把具体信息准确地用数量表示出来，它适合作准确测量、精细判断、微观识别，最适合用于大量重复性动作和眼睛容易疲劳的判断。

机器视觉是一门交叉性很强的学科。主要涵盖有下面专业：

1、电气工程，机器视觉系统中硬件与软件的设计基础。

2、高等数学，图像处理技术的一些算法基础。

3、物理学，光学系统设计的基础。

4、计算机工程，机器视觉程序设计的基础。

5、机械工程，机器视觉系统的应用。

由此可见，学习机器视觉并非易事，需要我们理论加实践慢慢积累经验。

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