機器視覺應用于各種工業過程，如材料檢驗、物體識別、模式識別、電子元件分析，以及簽名、光學字符和貨幣的識別。

　　機器視覺是計算機感知環境的能力，一臺或多臺攝像機用于模數轉換和數字信號處理，圖像數據被發送到計算機或機器人控制器。

　　人類的眼睛可以感知390到770納米的電磁波，而攝像機可以感知比這更寬的波長范圍，一些機器視覺系統可以在紅外線、紫外線或x射線波長下工作。

　　機器視覺通常與計算機的視覺能力聯系在一起。術語“計算機視覺”是指計算機將圖像數字化、處理數據并采取某種行動的技術。

　　機器視覺系統利用機器人中的傳感器在計算機的幫助下觀察和識別物體。機器視覺應用于各種工業過程，如材料檢驗、物體識別、模式識別、電子元件分析，以及簽名、光學字符和貨幣的識別。

　　除了材料檢測，機器視覺系統還有其他一些應用。用于可視化庫存控制和管理的系統，如條形碼讀取和計數，通常使用機器視覺系統。工業產品運行使用機器視覺系統來評估過程中各個階段的產品。甚至連食品和飲料制造商也使用機器視覺系統來監控質量。在醫學領域，機器視覺系統被用于醫學成像和檢查過程中。

　　機器人的視覺系統由許多基本組件組成，其中包括捕獲圖像的相機以及提供并傳達結果的處理機制。為了使任何機器視覺系統都能可靠地工作并產生可重復的結果，這些基本組件之間的相互作用至關重要。

　　照明對于機器視覺非常重要，因為它照亮了要觀察的部分，突出其特征，使攝像機能夠清楚地看到。鏡頭捕捉圖像并以光的形式將其傳送給傳感器。機器視覺攝像機中的傳感器將光線轉換成數字圖像，然后將其傳輸到處理器進行分析。

　　視覺處理采用的算法可檢查圖像并提取所需的信息，進行所需的檢查并做出決定。最后，通過離散I / O信號或通過串行連接傳輸到正在記錄或使用該信息的設備的數據來完成通信。

　　機器人的視覺系統根據物體的顏色分為三大類：（1）二進制圖像，由黑白圖像組成；（2）灰度圖像；（3）基于紅色，綠色或藍色的圖像。使用分類為這三個類別的像素來建立電子圖像。如果圖像沒有屬于這些類別中的任何一個，則選擇最接近該圖像的類別。

　　靈敏度和分辨率是任何視覺系統的重要指標。靈敏度是機器在弱光條件下觀察或發現在不可見波長處看不見的脈沖的能力。分辨率使機器可以區分對象。靈敏度和分辨率是相互依賴的。如果所有其他因素保持不變，則提高靈敏度會降低分辨率，而提高分辨率會降低靈敏度。

　　工業機器人的發展從根本上提高了生產效率。盡管工程師仍在按照計劃更換夾具或設置，校準系統，并在開始生產前進行測試和修改，但視覺引導機器人作為一種省時省力的工作方式一直備受關注。

　　大多數工業機器人制造商都內置了自己的控制程序。如果您正在尋找機器人，請確保您的圖像處理系統與機器人的控制程序兼容。即使使用兼容的系統，設置過程也可能需要大量時間和精力。引入視覺引導機器人的基本原理是提高生產效率或降低成本。因此，如果系統設置需要額外的時間和精力，則配置是可以考慮的另一個方面。

　　如果沒有視覺引導系統，機器人將是失明，無法正確處理物體。引入視覺引導的機器人，可以用最少的勞動來設置。它們具有預定義的設置，例如拾取、放置和夾點校正。您可以按照攝像機分辨率和靈敏度設置的說明進行設置，然后選擇要連接的機器人、校準、搜索設置和需要執行的糾正操作。

　　操作員需要借助教學協助為常規工業機器人手動識別坐標。每次更換目標或工具時，都必須重新調整機器。精度不同，取決于操作員。具有視覺自動校準功能的視覺引導機器人只需按一下按鈕即可完成校準，而無需手動控制。

　　有些系統可以使用搜索工具達到所需的精度，即使在復雜條件下，該工具也可以以較高的精度將目標高速隔離。通過未對準校正，重疊消除和失真校正，它們很堅固。具有陰影校正和噪聲隔離的圖像增強濾波器可實現精確的檢測和隔離。它們支持各種過程，包括外觀和尺寸檢查以及基于OCR的字符識別。

　　“拾取和放置”是使用視覺引導機器人的常規操作。對于某些產品完成的手動裝箱，可以使用機器視覺自動識別位置和方向。機器視覺機器人還可以減少揀選工作。機器視覺用于檢測目標的位置，并將位置信息發送給機器人，從而無需使用定位托盤即可完成拾取。在此過程中，可以同時檢查產品。

　　機器視覺引導系統可以掃描二維或三維對象。除非應用程序需要三維視覺引導，否則二維系統會正常工作。購買滿足應用需求的最簡單的機器視覺引導系統。

　　隨著機器視覺系統變得越來越強大和緊湊，它們通常將包括跟蹤和可追溯功能，例如制藥應用，其中在制造過程中跟蹤每個藥丸和瓶子。

　　機器視覺市場為長期增長做好了準備。新型的非工業應用正在增長，并且隨著易用性，機器視覺具有非常前景的未來。