机器视觉技术详解：工业自动检测与AI视觉应用

示意图

机器视觉就是用摄像头和图像处理技术，实现自动检测和分析的一套方法。早在上世纪80年代，Automatix公司（现在归欧姆龙了）就搞出了Autovision II这套系统，还在展会上亮过相。那会儿的配置是：三脚架架着摄像头，对着一个亮桌拍，屏幕上显示背光图像，然后做斑点提取分析。

说白了，机器视觉就是靠图像来做自动检测、过程控制和机器人引导的一套技术，主要用在工业现场。它涵盖的东西挺多：各种软硬件产品、集成系统、操作方法，还有相关的专业知识。

搞机器视觉和搞计算机视觉不太一样。计算机视觉偏重理论研究，属于计算机科学的范畴。机器视觉更像系统工程，把现成的技术重新组合，用来解决实际生产中的问题。在工业自动化圈子里，"机器视觉"这个叫法最普遍，不过现在也用在车辆导航等其他领域。

整个机器视觉项目，先要规划好需求和方案，然后才是实施。运行时，先拍照成像，再自动分析图像，提取需要的信息。

定义

"机器视觉"这个词，各家说法不太一样，但核心意思都一样：自动从图像里提取信息。这和图像处理不一样，图像处理输出的是另一张图，机器视觉输出的是信息。这些信息可能很简单，比如"合格/不合格"的信号；也可能很复杂，比如图像里每个物体的身份、位置和朝向。

这些信息能用在很多地方：工业上的自动检测、机器人引导、过程控制，还有安防监控、车辆导航等等。这个领域涉及的技术、产品、系统和方法，范围很广。

在工业自动化领域，"机器视觉"基本是唯一的叫法。但在安防、车辆导航这些场景，叫法就没那么统一了。机器视觉作为系统工程，和计算机视觉（偏基础研究）是两码事。机器视觉是把现有技术重新整合，解决工业自动化里的实际问题。

现在一些展会和行业协会，比如美国自动成像协会、欧洲机器视觉协会，对"机器视觉"的定义更宽泛，连图像处理相关的产品和应用也包含进去了。

机器视觉主要干两件事：自动检测和工业机器人/过程引导。最近这些年，"计算机视觉"和"机器视觉"这两个词越来越混着用了。

机器视觉最主要的功能，就是基于图像的自动检测和分拣。