机器视觉定义、分类、产业链及系统介绍

典型的机器视觉系统包含：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。

一、机器视觉定义

根据美国制造工程师协会机器视觉分会与美国机器人工业协会的定义：机器视觉是基于 软件与硬件的组合，通过光学装置和非接触式的传感器自动地接受一个真实物体的图像，并 利用软件算法处理图像以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。 机器视觉可以赋予机器人及自动化设备获取外界信息并认知处理的能力。机器视觉系统 内包含光学成像系统，可以作为自动化设备的视觉器官实现信息的输入，并借助视觉控制器 代替人脑实现信息的处理与输出。从而实现赋予自动化设备看与处理的能力，替代人眼完成 生产制造中的识别、测量、定位以及检测等工作。 随着我国产业智能化升级的不断深入，机器视觉技术也广泛地应用于工业、农业、医疗、 教育、军事、交通运输、安防等各个行业中，机器视觉也成为推动我国建设现代化强国，实 现产业智能化升级的重要技术之一。

二、机器视觉主要分类

1、工业视觉&计算机视觉

按照应用的领域与细分技术的特点，机器视觉可以进一步分为工业视觉、计算机视觉两 类。相应地，其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。 工业视觉主要用于工业领域的工件识别、测量、检测，以及配合机械臂实现定位抓取等 功能，工业场景对精度、稳定性的高要求使工业视觉对工业相机、光源、镜头等硬件的要求 相对计算机视觉而言更高。计算机视觉的主要功能为图像分类、目标检测、图像分割、图像 重构、人脸识别等，除医疗、航空、军事等特殊行业外，对于硬件要求相对较低。 在算法方面，工业视觉更侧重于在重复性工作要求下对识别精度的提高，常用算法包括 图像预处理、图像分割、边缘检测、图像匹配、图像矫正、像素比对、缺陷分类等。计算机 视觉更侧重于赋予系统智能化的功能，通常采用图像与处理算法、图像特征处理算法、深度 学习算法等。

2、2D 视觉&3D 视觉

根据图像信息获取维度以及处理数据类型的不同，可以将机器视觉划分为 2D 视觉与 3D 视觉。 2D 视觉是通过工业相机来获取平面图片，根据灰度或彩色图像的对比度特征提供分析 结果，主要基于物体的一个平面特征进行后续分析，无法获取物体的空间坐标信息，因此不 支持对物体的高度、厚度、体积、形状、平面度的测量。对于有高对比度或对象的结构和颜 色决定最终效果的应用，则适合采用 2D 图像处理。2D 技术主要用于条形码和光学字符识别、 存在缺失检测、离散对象分析以及基于边缘检测的二维几何分析等。 相比于 2D 视觉，3D 视觉可以获取物体长、宽、高等维度的数据信息，形成物体的点云 图像或位姿信息，并根据这些数据信息得出有关目标对象在空间中的位置、形状、体积、平 面度等信息，以达到检测、识别、测量、定位等功能。

在分析对象的体积、形状或 3D 位置时，需要使用 3D 图像处理。在检查对象和图像的缺 陷时，如果 2D 方面没有足够对比度，但在高度方面表现出明显差异，则可以使用深度信息 处理这些任务。

三、机器视觉产业链结构

机器视觉产业链成熟且复杂，其上游包含光源、工业镜头、图像传感器（视觉芯片）、 光机、工业相机、图像采集卡、视觉控制器等核心硬件，以及软件算法、AI 平台等软件。 产业中游包括基于视觉应用软件的应用系统，如检测、测量、定位、识别系统以及定位 引导系统等，此外，中游领域还包括各类视觉设备。视觉应用系统由光源、镜头、相机构成 的成像单元以及软件算法、控制器构成的处理单元组成，具备完整的图像采集、处理、传输 等功能，可以根据实际应用场景灵活调整零部件以及算法软件，以实现各类复杂应用。 产业链下游主要为各行业的产线综合解决方案供应商终端行业，机器视觉终端下游行业 主要为 3C 电子、汽车与零部件、新能源、半导体、医疗制药等。

四、机器视觉系统构成

典型的机器视觉系统包含：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。

1、基于 PC 的视觉系统

基于 PC 的视觉系统包含如下几个部分： （1）光源——作为辅助成像器件，对成像质量的好坏往往能起到至关重要的作用，光 源在成像单元中主要负责照亮目标物体并突出可视化特征，可以根据场景需求设计成各种形 状、尺寸、颜色以及照射角度。目前常用的光源主要有：LED 光源、高频荧光灯、光纤卤素 灯、氙灯以及激光等，其中，LED 光源最为常用。 （2）工业镜头——成像器件，通常与工业相机结合使用，主要功能为实现光束的变换， 在机器视觉系统中，镜头可以将成像目标映射在图像传感器的光敏面上，实现外部信息的获 取。工业镜头作为成像器件，其质量与性能的优劣对于获取的外部图像质量有着决定性的作 用。 （3）工业相机——成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套的成像系统组成， 如果有多路相机，可以由图像卡切换来获取图像数据，也可能由同步控制同时获取多相机通 道的数据。常见的工业相机主要为基于 CCD 芯片的或 CMOS 芯片的相机，与消费级相机相比， 工业相机主要应用于环境复杂程度高，对精度、稳定性要求更高的工业场景，需要工业相机 具备更高的稳定性、抗干扰能力以传输能力。

（4）图像采集卡——通常以插入卡的形式安装在 PC 中，图像采集卡的主要工作是把相 机输出的图像输送给电脑主机。它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式的图像数据 流，同时它可以控制相机的一些参数，比如触发信号，曝光/积分时间，快门速度等。 （5）工业计算机——是一个 PC 式视觉系统的核心，在这里完成视觉处理软件对图像数 据的处理和绝大部分的控制逻辑，对于检测类型的应用，通常都需要较高频率的 CPU，这样 可以减少处理的时间。同时，为了减少工业现场电磁、振动、灰尘、温度等的干扰，必须选 择工业级的电脑。 （6）控制机构，即控制单元（包含 I/O、运动控制、电平转化单元等）——一旦视觉软 件完成图像分析（除非仅用于监控），紧接着需要和外部单元进行通信以完成对生产过程的 控制。简单的控制可以直接利用部分图像采集卡自带的 I/O，相对复杂的逻辑/运动控制则必须依靠附加可编程逻辑控制单元/运动控制卡来实现必要的动作。

2、智能相机系统

智能相机是一种集成计算机视觉和人工智能技术的相机设备，它能够通过自动识别、分 析和处理图像数据，实现更智能化的拍摄和图像处理功能。智能相机的系统组成主要包括以 下几个部分： （1）图像传感器——智能相机的核心部件之一，用于将光信号转换为电信号。常见的 图像传感器有 CMOS 和 CCD 两种类型，它们能够捕捉到图像中的细节和颜色信息。 （2）图像处理芯片——图像处理芯片负责对图像数据进行处理和分析。它能够实现图 像的降噪、增强、色彩校正等功能，同时也能够进行图像识别和分析，如物料识别、物体检 测等。 （3）摄像头模块——摄像头模块负责采集图像数据。它通常由镜头、光学滤镜、快门 等组成，能够捕捉到场景中的光线信息，并将其转化为电信号传输给图像传感器。 （4）存储器——存储器用于存储拍摄的图像数据。通常有内置存储器和可扩展存储器 两种形式，用户可以根据需要选择合适的存储容量。 （5）操作界面——操作界面通常包括液晶显示屏、按键和触摸屏等，用于显示拍摄的 图像、设置相机参数和进行操作控制。

（6）无线通信模块——无线通信模块可以实现与其他设备的无线连接，如 Wi-Fi、蓝 牙等。通过无线通信，用户可以方便地将拍摄的照片传输到其他设备上进行编辑和分享。 （7）系统软件——系统软件是整个系统的核心，它包括相机的操作系统和应用程序。 操作系统负责管理硬件资源和提供基本的功能支持，应用程序则提供各种拍摄模式、滤镜效 果、图像编辑等功能。