?機器視覺技術(shù)是一門涉及人工智能、圖像處理、光學(xué)、機械等多個領(lǐng)域的交叉學(xué)科技術(shù)，它賦予機器 “看” 的能力，以下是詳細(xì)介紹：
圖像獲?。和ㄟ^光學(xué)成像系統(tǒng)（如工業(yè)相機、鏡頭等）來獲取目標(biāo)物體的圖像。工業(yè)相機的類型多樣，包括面陣相機和線陣相機。面陣相機可以一次性獲取整個目標(biāo)平面的圖像，適用于拍攝靜止物體或運動速度較慢的物體；線陣相機則是逐行掃描獲取圖像，常用于檢測高速運動的物體，如在生產(chǎn)線上快速移動的產(chǎn)品。鏡頭的選擇也至關(guān)重要，它決定了成像的視野、焦距、景深等參數(shù)。根據(jù)不同的應(yīng)用場景，如近距離高精度檢測需要選擇短焦距、小視野的鏡頭，而遠(yuǎn)距離大范圍監(jiān)測則需要長焦距、大視野的鏡頭。
圖像處理：獲取的圖像可能包含噪聲、模糊或者其他干擾因素，需要通過一系列的圖像處理算法進行改善。首先是圖像預(yù)處理，包括灰度化（將彩色圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像）、濾波（去除噪聲，如高斯濾波、中值濾波等）和增強（提高圖像的對比度、亮度等）。然后是圖像分割，這是將目標(biāo)物體從背景中分離出來的關(guān)鍵步驟，常用的方法有閾值分割（根據(jù)像素灰度值的差異進行分割）、邊緣檢測（通過檢測圖像中的邊緣來確定目標(biāo)物體的輪廓，如 Sobel 算子、Canny 算子等）和基于區(qū)域的分割（根據(jù)物體的顏色、紋理等區(qū)域特征進行分割）。
特征提取與分析：從經(jīng)過處理后的圖像中提取目標(biāo)物體的特征，這些特征可以是幾何特征（如物體的形狀、尺寸、位置等）、紋理特征（如物體表面的紋理模式）或顏色特征。例如，在工業(yè)零件檢測中，可以提取零件的邊緣長度、圓形度等幾何特征來判斷零件是否合格；在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中，可以通過分析水果表面的顏色和紋理來判斷其成熟度和是否有損傷。分析這些特征的方法包括統(tǒng)計分析（如計算特征的均值、方差等統(tǒng)計量）、模板匹配（將提取的特征與預(yù)先定義的標(biāo)準(zhǔn)模板進行匹配）和機器學(xué)習(xí)方法（如利用分類算法判斷目標(biāo)物體所屬的類別）。
決策與控制：根據(jù)特征提取和分析的結(jié)果做出決策，如判斷產(chǎn)品是否合格、目標(biāo)物體是否處于正確的位置等。如果檢測到異常情況，機器視覺系統(tǒng)可以通過與其他設(shè)備（如機器人、自動化生產(chǎn)線）進行通信，觸發(fā)相應(yīng)的控制動作。例如，在自動化裝配線上，當(dāng)機器視覺系統(tǒng)檢測到零件裝配位置錯誤時，可以控制機器人重新調(diào)整零件的位置。