?工業(yè)機器視覺是借助光學(xué)設(shè)備與人工智能算法，模擬人類視覺功能，實現(xiàn)對工業(yè)場景中目標(biāo)物體的自動化檢測、識別、測量與定位的技術(shù)體系。其通過將物理世界的圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，再由算法完成分析決策，已成為智能制造、自動化生產(chǎn)的核心技術(shù)之一。
1. 技術(shù)流程
圖像采集：工業(yè)相機拍攝目標(biāo)物體，將光學(xué)信號轉(zhuǎn)化為電信號（數(shù)字圖像）。
圖像預(yù)處理：通過濾波、降噪、對比度增強等操作，優(yōu)化圖像質(zhì)量。
特征提?。核惴ㄗR別圖像中的邊緣、形狀、顏色、紋理等關(guān)鍵特征。
分析決策：基于預(yù)設(shè)規(guī)則或機器學(xué)習(xí)模型，對特征進(jìn)行比對、測量或分類，輸出檢測結(jié)果（如合格 / 不合格、位置坐標(biāo)等）。
控制執(zhí)行：將決策結(jié)果傳輸給機械臂、傳送帶等設(shè)備，實現(xiàn)自動化操作（如分揀、抓取）。
2. 核心技術(shù)支撐
光學(xué)成像技術(shù)：工業(yè)鏡頭、光源（如 LED、激光）的選型需匹配檢測目標(biāo)的材質(zhì)、反光特性（如金屬件需偏振光抑制反光，透明件需背光源突出輪廓）。
數(shù)字圖像處理算法：包括邊緣檢測（Canny 算子）、形態(tài)學(xué)運算（膨脹 / 腐蝕）、模板匹配等傳統(tǒng)算法，以及深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、目標(biāo)檢測模型（YOLO、Faster R-CNN）。
三維視覺技術(shù)：通過結(jié)構(gòu)光、TOF（飛行時間）、雙目立體視覺等方案，獲取物體的三維坐標(biāo)（X/Y/Z）與深度信息，用于復(fù)雜場景下的三維建模與空間定位。