機器視覺起源于上世紀50年代 —— Gilson提出了“光流”的概念，在相關統計模型的基礎上發展了逐像素計算模型，標志著二維圖像統計模型的發展。
機器視覺是用機器代替人眼進行測量和判斷。機器視覺系統通過機器視覺產品將捕捉到的物體轉換成圖像信號，再傳輸給專用的圖像處理系統，獲得被捕捉物體的形狀信息，并根據像素分布、亮度、顏色等信息將其轉換成數字信號；圖像系統對這些信號進行各種操作，提取目標的特征，然后根據識別結果控制現場設備的動作。
隨著深度學習、三維視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯技術的發展，機器視覺的性能優勢得到進一步提升，應用領域也向多維拓展。
機器視覺的主要應用領域
1 汽車制造行業
以往汽車制造質量主要依靠三坐標測量，效率低、耗時長、數據缺乏，只能離線測量。機器視覺引入了非接觸測量技術，并逐漸發展為固定式在線測量站和機器人柔性在線測量站，能夠對人體尺寸波動進行嚴格監控，提供數據支持。
藍光掃描測量、表面缺陷測量等視覺測量方法可以進行更精確的測量，并對車身的基本特征尺寸、裝配效果和缺陷提供高精度的監控。多種監視和測量手段相結合，確保生產零件零缺陷，保證車輛制造的高質量。
2 圖像識別
圖像識別，簡單地說，就是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，識別出各種物體和目標。
識別條形碼就是一種圖像識別。在商品的生產過程中，制造商將大量的數據存儲在一個小的條形碼中，以此管理商品。
隨著機器視覺圖像識別的應用越來越廣泛，各種物料表面的條碼變得非常容易識別、讀取和檢測，從而提高了現代化水平，降低了生產成本，大大提高了生產效率。
3 電子行業
電子行業元器件尺寸小、質量標準高，用機器視覺系統檢測最適合不過。同時，電子產品需求量大、生命周期短，拉動機器視覺市場需求。
機器視覺在消費電子領域，以PCB檢測、零部件及整機外觀檢測、裝配引導等應用為主，以改變傳統的人工目視檢測法易漏檢、時間長、速度慢、成本高的缺點。
使用機器視覺，操作者可以及時得到反饋，確定印刷過程中的操作是否良好，從而達到防偽的目的，這對提高生產效率和成品率非常重要。
4 物體分揀
在機器視覺應用中，目標分類應用是繼識別和檢測之后的一個環節。利用機器視覺系統對圖像進行處理，利用機械手實現產品分類。
在以前的生產線中，材料是通過人工方法放入注塑機，然后進行下一道工序。現在采用自動分料設備，利用機器視覺系統對產品圖像進行采集、分析、輸出結果，再由機器人將相應的物料放置在一個固定的位置，從而實現工業生產的智能化、自動化和現代化。
機器視覺功能很少被看作是一個孤立的系統，而是作為整個自動化系統或設備的有機組成部分。它與運動控制、邏輯控制、數據采集、企業數據庫管理等功能配合，并以此發揮其優勢。為了打開視覺與各種信息系統之間的通道，實現系統間的互聯，制定數據接口、通信協議等基本通用標準，機器視覺的推動將是產業發展的必然趨勢。
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