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機器視覺屬于感知技術的一個分支，同時也屬于人工智能技術領域。廣義的機器視覺不僅僅是大多數人理解的“看”，還包含著對所看到信息的理解和處理。

什么是機器視覺：感知技術&人工智能

機器視覺近年來在國內變得越來越火熱。為了讓更多的人理解和認識這一技術，本文簡單介紹機器視覺“是什么”“能干什么”“都有什么”這幾個問題。

簡單來說，機器視覺是屬于感知技術的一個分支，同時也屬于人工智能技術領域。

感知即意識對內外界信息的覺察、感覺、注意、知覺的一系列過程。如何讓機電系統（特別是機器人）實現感知一直是重要的研究課題。

什么是機器視覺：感知技術&人工智能

傳統的感知技術主要涵蓋了觸覺（各類壓感設備）、聽覺（語音識別）等方面。實際上，視覺技術能帶來的信息更為豐富，也更為全，這也是目前視覺技術被不斷重視和采用的重要原因。

傳統的感知技術下，機器根據感知技術反饋的信息，機械執行設定動作，機電系統和機器人很難去自主判斷各類信息。所以傳統的感知技術帶來的工業升級更多是自動化改造，而不是智能化改造。

廣義的機器視覺不僅僅是去“看”，還需要對所看到信息進行理解，并協助機械系統和機器人自主去實現相關的功能和動作，終實現智能化。

機器視覺技術已出現并發展多年，并在工業市場有了較為成熟的應用。該技術的終目標，是將需要使用人類視覺的重復性或者危險性工作逐漸被機器所取代。

機器視覺有什么功能

在Carsten Steger、Markus Ulrich和Christian Wiedemann所著的《Machine Vision Algorithms and Applications》一書中，對機器視覺的幾個功能進行了總結和介紹，主要包含：

1.目標識別

目標識別可用來甄別不同的被測物體，也可以識別一維碼、二維碼、OCR等各類信息。

2.位置探測

位置探測多用于協助機器人在拆卸裝配產品、加工噴涂部件、拆垛碼垛等工序中準確尋找到目標位置。

3.完成性檢測

完整性檢測多用于判斷元器件是否安裝在正確的位置。

4.形狀和尺寸測量

形狀和尺寸測量多用于檢測產品或部件的集合參數在允許的公差范圍內。

5.表面檢測

表面檢測多用于檢測產品或部件的是否存在各類缺陷，如是否有劃痕、不平等等問題。

為了便于理解，我們把機器視覺功能總結為檢測、測量、識別和定位四大功能。基于這些功能，配合機電或機器人等設備，并在算法和軟件上進行開發，可為各行業智能化升級和改造的需求提供解決方案。

機器視覺系統由什么組成

視覺系統會包含硬件部分和軟件部分。硬件部分一般包括：工業相機（CCD或COMS相機）、鏡頭、光源，軟件部分一般包括：核心算法、圖像識別及處理軟件等。這樣的視覺系統基本可實現前述的測量、定位等功能。

在視覺系統的基礎上，利用實現的視覺功能，加上機電和執行系統，就組成了人們所熟知的各類智能化設備或解決方案。

機器視覺涉及什么產業鏈

從機器視覺的系統構成出發，我們大致勾勒出機器視覺涉及到的產業鏈組成（下圖）。和眾多的產業鏈組成結構一樣，機器視覺的產業鏈也包含了上、中、下游。

機器視覺上游的核心仍然集中在相機、鏡頭和算法軟件幾個部分，中游一般是承接上游硬件和下游需求間的設備或解決方案提供商。

而下游，依托不同領域的需求，可以建立起各類機器視覺應用場景。從廣為人知的自動駕駛（ADAS機器視覺），到智慧城市（安防類機器視覺），再到無人工廠（生產類/工業類機器視覺）。機器視覺技術給人類帶來的絕不僅僅是技術上的升級，更將是生活方式的巨大變革。

中國機器視覺起步于80年代的技術引進，隨著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺系統。06年以前國內機器視覺產品主要集中在外資制造企業，規模都較小。06年開始，工業機器視覺應用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領域。

從2011年開始，隨著人工成本的增加和制造業的升級需求，加上計算機視覺技術的快速發展，越來越多機器視覺方案滲透到各領域，到2019年我國機器視覺市場規模已達近125億元左右。

隨著人們在生產生活中對智能化和信息化的需求不斷變多，對機器視覺的需求也在不斷增加。而伴隨著機器視覺涉及的圖像采集、圖像處理、深度學習和3D視覺幾大軟硬件相關技術的不斷發展和進步，我們相信未來將有無限的可能會被實現。

參考文獻：

【1】施特格.機器視覺算法與應用[M].清華大學出版社,2008.

【2】中國機器視覺行業快速發展：2019年市場規模將近125億元.中商情報網