器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。此外还有：自动光学检查，人脸识别，无人驾驶汽车，产品分类，自动化检测，文字识别，纹理识别，追踪定位等机器视觉图像识别的应用。
课程简介
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，它使用机器代替人眼来做测量和判断。这一技术通过机器视觉产品（如图像摄取装置，分为CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统
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在图像处理系统中，根据像素分布、亮度、颜色等信息，这些信号被转换成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作
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机器视觉基础知识
机器视觉技术的应用范围非常广泛，包括工业、农业、医药、军事、航天等领域。它能够执行如定位、识别、检测、测量、分拣与搬运等任务，这些任务在工业生产中尤为重要，如提高生产效率、保证产品质量、实现自动化生产等。
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机器视觉系统的核心组成部分包括光源、镜头、相机（包括CMOS和CCD相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。这些组件共同工作，使得机器视觉系统能够快速准确地获取和处理图像信息，从而实现各种应用。咨询详情
机器视觉的优势在于其高效率、高度自动化的特点，能够实现很高的分辨率精度和速度。与人工检测相比，机器视觉系统与被检测对象无接触，更加安全可靠。此外，机器视觉系统能够实时处理大量信息，易于与计算机集成制造系统集成，从而大大提高生产效率和自动化程度。
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机器视觉技术通过模拟人眼的视觉功能，实现对目标的自动识别和判断，为各领域提供了高效、准确、可靠的解决方案。随着技术的不断进步，机器视觉将在更多领域发挥重要作用。
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一个典型的机器视觉系统包括以下五大块
1
照明
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
2
镜头
FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）
镜头选择应注意：
①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变
视觉检测中如何确定镜头的焦距
为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：·视野 - 被成像区域的大小。
工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。
CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。
·这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的 CCD 规格，等等。如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，再转换为毫米。
3
高速相机
按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：
按成像色彩划分，可分为彩色相机和黑白相机；
按分辨率划分，像素数在38万以下的为普通型，像素数在38万以上的高分辨率型；
按光敏面尺寸大小划分，可分为1/4、1/3、1/2、1英寸相机；
按扫描方式划分，可分为行扫描相机（线阵相机）和面扫描相机（面阵相机）两种方式；（面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机）；
按同步方式划分，可分为普通相机（内同步）和具有外同步功能的相机等。
4
图像采集卡
图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
5
视觉处理器
视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器，进而计算分析。当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。
机器选型
在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
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光源选型基本要素：
对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
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亮度：当选择两种光源的时候，的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会。
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鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。
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