机器视觉是指利用计算机、相机、图像传感器和相关算法，模拟人类视觉系统的能力，使机器能够自动获取、处理和分析图像或视频数据，并从中提取信息以执行特定任务的技术。它是人工智能和计算机视觉的重要分支，广泛应用于工业自动化、医疗、安防、自动驾驶等领域。
核心功能与特点
1. **图像采集**
通过摄像头、传感器等硬件设备捕获现实世界的图像或视频。
2. **图像处理**
对图像进行去噪、增强、分割等预处理，优化数据质量。
3. **特征提取**
识别图像中的关键信息（如边缘、形状、颜色、纹理等）。
4. **分析与决策**
基于算法（如深度学习、模式识别）进行目标检测、分类、测量或缺陷识别，最终指导机器执行操作（如分拣、报警）。
典型应用场景
**工业自动化**
生产线上的产品质量检测（如零件缺陷检测）、机器人引导（如精准抓取）、条码/字符识别。
**自动驾驶**
通过视觉感知周围环境，识别车道、行人、交通标志。
**医疗影像**
辅助医生分析X光片、CT扫描图像，检测病灶。
**安防监控**
人脸识别、行为分析、异常事件检测。
**农业与物流**
果实分拣、仓库货物盘点、包裹分拣。
核心技术组成
1. **硬件**
- 工业相机、镜头、光源（如LED环形灯）
- 图像传感器（如CMOS、CCD）
2. **软件算法**
- 传统图像处理
- 深度学习
3. **系统集成**
- 将硬件与软件结合，实现实时处理和高精度控制。
与计算机视觉的区别
**计算机视觉（Computer Vision）**
更侧重于理论研究，如图像理解、3D重建等。
**机器视觉**
更偏向工程应用，强调在工业或实际场景中解决具体问题（如自动化、测量）。
挑战与趋势
**挑战**
复杂环境下的鲁棒性（如光照变化、遮挡）、实时性要求、高精度计算需求。
**趋势**
结合AI（如深度学习）、3D视觉、多传感器融合（激光雷达+视觉）、边缘计算（低延迟处理）。
总结来说，机器视觉是让机器“看懂”世界的技术，通过模仿人类视觉并超越其速度与精度，成为智能制造、智能生活的重要驱动力。
