1樓：了無痕海
在各個行業，機器視覺系統，實現對產品進行檢測，測量，電子眼導航，識別條碼，數字，字母，中文等！進行高速，複雜的檢驗，檢查產品的完整性，形狀檢驗，模式比較，文體閱讀和比較，一維條碼和二維條碼符號讀取！
機器視覺是在沒有人工干預的情況下使用計算機來處理和分析影象資訊並作出結論。機器視覺的特點是自動化、客觀、非接觸和高精度,與一般意義上的影象處理系統相比,機器視覺強調的是精度和速度,以及工業現場環境下的可靠性。
在機器視覺應用中，包括以下幾個過程：
影象採集
通過光學系統，由相機採集影象，影象轉換成數字格式式並傳入計算機儲存器。
影象處理
處理器運用不同的演算法來處理對決策有重要影響的影象要素，如對影象進行顏色辨識,面積、長度測量，影象增強，邊緣銳化，降噪等處理。
特性提取
處理器識別並量化影象的關鍵特性，例如布匹的顏色和雜質的形狀等等。然後這些資料傳送到控制程式。
2樓：匿名使用者
光源-光學系統-光電轉換-資料採集-計算機
視覺檢測系統可以檢測什麼
3樓：正雄視覺檢測
主要是高精度的3d視覺定位，聯結器高度檢測、3d視覺檢測/測量、三維視覺檢測、工業三維。
4樓：匿名使用者
視覺檢測可以檢測字元的有無，生產日期的缺失，物體形狀的大小，還有厚度，還可以採集一維***等
5樓：風戀海藍
視覺，就是計算機的眼睛，主要功能就是要看到東西，然後像人腦一樣判別事物
它包括幾個大項：定位引導及自動裝配，即告訴執行者如機械手去何處拿什麼東西並放到何處；缺陷檢測，即檢測產品的各種缺陷，如大小，位置，有無、損傷等；測量，即目標物體的幾何形狀測量；識別，即認識物體的內容，如一維碼***，字元文字等；這些技術廣泛應用於工業（產品質量）、軍事（導彈制導）、醫療（生理再現）等領域！
6樓：匿名使用者
缺陷檢測，尺寸檢測，運動對位，字元檢測等。。
7樓：施努卡機器視覺
現在機器視覺檢測在很多行業都有所應用，比如說印刷行業，汽車安全，零件檢測等等，應用範圍還是蠻廣的~
8樓：大學仕技術對接平臺
電子元器件視覺檢測裝置，採用機械手上下料，然後檢測，效率高，無需人工。節省人工提高效率，檢測精度高，錯誤率低。
9樓：度娘論
簡略來說，機器視覺是一種圖畫處理技能，可在集視場內完結主動目標掃描。 工廠操作人員可能會將攝像機裝置在出產線或單元上，以進行實時程序操控、產品檢視、分揀以及機器人引導等。該技能使機器人能夠解讀其視覺環境，使其能夠獨立和安全地移動。
換句話說，它們能夠運用視覺資訊來辨認環境，乃至做出一些沒有被直接程式設計的挑選計劃。
雖然相機並不像人眼那樣作業，但機器視覺體系能夠運用圖畫檢測軟體來檢視資料，並根據先驗常識得出結論。當檢視原材料和究竟產品的缺陷質量時，該技能特別有用。假定發現問題，工廠能夠及時從頭出產一個零件或修改該程序。
除了用於檢測，機器視覺體系還能夠經過辨認標籤確保操作的可追溯性。相機能夠讀取標籤，經過獲取到的資訊，能夠扶引產品的意向或符號哪些部件在**鏈的什麼階段。
視覺檢測系統
視覺檢測系統檢測的內容一般有哪些~~
10樓：尖刀視智慧
現在機器視覺檢測在很多行業都有所應用，比如說印刷行業，汽車安全，零件檢測等等，應用範圍還是蠻廣的~
如何學習機器視覺
11樓：詹塵那文翰
從影象處理入手，先了解影象處理最基本的操作，如**的讀取、顯示，仿射變換，平滑、銳化、腐蝕膨脹等。
理論實踐結合。
機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適於人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重複性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。
2023年，中國機器視覺市場步入後增長調整期。相較2023年的高速增長，雖然增長率有所下降，但仍保持很高的水平。2023年中國機器視覺市場規模為10.
8億元，同比增長30.1%，增速同比2023年下降18.1個百分點，其中智慧相機、工業相機、軟體和板卡都保持了不低於30%的增速，光源也達到了28.
6%的增長幅度，增幅遠高於中國整體自動化市場的增長速度。電子製造行業仍然是拉動需求高速增長的主要因素。2023年機器視覺產品電子製造行業的市場規模為5.
0億人民幣，增長35.1%。市份額達到了46.
3%。電子製造、汽車、製藥和包裝機械佔據了近70%的機器視覺市場份額。
一個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭（定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭）、
相機（包括ccd相機和coms相機）、影象處理單元（或影象捕獲卡）、影象處理軟體、監視器、通訊
/輸入輸出單元等。
12樓：夏忻忻
這個感覺是從論壇上大家所問的問題得出來的。因為。在論壇中看到不少朋友所問的問題，是相當可笑的。
說可笑並非指所提問題過於簡單幼稚，而是所問的問題一看就是從書本上抄來的，而不是在實際情況下所遇到的。換句話說，論壇中的朋友大多只是在紙上談兵，極少有人真正自已動手開發視覺系統。這樣說是因為自己搞開發的人絕對問不出某些奇怪問題來的。
往深了說一點，好象國內的朋友們只喜歡啃書本，並不願意(也可能是懶得)動手。
一句話，國外機器視覺發展到今天，已經可以清清楚楚分為三個部分： 1，底層開發部分。 2，二次開發部分。
3，最終使用部分。於是在國外，從事這一行業的人現在也就可以簡單而清楚地分成三種人： 1，底層開發的人(從事底層開發工作的人)。
2，二次開發的人(從事二次開工作的人)。
3，使用及操作機器視覺系統的人(從事最終使用工作的人)。
第一類人。就是我們常說的，開發通用視覺系統(如：dvt，西門子，歐姆龍，evision，cognex等等)的開發人員，也就是dvt，cognex這些公司開發部的技術職工。
第二類。就是大家所說的oem使用者。是專門用第一類人所開發出的系統，給第三類人搞二次開發，開發各種專為第三類人所用的系統。
第三類人，就是使用者(end
user)。這類人是真正將機器視覺系統應用到各個領域中的人，他們不僅在各自的行業中使用種種已經開發成型的機器視覺系統。而且負責對各類系統進行測試及評估。
舉個實際例子，這裡有不少朋友問過這類問題：如何檢測某一工件；檢測光碟表面的系統該如何配置ccd相機、鏡頭及燈源等。問這些問題的朋友應該算是第三類人。
他們公司要他們尋找一個系統可以用來檢測本公司的產品。但由於第一類人所開發的，只是通用的系統以及視覺系統開發工具的軟體包。並沒有哪家公司專門開發一套系統來檢測光碟或是某種特定的工件。
所以，這些朋友就應該來找我，因為我是第二類人。
我的工作就是，專門用dvt，evision，cognex等的視覺卡，以及視覺系統開發工具軟體包為他們專門開發一套他們所需要的光碟檢測系統或是工件檢測系統。
繞了老大一圈，其實要說的問題就是一個----我所發現的問題：這裡80%以上朋友把自己的身分混淆了，越俎代庖。
不客氣的說，目前國內搞這行的朋友似乎都有些好高騖遠。不少從事第二部分工作朋友(搞二次開發的第二類人)對於機器視覺有關知識的瞭解，尚不如國外第三類人的知識水平(我是從大家所問的問題感覺到的)。而國內第三類朋友知識水平就更可想而知。
可是奇怪的是，每個人所問的卻都是第二類人要問的，有些甚至是一類人才會問的問題。好象，機器視覺是個十分簡單的技術，憑大家隨便問幾個「關鍵性」的問題，再由所謂的「專家」三言兩語的回答一下。大家就一夜之間都可以自己搞底層開發，成第一類人了。
要成為第一類人，又分硬體及軟體兩種。要對自己所負責的這個模組非常瞭解，搞軟體要知道演算法及執行速度；搞硬體要明白公司所選用晶片的特點等等。同時還要清楚對手公司的優缺點以及機器視覺這一行的種種動態和最新技術。
總結一下。這三種人相比，第一類人一定要專業，對機器視覺的某一領域非常非常瞭解；第二類人雖比不上第一類人那麼專業，但更加全面；第三類人更熟悉各個應用系統開發公司(第二類人)的優缺點。
現在大家可以看得出，機器視覺發展到今天，其分工已經越來越細，每個部分的工作其實是很難相互取代的。大家不要以為第三類人就比第一類人低一等，這是一個錯誤的等級概念。我本人過去曾屬於第一類人，現在作的是第二類工作。
而我的幾個「師弟師妹」(當初曾一起作第一類人時的同事)現在就在幹第三類工作。大家別小看第三類工作，以為這是小兒科，你能真作好這一行也不是很容易。畢竟這也是一門行當也是一個飯碗！
另外，以我個人來看：以國內現在機器視覺的水平，對於那些想作第一類人的朋友我在這裡勸一句：還是算了吧。
國內的機器視覺水平打根子上就差，您還打算搞底層？演算法本身都是抄人家的，就只能和對手拼程式的寫法了。不過我覺得那更沒戲。
這樣說我絕沒有看不起初學者的意思。我說過：所問的問題再簡單，我都不會笑話你。
對於每樣事物我們都是從無知開始的。但是，對於那些極不實際的好高騖遠的問題，我還是要說，希望大家踏實下來，戒浮躁，從最基本地學起----先確定自己的身份。
13樓：施努卡機器視覺
為了說明這個問題，我覺得應該先要簡單地說明另一個問題：國內外機器視覺發展的不同。我本人認為，只有先搞清了兩邊的不一樣，才便於說清如何下手學習。
機器視覺發展至今，一句話概括，可以很清清楚楚地分為三個部分：
底層開發部分
第一類：就是我們常說的從事底層開發工作的人，開發通用視覺系統(如：dvt，西門子，歐姆龍，evision，cognex等等)的開發人員，也就是dvt，cognex這些公司開發部的技術職工。
二次開發部分
最終使用部分
第三類人，就是使用者(end user)，從事最終使用視覺系統的人。這類人是真正將機器視覺系統應用到各個領域中的人，他們不僅在各自的行業中使用種種已經開發成型的機器視覺系統。而且負責對各類系統進行測試及評估。
舉個實際例子，比如有不少朋友問過這類問題：如何檢測某一工件；檢測光碟表面的系統該如何配置ccd相機、鏡頭及燈源等。這些朋友應該算是第三類人；再比如：
問應該用哪家公司的開發軟體；用什麼樣的ccd；如何標定等，說的就是第二類人。
或許有的朋友會這樣說：我雖然是第三類人，但我對機器視覺有興趣，想自己學習啊！這就是我想討論的：
到底如何學習機器視覺？我個人認為，應該先確定自己的身份，從自己具體的需要入手來學習。
學習前先確定自己的身份
要成為第一類人，又分硬體及軟體兩種。要對自己所負責的這個模組非常瞭解，搞軟體要知道演算法及執行速度；搞硬體要明白公司所選用晶片的特點等等。同時還要清楚對手公司的優缺點以及機器視覺這一行的種種動態和最新技術。
想成為第二類人，你一定要是個通才。就是說什麼都要知道一點。不僅要了解第三類人的要求，而且也要知道各種第一類人（不同品牌的視覺卡及軟體包）的水平。
要成為第三類人，不僅要有機器視覺基本的相關知識。而且，要對自己所工作的行業及領域的機器視覺系統非常熟悉。專作你這行的機器視覺公司有哪幾家，各有什麼優缺點等等。
總結一下。這三種人相比，第一類人一定要專業，對機器視覺的某一領域非常非常瞭解；第二類人雖比不上第一類人那麼專業，但更加全面；第三類人更熟悉各個應用系統開發公司（第二類人）的優缺點。
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