據統計，人類獲取外部信息的83%都來源於眼睛，位於五官之首，由此可見，視覺是人類觀察世界和認知世界的重要手段。通過視覺，我們可以獲取外界事物的大小、明暗、顏色、狀態等信息，還可以在不需要進行身體接觸的情況下，直接與周圍環境進行智能交互。
隨著信息技術的發展，人們也不遺餘力地將人類視覺能力賦予計算機、機器人或各種智能設備。既然人工智慧需要像人一樣思考和行動，那麼發展人工智慧，首先就要先幫助機器「看懂這個世界」。
機器視覺作為實現工業自動化和智能化的關鍵核心技術，正成為人工智慧發展最快的一個分支。機器視覺對於人工智慧的意義，正如眼睛之於人類的價值，重要性不言而喻。
什麼是機器視覺？
人類視覺主要依靠眼睛和大腦來完成對物體的觀察和理解，人類通過眼睛對物體進行觀察和捕捉；圖像信息經視覺神經傳給大腦進行分析和理解，大腦能夠對視場內的物體自動進行空間分離，得到物體位置、尺寸、紋理、色彩和運動狀態等詳細特徵信息，從而快速判斷物體的名稱、類別和分類等等屬性信息。
機器視覺同理，本質上，機器視覺是圖像分析技術在工廠自動化中的應用，通過使用光學系統、工業數字相機和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力，並做出相應的決策，最終通過指揮某種特定的裝置執行這些決策。
簡單來說，機器視覺就是用機器代替人眼，對事物進行觀察、測量和判斷。
機器視覺由什麼組成？
從字面意思來理解， 「視」是將外界信息通過成像來顯示成數位訊號反饋給計算機，需要依靠一整套的硬體解決方案，包括光源、相機、圖像採集卡、視覺傳感器等。「覺」則是計算機對數位訊號進行處理和分析，主要是軟體算法。
因此，機器視覺系統架構主要分為硬體設備和軟體算法兩部分，其中硬體設備主要包括光源系統、鏡頭、攝像機、圖像採集卡和視覺處理器；軟體包中核心算法主要包括傳統的數字圖像處理算法和基於深度學習的圖像處理算法。
機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬體技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。
機器視覺的優勢？
既然人類發明出了機器視覺，它一定有很多過人之處，以下這幾點是它最大的本事：
1、從生產效率的角度來說，在大批量重複性工業生產過程中，人工視覺容易疲憊，質量效率低下且精度不高，而機器視覺可以大大提高生產效率和自動化程度。
2、從成本控制的角度來說，培訓一個合格的操作工需要企業管理者花費大量的人力物力，然而單純的培訓還遠遠不夠，後續還需要花費大量的時間，使操作工的水平在實踐中得到提升。而機器視覺系統只要設計、調試和操作得當，可以在很長一段時間內不間斷使用，同時確保生產效果。
另外，由於消除了檢測系統與被檢驗物品之間的直接接觸，機器視覺還能夠防止物品損壞，防止潔凈室受到人為污染，同時也避免了機械部件磨損的維護時間和成本投入。
3、在某些特殊工業環境中，比如一些不適於人工作業的危險工作環境（如焊接、火藥製造）人工視覺可能會對操作工的人身安全造成威脅，而機器視覺從某種程度上有效地規避了這些風險；或者人工視覺難以滿足要求（機械縫隙零件檢測）的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。
舉例來說，在生產線上，機器視覺系統每分鐘能夠對數百個甚至數千個元件進行檢測。配備適當解析度的相機和光學元件後，機器視覺系統能夠輕鬆檢驗小到人眼無法看到的物品細節特徵。
也就是說，機器在某種程度上已經達到了人類的水平。事實上，AlphaGo的出現已經證明了在一些領域，機器擁有超越人類的能力。
在現代自動化生產過程中，機器視覺將會在工況檢測、成品檢驗、質量控制等領域被廣泛應用，隨著工業4.0時代的到來，這一趨勢不可逆轉。
機器視覺的應用
機器視覺身手如此了得，當然不能大材小用，在不斷的發展過程中，它已經在很多場景下大展身手。在工業領域中的應用主要歸為四大類，包括：識別、檢測、測量、定位與引導。
（1）識別
在識別應用中，機器視覺系統通過讀取一維碼、二維碼、部件標識碼、元件標籤、字符內容來進行識別，除此以外，機器視覺系統還可以通過定位獨特的圖案來識別元件，或者基於顏色、形狀或尺寸來識別元件。
目前機器視覺在識別領域已經用於產品外形和表面缺陷檢驗，如木材加工檢測、金屬表面視覺檢測、二極體基片檢查、印刷電路板缺陷檢查、焊縫缺陷自動識別等。
（2）檢測
檢測是機器視覺在工業領域中最主要的應用之一。在檢測應用中，機器視覺系統通過檢測產品是否存在缺陷、污染物、功能性瑕疵和其他不合規之處，來確認產品是否滿足品質要求。
機器視覺還能夠檢測產品的完整性，比如在食品和醫藥行業，機器視覺用於確保產品與包裝的匹配性，以及檢查包裝瓶上的安全密封墊、封蓋和安全環是否存在。
（3）測量
在測量應用中，機器視覺系統通過計算被測物幾何位置之間的距離來進行測量，然後確定這些測量結果是否符合規格。如果不符合，視覺系統將向機器控制器發送一個未通過信號，進而觸發生產線上的不合格產品剔除裝置，將該物品從生產線上剔除。
康耐視的機器視覺系統
在實踐中，當元件移動經過相機視場時，固定式相機將會採集該元件的圖像，然後，機器視覺系統將使用軟體來計算圖像中不同點之間的距離。機器視覺最大的特點就是可以實現非接觸式測量，避免了許多傳統的接觸式測量帶來的二次損傷。
（4）定位和引導
在任何機器視覺應用中，無論是最簡單的裝配檢測，還是複雜的3D機器人應用，都需要採用圖案匹配技術定位相機視場內的目標物品或特徵。目標物品的定位往往決定機器視覺應用的成敗。
引導就是使用機器視覺來報告元件的位置和方向。首先，機器視覺系統可以定位元件的位置和方向，將元件與規定的公差進行比較，以及確保元件處於正確的角度，以驗證元件裝配是否正確。其次，引導可用於在二維（2D）或三維（3D）空間內將元件的位置和方向報告給機器或機器控制器，讓機器能夠定位元件或機器，以便將元件對位。
舉個例子
為了更好地理解機器視覺，下面，我們以啤酒廠採用的填充液位檢測系統為例來進行說明：
當每個啤酒瓶移動經過檢測傳感器時，檢測傳感器將會觸發視覺系統發出頻閃光，拍下啤酒瓶的照片。
採集到啤酒瓶的圖像並將圖像保存到內存後，視覺軟體將會處理或分析該圖像，並根據啤酒瓶的實際填充液位發出通過/未通過響應。
如果視覺系統檢測到一個啤酒瓶未填充到位，即未通過檢測，視覺系統將會向轉向器發出信號，將該啤酒瓶從生產線上剔除。操作員可以在顯示屏上查看被剔除的啤酒瓶和持續的流程統計數據。
結語
在工業領域，工業機器人對物體準確抓取、物流機器人障礙避讓等等都是運用了機器視覺技術。機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個重要分支。隨著人工智慧的爆發，作為代表技術之一的機器視覺，有望迎來更大發展，在智能工廠、無人商店、自動駕駛、機器人等領域掀起新的風暴！
隨著「製造大國」向「製造強國」轉型升級，我國的製造生產逐漸從勞動密集型向技術密集型轉移，對機器視覺技術的需求十分強烈，可以預見中國的機器視覺未來市場潛力巨大。隨著智能製造產業發展和國家政策的大力扶持，我國機器視覺行業發展將迎來黃金時代。
曾經，人類用雙眼記錄了波瀾壯闊的歷史。現在，人類正努力把這個能力賦予機器，讓它在看懂這個多彩的世界的同時，能夠幫助人類更高效和智能地完成工作和享受生活。期待在機器和人類攜手共舞，進入一個真正的智能時代！