爱可信河北常用指南 天津昆田科技有限公司

当前，工业自动化、智能化进入飞速发展阶段，生产过程当中的自动化程度也变得越来越高，各类产品及元器件的大批量生产，面对着高重复性和高精度的检验、生产监视和零件识别工序，传统人工检测已无法达到要求。机器视觉的应用范围非常广泛，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，主要包括：工业、农业、军事、**、气象、天文、安全等。为提高产品质量和生产效率，机器视觉开始出现并得到大力发展。

简单而言，机器视觉就是让机器具备像人一样的视觉功能，代替人眼来实现自动化生产中的识别、测量、检测、判断。典型的工业机器视觉系统有三部分组成：图像采集单元、图像处理与分析单元、控制与执行单元。

图像处理技术

机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。国内机器视觉检测的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低，市场也远远没有饱和。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

图像的增强

图像的增强用于调整图像的对比度，**图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。

图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计图表，与对比度紧密相连。

通常，在计算机中表示的一幅二维数字图像可表示为一个矩阵，其矩阵中的元素是位于相应坐标位置的图像灰度值，是离散化的整数，一般取0，1，……，255。这主要是因为计算机中的一个字节所表示的数值范围是0~255。另外，人眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可。尺寸测量无论是在产品的生产过程中，还是产品生产完成后的质量检验中都是必不可少的步骤，而机器视觉在尺寸测量方面有其*特的技术优势。

但是，直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率，反映不出该像素在图像中的二维坐标。因此，不同的图像有可能具有相同的直方图。通过灰度直方图的形状，能判断该图像的清晰度和黑白对比度。

如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图象清晰的目的。

在智能制造过程中，机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，较终用于实际检测、测量和控制。

实现“中国制造2025”，完成从制造大国向制造强国的转变，智能制造是主攻方向。在智能制造过程中，机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，较终用于实际检测、测量和控制。随着智能制造的愈演愈烈，市场对于机器视觉检测的需求也将逐渐增多。5、多测量集成：机器视觉系统可以通过多工位测量方式，一次性完成待检产品的轮廓、尺寸、外观缺陷、产品高度等多技术参数的测量。

机器视觉检测产业链

机器视觉检测在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。这些细分领域的投资者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。在一些应用行业，一台机器视觉系统的工作效率能够相当于20个熟练工人。