機器視覺（，簡稱 ） 是指用於自動檢測、分析的一種基於成像技術的方法，在工業自動化檢測、過程控制和機器人引導等領域得到了廣泛應用。機器視覺涵蓋了多種技術、軟體和硬體產品、整合系統、動作、方法和專業知識。機器視覺作為系統工程學科的一種，被認為不同於屬於計算機科學的計算機視覺。它嘗試以新的方法整合現有技術，並應用於實際問題解決。機器視覺的整個過程包括規劃需求和專案細節，然後建立解決方案。在系統執行時，首先是成像，隨後是對影像的自動影像分析和所需資訊的提取。 定義 機器視覺 一詞存在多種定義，但但這些定義都包含用於自動從影像中提取資訊的技術和方法，這與影像處理不同，後者的輸出是另一張影像。提取的資訊可以是簡單的好件 壞件訊號，也可以是複雜的資料集，例如影像中每個物體的身份、位置和方向。所提取的資訊可以用於工業中的自動檢測、機器人和過程引導、安全監控和車輛引導等應用。這一領域包括大量的技術、軟體和硬體產品，還有整合式系統、操作、方法和專業知識。機器視覺在實際應用上是唯一能夠描述在工業自動化應用這些功能的術語；但這一術語在安全監控和車輛引導上則使用較少。作為一種系統工程學科，機器視覺被認為與計算機科學的計算機視覺不同；機器視覺嘗試將已有的技術用新的方法整合到系統中，並將其用於解決工業自動化和其它應用領域的實際問題。這一術語也被自動成像協會和歐洲機器視覺協會等展銷團體更為寬泛地使用，將其囊括了許多與影像處理相關的產品和應用。但該術語最主要還是用來表示自動化檢測和工業機器人 過程引導的。而在近些年，計算機視覺和機器視覺兩大領域進行了更大程度的融合 Computer Vision Principles algorithms Applications Learning 5th Edition by ER Davies Academic Press Elselvier 2018 ISBN 9780128092842。 基於成像的自動化檢測與分揀 機器視覺系統最主要的應用是基於成像的自動化檢測與分揀，以及機器人引導。在本章節，前者將簡稱為 自動化檢測。整個過程包括規劃需求和專案細節，然後提供解決方案。 方法和操作順序 自動化檢測的第一步是。這一步通常使用經過設計的相機、鏡頭和光源，以提供後續處理所需的差異化。接著，系統將使用包含數位影像處理技術的軟體包和開發程式去提取所需資訊，然後據此做出相關的決策（如透過測試 不透過測試等）。 裝置 自動化檢測系統的元件通常包括光源、相機或其他成像裝置、處理器、軟體和輸出裝置。 成像 成像裝置（如相機）可以與影像處理的主單元合併（使用或智慧感測器）或分離。將完整的處理功能包含在與相機相同的外殼中通常稱為嵌入式處理 Critical Considerations for Embedded Vision Design by Dave Rice and Amber Thousand Photonics Spectra magazine published by Laurin Publishing Co July 2019 issue Pages 6064。當二者分離時，當分開時，連線可以透過專用中間硬體、自定義處理裝置或計算機內的幀採集卡進行，使用模擬或標準化的數字介面（如 Camera Link、） 。機器視覺實現還使用能夠透過 FireWire、USB 或千兆乙太網介面直接連線（無需幀捕捉卡）到計算機的數字相機。 雖然傳統的（二維可見光）成像在機器視覺中最為常用，但其他替代方法包括、高光譜成像以及各種紅外波段成像、線掃成像、表面和 X 射線成像。機器視覺二維可見光成像的關鍵區別包括單色與彩色、幀率、解析度，以及成像過程是否對整個影像同時進行，這決定了它是否適用於移動過程 West Perry High Speed RealTime Machine Vision CyberOptics pages 138。 儘管主流的機器視覺使用二維成像去解決問題，但三位成像目前正在行業中正成為一個不斷增長的小眾市場。最常用的三維成像方法是基於掃描的三角測量法，這種方法利用產品或影像在成像過程中的運動。雷射被投射到物體的表面。在機器視覺中，這透過掃描運動來實現，可能是移動工件，或是移動相機和雷射成像系統。相機從不同的角度檢視這條掃描線；線條的偏差表示形狀的變化。來自多個掃描的線條被彙總成或點雲。 立體視覺用於涉及一對攝像機檢視中都存在的獨特特徵的特殊情況 3D Imaging A practical Overview for Machine Vision By Fred Turek Kim Jackson Quality Magazine March 2014 issue Volume 53Number 3 Pages 68。機器視覺中使用的其他三維方法包括基於和基於網格的方法。其中一種方法是基於網格陣列的系統，它使用如 2012 年左右微軟 Kinect 系統所採用的偽隨機結構光系統 httpresearchmicrosoftcomenuspeoplefengwudepthicip12pdf HYBRID STRUCTURED LIGHT FOR SCALABLE DEPTH SENSING Yueyi Zhang Zhiwei Xiong Feng Wu University of Science and Technology of China Hefei China Microsoft Research Asia Beijing ChinaRMorano COzturk RConn SDubin SZietz JNissano Structured light using pseudorandom codes IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20 31998 322327。 影像處理 在影像獲取完成後即進行影像處理。核心的處理過程通常由一個 CPU、一個 GPU、一個 FPGA 或這些元件組合起來完成。深度學習訓練和推理對處理效能提出了更高的要求 Finding the optimal hardware for deep learining inference in machine vision by Mike Fussell Vision Systems Design magazine September 2019 issue pages 89。通常在多個處理階段中按順序進行，最終得到所需的結果。一個典型的順序可能從調整影像的工具（如濾波器）開始，然後提取目標，再從這些目標中提取資料（例如測量、讀取程式碼），接著傳輸這些資料，或者將其與目標值進行比較，以建立和傳輸 透過 不透過 的結果。機器視覺影像處理方法包括： 拼接 配準：包含許多二維與三維的影像。 濾波：如形態學濾波。 閾值處理：閾值處理從設定或確定一個對後續步驟有用的灰度值開始。然後使用該值將影像的部分分離，有時根據該灰度值的高低，將影像的每個部分簡單地轉換為黑白。 畫素計算：計算亮畫素或暗畫素的數量。 影像分割：將數字影像劃分為多個部分，以簡化和 或將影像表示更改為更有意義且更易於分析的形式 and George C Stockman 2001 Computer Vision pp 279325 New Jersey PrenticeHall Lauren Barghout Visual Taxometric approach Image Segmentation using FuzzySpatial Taxon Cut Yields Contextually Relevant Regions Information Processing and Management of Uncertainty in KnowledgeBased Systems CCIS SpringerVerlag 2014。 邊緣檢測：尋找物體邊緣。 色彩分析：使用顏色識別零件、產品和物品，評估顏色質量，並使用顏色分離 連通分量標記：檢查影像中離散的連通畫素塊（例如灰色物體中的黑色孔）作為影像標記。 人工神經網路 深度學習 機器學習過程：加權和自訓練的多變數決策自 2019 年以來，深度學習和機器學習的廣泛應用顯著擴充套件了機器視覺的能力。這種處理最常見的結果是分類。分類的例子包括物體識別、已識別物體的 透過 不透過 分類以及光學字元識別（OCR）。 模式識別：包括模板匹配，查詢、匹配和 或計數特定模式。這可能包括定位可能被旋轉、部分遮擋或大小變化的物體。 條形碼、Data Matrix 與 2D barcode 讀取 光學字元識別：自動化讀取文字（如數字串）。 計量學：測量物體的尺寸（例如，畫素、英寸或毫米）。 與目標值進行比較，以確定 透過或不透過 或 允許 不允許 的結果。例如，在程式碼或條形碼驗證中，讀取的值與儲存的目標值進行比較。在測量中，將測量值與適當的值和公差進行比較。在字母數字程式碼的驗證中，將 OCR 識別的值與正確的目標值進行比較。在瑕疵檢查中，可能將瑕疵的測量尺寸與質量標準允許的最大值進行比較。 輸出 自動檢測系統的一種通常輸出是透過 不透過的決定。這些決定可能會引發回退次品或警報響起的機制。另一個通常的輸出則包括機器人引導系統的物體位置和方向資訊。此外，輸出型別包括數值測量資料、從程式碼和字元讀取的資料、物體的計數和分類、過程或結果的顯示、儲存的影像、來自自動空間監控機器視覺系統的報警以及過程控制訊號 West Perry A Roadmap For Building A Machine Vision System Pages 135。系統還包括使用者介面、多元件系統整合介面和自動資料交換介面。 參考來源 Category 計算機視覺應用 Category 計算機視覺