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機器視覺以及計算機視覺(Computer Vision)是既相互交叉又有區(qū)別的幾個概念。圖像處理是指用計算機對圖像進行復原、校正、增強、統(tǒng)計分析、分類和識別等加工，以達到所需結(jié)果的技術(shù)和過程，它通常是機器視覺中必不可少的階段(日常生活中圖像處理常常指對圖像的藝術(shù)化，與工業(yè)領(lǐng)域的圖像處理的概念稍有差別)。計算機視覺的研究很大程度上是針對圖像內(nèi)容的視覺理論研究。它的研究對象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場景，例如三維場景的重建等。機器視覺則主要是指工業(yè)領(lǐng)域視覺的應用研究，例如自主機器人的視覺，用于檢測和測量的視覺系統(tǒng)等。它通過在工業(yè)領(lǐng)域?qū)D像感知、圖像處理、控制理論與軟件、硬件緊密結(jié)合，并研究解決圖像處理和計算機視覺理論在實際應用過程中的問題，來實現(xiàn)高效的運動控制或各種實時操作。

　　從學科分類上來看，機器視覺和計算機視覺都被認為是 人工智能的(Artificial Intelligence) 下屬科目，但機器視覺更多注重廣義圖像信號(如常規(guī)圖像、激光，紅外等)和圖像處理如何用于工業(yè)生產(chǎn)方面的研究。而計算機視覺則 更注重圖像信號本身的研究以及和圖像相關(guān)的交叉學科的研究(醫(yī)學圖像分析，地圖導航等)。　　接下來與精質(zhì)一起了解選用機器視覺的幾個要素！

　　1、機器視覺圖象預處理

　　檢測特征點和缺陷是非常的重要，不管亮度和對象表面或材料不同。圖象預處理算法能把圖象的特征點放大，以使視覺工具能更好的檢測它們。同樣，特征點也能被縮小，以至視覺工具可忽略它們。
　　2、機器視覺的定位器

　　對象或特征的精確定位是一個檢測系統(tǒng)或由機器視覺引導的運動系統(tǒng)的重要功能。傳統(tǒng)的物體定位采用的是灰度值相關(guān)來識別物體。盡管這種技術(shù)得到了廣泛的應用，但是，它在圖象質(zhì)量變差的情況下，就缺乏穩(wěn)定性。圖象質(zhì)量變差可能是由于凌亂、亮度不同和遮蓋等因素的影響。相反，幾何對象定位法是一種z新的方法，它使用對象的輪廓來識別對象及其特征

　　3、視覺引導的運動

　　如果你的應用需要一個視覺系統(tǒng)來引導機器人，那么必須知道視覺系統(tǒng)與運動系統(tǒng)是如何集成的。對于校準和操作，沒集成的運動系統(tǒng)與視覺系統(tǒng)是初步的系統(tǒng)，機械人或機構(gòu)和視覺系統(tǒng)是分開校準的。在操作中，一臺立的視覺系統(tǒng)可根據(jù)視覺坐標系統(tǒng)中的已知位置計算出零件位置的偏移量，然后發(fā)指令給機器人的手臂在離初始化編程的拾取位置的偏移量處拾取零件。

　　4、機器視覺光學裝置與照明

　　眾所周知，適當?shù)墓鈱W裝置和照明對機器視覺應用的成功至關(guān)重要。有時，盡管選擇了z合適的光學裝置和照明，但是，如果被監(jiān)測的對象或特征稍微變動一下，就要求相應改變燈光和照明亮度。例如，晶片的拋光表面的不同，在OCR應用中激光蝕刻的標志的質(zhì)量的不同。一個穩(wěn)定性好的定位工具能輕松地處理由于光聚集和亮度不同的改變使得圖象質(zhì)量變差這樣的情況。使用適當?shù)能浖茏屇阆匾恼{(diào)光操作，無論其圖象質(zhì)量如何改變。

精質(zhì)致力于機器視覺及圖像處理技術(shù)研發(fā)制造16年，致力為工業(yè)制造業(yè)提供專業(yè)的機器視覺檢測方案。