為什么一臺機(jī)器能看到你？因?yàn)樗凶约旱囊曈X。機(jī)器視覺系統(tǒng)是一門跨學(xué)科，涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)字圖像處理、模式識別等多個領(lǐng)域。機(jī)器視覺主要利用計(jì)算機(jī)模擬人的視覺作用，從客觀事物的圖像中獲取信息，用于實(shí)際檢測、測量和控制。該技術(shù)性的特點(diǎn)是速度快、信息量大、作用多。
機(jī)器視覺主要使用計(jì)算機(jī)來模擬人類的視覺作用，但它不僅是人眼的簡單延伸，更重要的是，人腦的部分作用從客觀事物的圖像中獲取信息，處理和理解，用于實(shí)際檢測、測量和控制。
典型的工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用系統(tǒng)，包括數(shù)字圖像處理技術(shù)性、機(jī)械工程技術(shù)性、控制技術(shù)、光源照明技術(shù)性、光學(xué)成像技術(shù)性、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)性、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)性、人機(jī)接口技術(shù)性等。
發(fā)展歷史簡介。
機(jī)器視覺的研究始于20世紀(jì)60年代中期美國學(xué)者L.R.羅伯茲對多面體積木世界的理解。預(yù)備處理、邊緣檢測、輪廓構(gòu)成、總體目標(biāo)建模、匹配等技術(shù)性后來使用于機(jī)器視覺。
羅伯茲在圖像分析過程中采用了自底向上的方法。利用邊緣檢測技術(shù)性確定輪廓線，利用區(qū)域分析技術(shù)性將圖像分為灰度相似的像素構(gòu)成的區(qū)域，統(tǒng)稱為圖像分割。其目的是用輪廓線和區(qū)域描述分析的圖像，以匹配存儲在相同機(jī)器中的模型。
實(shí)踐表明，僅僅自下而上的分析太難了。必須同時采用由上而下的分析方法，即將總體目標(biāo)分為幾個子目標(biāo)，并使用啟發(fā)性專業(yè)知識總體目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。這與語言理解中使用的自下而上和由上而下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出使用啟發(fā)性專業(yè)知識，表明使用符號過程來解釋輪廓的方法不需要幫助少的二乘法匹配等數(shù)值計(jì)算程序。
20世紀(jì)70年代以后，機(jī)器視覺產(chǎn)生了幾個重要的研究分支：1、目標(biāo)導(dǎo)向數(shù)字圖像處理；2、數(shù)字圖像處理和分析的平行算法；3、從二維圖像中獲取三維信息；4、序列圖像分析和運(yùn)動參數(shù)值；5、視覺專業(yè)知識的表達(dá)；6、視覺系統(tǒng)知識庫等。
全球使用。
在國外，機(jī)器視覺的普及主要反映在半導(dǎo)體和電子行業(yè)，約40%-50%集中在半導(dǎo)體行業(yè)。機(jī)器視覺技術(shù)已廣泛應(yīng)用于質(zhì)量檢測的各個方面，其產(chǎn)品在使用中起著重要作用。此外，機(jī)器視覺還用于其他領(lǐng)域。
在中國，視覺技術(shù)性的使用始于20世紀(jì)90年代，因?yàn)樵撔袠I(yè)本身是一個新興的領(lǐng)域，并且機(jī)器視覺產(chǎn)品技術(shù)性的普及還不夠，導(dǎo)致上述行業(yè)的使用幾乎空白。目前，國內(nèi)大多數(shù)機(jī)器視覺公司都是外國品牌。大多數(shù)國內(nèi)機(jī)器視覺公司通常從代理各種外國機(jī)器視覺品牌開始。隨著機(jī)器視覺的不斷使用，公司規(guī)模逐漸擴(kuò)大，技術(shù)性逐漸成熟。
在行業(yè)應(yīng)用方面，主要包括制藥業(yè)、包裝、電子、汽車制造、半導(dǎo)體、紡織、煙草、交通、物流等行業(yè)。用機(jī)器視覺廠家技術(shù)代替勞動力可以提供生產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，在物流行業(yè)，機(jī)器視覺技術(shù)可以用于快遞公司的分揀和分類。大多數(shù)快遞公司不會手動分揀，降低物品損壞率，提高分揀效率，減少人力勞動。
