機器視覺的應用領域
視覺技術的最大優點是與被觀測對象無接觸，因此，對觀測者與被觀測者都不會產生任何損傷、十分安全可靠，這是其他感覺方式無法比擬的。理論上，機器視覺可以觀察到人眼觀察不到的范圍，如紅外線、微波、超聲波等，并且機器視覺可以利用傳感器件形成紅外線、微波、超聲波等圖像。另外，人無法長時間地觀察對象，機器視覺則無時間限制，而且具有很高的分辨精度和速度，顯示出其無可比擬的優越性。所以，機器視覺應用領域十分廣泛，可用于工業、民用、軍事和科學研究等領域，下面以工業領域和民用領域為例進行介紹。
工業領域
工業領域是機器視覺應用中比重最大的領域，按照功能又可以分為產品質量檢測、產品分類、產品包裝、機器人定位等，其應用行業包括印刷包裝、汽車工業、半導體材料/元器件/連接器生產、藥品/食品生產、煙草行業、紡織行業等。
下面以紡織行業為例具體闡述機器視覺在工業領域的應用。在紡織企業中，視覺檢測是工業應用中質量控制的主要組成部分，用機器視覺代替人的視覺可以克服人工檢測所造成的各種誤差，大大提高檢測精度和效率。正是由于視覺系統的高效率和非接觸性機器視覺在紡織產品檢測中的應用越來越廣泛，在許多方面已取得了成效。目前，主要的檢測對象可分為三大類：纖維、紗線和織物。由于織物疵點檢測(在線檢測)需要很高的計算速度，因此，設備費用比較昂貴。目前國內在線檢測的應用比較少，主要應用是離線檢測，檢測項目有紡織布料識別與質量評定、織物表面絨毛鑒定、織物反射特性分析、合成紗線橫截面分析、紗線結構分析等。此外，還可用于織物組織設計、棉粒檢測、紗線表面摩擦分析等。
民用領域
機器視覺技術可用在智能交通、安全防范、文字識別、身份驗證、醫療成像等方面。在醫學領域，機器視覺可輔助醫生進行醫學影像分析，主要利用數字圖像處理技術、信息融合技術對x射線透視圖、核磁共振圖像、CT圖像進行適當疊加，然后進行綜合分析，以及對其他醫學影像數據進行統計和分析。B型超聲(簡稱B超)、 X-CT、放射性同位素掃描、核磁共振成像是現代醫學的四大成像技術。
B超檢測系統通過有規律地發射超聲波，并接收從人體發射回來的聲音信號，形成灰度圖像線密度值。X-CT根據x射線對人體組織各部分具有不同的透過和吸收作用的性質，利用CT圖像重建技術對穿過人體截面的X掃描線進行測量和運算，重建人體內部的立體圖像。X光機的圖像處理系統可進行導管定標、血管造影及血管動態分析等。通過對X光圖像的處理，可以分辨關節等部位的細節，甚至人體內的結石。利用機器視覺技術，可對心血管醫學圖像進行建模和分析，結合心臟動態特征和臨床知識對醫學動態圖像進行定量的運動分析，為醫生診斷和分析心血管疾病提供了一個有效的工具和途徑。
發達國家將機器視覺技術應用于農作物種子質量檢驗評價，至今已經取得了較大進展。
例如，通過機器視覺技術來評價蠶豆的品質，用兩種不同的離散方法來區分合格、破損、過小、異類蠶豆。利用從彩色圖像中提取的35個特征參數進行分類，分類結果與判別分析統計分類結果相比有較高的一致度。另外，在農業機械自動化方面，機器視覺系統為蘑菇采摘機器提供分類所需的尺寸、面積信息，并引導機器手準確抵達待采摘蘑菇的中心位置，實現抓取。
機器視覺在智能交通中可以完成自動導航和交通狀況監測等任務。在自動導航中，機器視覺可以通過雙目立體視覺等檢測方法獲得場景中的路況信息，然后利用這些信息進行自主交互，這種技術已用于無人汽車、無人飛機和無人戰車等。另一方面，機器視覺技術可以用于交通狀況監測，如交通事故現場勘察、車場監視、車牌識別、車輛識別與“可疑”目標跟蹤等。在許多大中城市的交通管理系統中，機器視覺系統擔任了“電子警察”的角色其“電子眼”功能在識別車輛違章、監測車流量、檢測車速等方面都發揮著越來越重要的作用。
在科學研究領域，可以利用機器視覺進行材料分析、生物分析、化學分析和生命科學研究，如血液細胞自動分類計數、染色體分析、癌癥細胞識別等。同樣，機器視覺技術可用于航天、航空、兵器(敵我目標識別、跟蹤)及測繪等方面。在衛星遙感系統中，機器視覺技術被用于分析各種遙感圖像，進行環境監測，根據地形、地貌的圖像和圖形特征，對地面目標進行自動識別、理解和分類等。
機器視覺應用典型案例
近年來，機器視覺的應用越來越廣泛，其中機器視覺檢測和機器人視覺成為目前主要的兩大技術。機器視覺檢測又可分為高精度定量檢測(如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量)和不用量器的定性或半定量檢測(如產品的外觀檢查、裝配線上零部件的識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測)。
機器人視覺用于指引機器人在大范圍內的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中指取工件，并按一定的方位將工件放在傳送帶或其他設備上(即料斗揀取問題)。下圖為基于機器視覺技術的機器人定位。至于小范圍內的操作和行動，還需要借助觸覺傳感技術。
汽車安全氣囊傳感器中即使只有一條線接錯，也可能造成人員傷亡。確定連接器安裝是否正確的一項重要工作就是檢查各種顏色的線是否正確地接到了各連接器上。有了簡單而有效的色彩機器視覺工具，連接器制造人員便能以色彩視覺檢查的方式進行這種關鍵檢查，其準確率為100%。新型色彩工具極大地減少了視覺系統編程所需的時間，提高了視覺系統的成本效率。下圖為汽車安全氣囊線序檢測?，F在，從一開始就可以利用這種機器視覺工具進行關鍵的安全檢查，降低出錯的風險。
汽車盤式制動器的制造是一個需要先進追蹤技術且強度和挑戰性巨大的過程。汽車盤式制動器重12-20kg，采用機器視覺技術之前，制造人員必須重復地從不銹鋼盒中提出沉重的盤并將其放在各種不同的檢測臺上。執行如此繁重的工作會給生產線上的員工帶來健康危險。
借助機器視覺系統中的智能相機實現自動化調焦、快速圖像采集和內置照明，可識別傳送帶上傳送的盤式制動器的位置，然后在幾分之一秒內將圖像數據傳送給機器人進行控制，從而讓高性能磁鐵迅速夾住盤式制動器，將盤式制動器放在旋轉盤上。另一個智能相機系統借助其集成式紅色LED燈將字符放在焦點處，讀取字母、數字字符后，進行表面平整檢驗、平衡和聲音測試等步驟，并將檢測結果上傳到數據庫。最后根據檢測結果，將制動器分別放置到指定位置。
現在，許多液晶面板和液晶顯示器生產商利用機器視覺技術升級其生產線，提高自動化程度以改善產品質量。近期，國內某液品面板制造廠利用CCD相機和Scorpio軟件打造了一條液晶屏打包生產線，如圖所示。該生產線完美地實現了液晶屏的尺寸測量、對正、抓取和打包整個工作過程，而且一次拍照即可實現準確抓取，大大提高了生產效率。
技術支持