產生髮展
機器視覺-攝相頭機器視覺的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關於理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時運用的預處理、邊緣檢測、輪廓線構成、對象建模、匹配等技術，後來一直在機器視覺中套用。羅伯茲在圖像分析過程中，採用了自底向上的方法。用邊緣檢測技術來確定輪廓線，用區域分析技術將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區域，這些技術統稱為圖像分割。其目的在於用輪廓線和區域對所分析的圖像進行描述，以便同機記憶體儲的模型進行比較匹配。實踐表明，只用自底向上的分析太困難,必須同時採用自頂向下,即把目標分為若干子目標的分析方法，運用啟發式知識對對象進行預測。這同言語理解中採用的自底向上和自頂向下相結合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運用啟發式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助於諸如最小二乘法匹配之類的數值計算程式。
70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：①目標制導的圖像處理；②圖像處理和分析的並行算法；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運動參量求值；⑤視覺知識的表示；⑥視覺系統的知識庫等。
工作原理
機器視覺檢測系統採用照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數位化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格/不合格、有/無等，實現自動識別功能。機器視覺被稱為自動化的眼睛，在國民經濟、科學研究及國防建設等領域都有著廣泛的套用。
優越性
1.安全可靠：視覺的最大優點是與被觀測的對象無接觸，因此對觀測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。另外，人無法長時間地觀察對象，機器視覺則不知疲勞，始終如一地觀測，所以機器視覺可以廣泛地用於長時間惡劣的工作環境。
2.視覺範圍廣：理論上，人眼觀察不到的範圍，機器視覺也可以觀察，例如紅外線、微波、超音波等人類就觀察不到，而機器視覺則可以利用這方面的敏感器件形成紅外線、微波、超音波等圖象。因此可以說是擴展了人類的視覺範圍。
3.對象選擇範圍廣：視覺方式所能檢測的對象十分廣泛，可以說是對對象不加選擇。在一些不適合於人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。
4.生產效率高：機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易於自動處理，也易於同設計信息以及加工控制信息集成。尤其是在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度，易於實現信息集成。
系統組成
一個典型的機器視覺系統包括以下五大塊：
機器視覺光源照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，它直接影響輸入數據的質量和套用效果。由於沒有通用的機器視覺照明設備，所以針對每個特定的套用實例，要選擇相應的照明裝置，以達到最佳效果。光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不能保持穩定。如何使光能在一定的程度上保持穩定，是實用化過程中急需要解決的問題。另一方面，環境光有可能影響圖像的質量，所以可採用加防護屏的方法來減少環境光的影響。照明系統按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優點是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機位於被測物的同側，這種方式便於安裝。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據它們產生的畸變，解調出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈衝照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。
2.鏡頭
FOV（FieldOfVision）=所需解析度*亞象素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差比）
鏡頭選擇應注意：①焦距②目標高度③影像高度④放大倍數⑤影像至目標的距離⑥中心點/節點⑦畸變
3.相機
工業相機作為機器視覺系統的關鍵組件，其最本質的功能就是將光信號轉變成有序的電信號。選擇合適的相機也是機器視覺系統設計中的重要環節，相機的選擇不僅直接決定所採集到的圖像解析度、圖像質量等，同時也與整個系統的運行模式直接相關。而工業相機按照不同的指標有諸多分類，以下是比較常見的分類：
高速相機（1）、按成像色彩劃分，可分為彩色相機和黑白相機；其中彩色相機有RGB格式（3CCD彩色相機）和Bayer格式（單CCD彩色相機）等；
（ 2）、按靈敏度劃分，又分為普通型、星光型、月光型、紅外型
（3）、按解析度劃分，像素數在38萬以下的為普通型，像素數在38萬以上的高解析度型；
（4）、按光敏面尺寸大小劃分，可分為1/4、1/3、1/2、1英寸相機。
（5）、按掃描方式劃分，可分為行掃描相機（線陣相機）和面掃描相機（面陣相機）兩種方式；（面掃描相機又可分為隔行掃描相機和逐行掃描相機）
（6）、按同步方式劃分，可分為普通相機（內同步）和具有外同步功能的相機等。
4.圖像採集卡
圖像採集卡只是完整的機器視覺系統的一個部件，但是它扮演一個非常重要的角色。圖像採集卡直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數字等等。
比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡，可以將圖像迅速地傳送到計算機存儲器進行處理。有些採集卡有內置的多路開關。例如，可以連線8個不同的攝像機,然後告訴採集卡採用那一個相機抓拍到的信息。有些採集卡有內置的數字輸入以觸發採集卡進行捕捉，當採集卡抓拍圖像時數字輸出口就觸發閘門。
5.視覺處理器
視覺處理器集採集卡與處理器於一體。以往計算機速度較慢時，採用視覺處理器加快視覺處理任務。現在由於採集卡可以快速傳輸圖像到存儲器，而且計算機也快多了，所以現在視覺處理器用的較少了。
套用領域
視覺系統的套用機器視覺的套用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：
1.檢測：又可分為高精度定量檢測（例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（例如產品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測）。
2.機器人視覺：用於指引機器人在大範圍內的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件並按一定的方位放在傳輸帶或其他設備上（即料斗揀取問題，需3D機器視覺技術）。至於小範圍內的操作和行動，還需要藉助於觸覺感測技術。
套用實例
一、機器視覺檢測
1.基於機器視覺的儀錶板總成智慧型集成測試系統
EQ140-II汽車儀錶板總成是我國某汽車公司生產的儀表產品，儀錶板上安裝有速度里程表、水溫表、汽油表、電流表、信號報警燈等，其生產批量大，出廠前需要進行一次質量終檢。檢測項目包括：檢測速度表等五個儀表指針的指示誤差；檢測24個信號報警燈和若干照明9燈是否損壞或漏裝。一般採用人工目測方法檢查，誤差大，可靠性差，不能滿足自動化生產的需要。基於機器視覺的智慧型集成測試系統，改變了這種現狀，實現了對儀錶板總成智慧型化、全自動、高精度、快速質量檢測，克服了人工檢測所造成的各種誤差，大大提高了檢測效率。
整個系統分為四個部分：為儀錶板提供模擬信號源的集成化多路標準信號源、具有圖像信息反饋定位的雙坐標CNC系統、攝像機圖像獲取系統和主從機平行處理系統。
2.金屬板表面自動控傷系統
金屬板如大型電力變壓器線圈扁平線收音機朦朧皮等的表面質量都有很高的要求，但原始的採用人工目視或用百分表加控針的檢測方法不僅易受主觀因素的影響，而且可能會繪被測表面帶來新的劃傷。金屬板表面自動探傷系統利用機器視覺技術對金屬表面缺陷進行自動檢查，在生產過程中高速、準確地進行檢測，同時由於採用非接角式測量，避免了產生新劃傷的可能。其工作原理圖如圖8-6所示；在此系統中，採用雷射器作為光源，通過針孔濾波器濾除雷射束周圍的雜散光，擴束鏡和準直鏡使雷射束變為平行光並以45度的入射角均勻照明被檢查的金屬板表面。金屬板放在檢驗台上。檢驗台可在X、Y、Z三個方向上移動，攝像機採用TCD142D型2048線陳CCD，鏡頭採用普通照相機鏡頭。CCD接口電路採用單片機系統。主機PC機主要完成圖像預處理及缺陷的分類或劃痕的深度運算等，並可將檢測到的缺陷或劃痕圖像在顯示器上顯示。CCD接口電路和PC機之間通過RS-232口進行雙向通訊，結合異步A/D轉換方式，構成人機互動式的數據採集與處理。
該系統主要利用線陣CCD的自掃描特性與被檢查鋼板X方向的移動相結合，取得金屬板表面的三維圖像信息。
3.汽車車身檢測系統
英國ROVER汽車公司800系列汽車車身輪廓尺寸精度的100%線上檢測，是機器視覺系統用於工業檢測中的一個較為典型的例子，該系統由62個測量單元組成，每個測量單元包括一台雷射器和一個CCD攝像機，用以檢測車身外殼上288個測量點。汽車車身置於測量框架下，通過軟體校準車身的精確位置。
測量單元的校準將會影響檢測精度，因而受到特別重視。每個雷射器/攝像機單元均在離線狀態下經過校準。同時還有一個在離線狀態下用三坐標測量機校準過的校準裝置，可對攝像頂進行線上校準。
檢測系統以每40秒檢測一個車身的速度，檢測三種類型的車身。系統將檢測結果與人、從CAD模型中撮出來的合格尺寸相比較，測量精度為±0.1mm。 ROVER的質量檢測人員用該系統來判別關鍵部分的尺寸一致性，如車身整體外型、門、玻璃視窗等。實踐證明，該系統是成功的，並將用於ROVER公司其它系統列汽車的車身檢測。
4.紙幣印刷質量檢測系統：
該系統利用圖像處理技術，通過對紙幣生產流水線上的紙幣20多項特徵（號碼、盲文、顏色、圖案等）進行比較分析，檢測紙幣的質量，替代傳統的人眼辨別的方法。
5.瓶裝啤酒生產流水線檢測系統：
可以檢測啤酒是否達到標準的容量、啤酒標籤是否完整、酒瓶外觀裂紋檢測、酒瓶內壁異物檢測及酒液異物檢測。
二、機器視覺識別
1.智慧型交通管理系統：
通過在交通要道放置攝像頭，當有違章車輛（如闖紅燈）時，攝像頭將車輛的牌照拍攝下來，傳輸給中央管理系統，系統利用圖像處理技術，對拍攝的圖片進行分析，提取出車牌號，存儲在資料庫中，可以供管理人員進行檢索。
2.金相分析：
金相圖象分析系統能對金屬或其它材料的基體組織、雜質含量、組織成分等進行精確、客觀地分析，為產品質量提供可靠的依據。
西門子機器視覺系統在醫療機械的套用3.醫療圖像分析：
血液細胞自動分類計數、染色體分析、癌症細胞識別等。
三、機器視覺測量
1.大型工件平行度、垂直度測量儀：
採用雷射掃描與CCD探測系統的大型工件平行度、垂直度測量儀，它以穩定的準直雷射束為測量基線，配以迴轉軸系，鏇轉五角標稜鏡掃出互相平行或垂直的基準平面，將其與被測大型工件的各面進行比較。在加工或安裝大型工件時，可用該認錯器測量面間的平行度及垂直度。
2.螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件：
以頻閃光作為照明光源，利用面陳和線陳CCD作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件，實現熱軋螺紋鋼幾何參數線上測量的動態檢測系統。
3.軸承實時監控：
視覺技術實時監控軸承的負載和溫度變化，消除過載和過熱的危險。將傳統上通過測量滾珠表面保證加工質量和安全操作的被動式測量變為主動式監控。
4.金屬表面的裂紋測量：
用微波作為信號源，根據微波發生器發出不同波濤率的方波，測量金屬表面的裂紋，微波的波的頻率越高，可測的裂紋越狹小。
四、機器人視覺定位
1. 機器人視覺全自動上下料：
利用機器視覺系統實現全自動上下料，替代人工，提高效率，不僅避免了工具機事故，並且在某些特殊工作場合得到套用。
2. 機器人視覺移動中抓取：
通過機器視覺定位提前判斷工件位移路徑抓取工件進行相關加工，在一定速度下配合來料節拍，使車間高速作業。
3. 機器人視覺碼垛：
同樣是通過機器視覺定位進行產品碼垛，目的詣在節省人工，提高效率。
總之，類似的實用系統還有許多，這裡就不一一敘述了。
前景展望
由於機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易於自動處理，也易於同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現代自動化生產過程中，人們將機器視覺系統廣泛地用於工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。
但是機器視覺技術比較複雜，最大的困難在於人的視覺機制尚不清楚。人可以用內省法描述對某一問題的解題過程，從而用計算機加以模擬。但儘管每一個正常人都是“視覺專家”，卻不可能用內省法來描述自己的視覺過程。因此建立機器視覺系統是十分困難的任務。
可以預計的是，隨著機器視覺技術自身的成熟和發展，它將在現代和未來製造企業中得到越來越廣泛的套用。
