什么是機器視覺？
從今天起，在接下來的一段時間里，我想帶領(lǐng)大家進軍機器視覺領(lǐng)域，不奢望有多精深，但起碼對機器視覺有一個了解，入門就行．最后，并通過一個企業(yè)項目實戰(zhàn)來鍛煉大家所學(xué)的知識．
本文目錄
什么是機器視覺？
這個領(lǐng)域是干嘛的？跟我們有什么關(guān)系？
機器視覺系統(tǒng)的組成？
機器學(xué)習(xí)與算法與這個有什么關(guān)系？
機器視覺領(lǐng)域需要哪些知識？
機器視覺的發(fā)展瓶頸？
１． 什么是機器視覺？
說簡單點，就是具有視覺檢測功能的機器．
我們來看下標(biāo)準(zhǔn)定義．
機器視覺是配備有感測視覺儀器的檢測機器，其中光學(xué)檢測儀器占有比重非常高，可用于檢測出各種產(chǎn)品的缺陷，或者用于判斷并選擇出物體，或者用來測量尺寸...等，應(yīng)用在自動化生產(chǎn)線上對物料進行校準(zhǔn)與定位。是計算機視覺中最具有產(chǎn)業(yè)化的部分，主要大量應(yīng)用于工廠自動化檢測及機器人產(chǎn)業(yè)等。
既然我們知道了機器視覺就是實現(xiàn)檢測功能的檢測機器，下面我們看下這個領(lǐng)域的應(yīng)用以及對我們的生活有什么關(guān)系和影響．
２． 機器視覺的應(yīng)用及影響
這是很普遍的在產(chǎn)品包裝檢測的應(yīng)用．檢測產(chǎn)品的包裝是否合格．
這是機器視覺在識別方面的應(yīng)用．我們常見的車牌號識別，條形碼識別等等．
這是機器視覺在測量與檢測方面的應(yīng)用．檢測圓珠的個數(shù)，芯片的尺寸等．
這是機器視覺技術(shù)在醫(yī)藥檢測方面的應(yīng)用，例如檢測藥丸是否有缺陷，藥丸的個數(shù)，形狀等等．
最后，還有大家熟知的在機器人上的應(yīng)用．
３． 機器視覺系統(tǒng)的組成？
?機器視覺系統(tǒng)主要由圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示三部分組成。主要用計算機軟件來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并最終用于實際檢測、測量和控制。
圖像處理單元——大腦
圖像處理單元由圖像處理軟件完成，圖像處理軟件包含大量圖像處理算法。在取得圖像后，用這些算法對數(shù)字圖像進行處理，分析計算，并輸出結(jié)果。軟件是機器視覺的大腦，只有在軟件將采集到的圖像數(shù)據(jù)化以后，機器才能進行識別和檢測等功能。
光源? ? ??
光源是機器視覺系統(tǒng)中重要的組件之一，一個合適的光源是機器視覺系統(tǒng)正常運行的必備條件。使用光源的目的是將被測物體與背景盡量明顯分別，獲得高品質(zhì)、高對比度的圖像。
鏡頭——晶狀體
鏡頭的作用是光學(xué)成像。盡管照相機、分析軟件和照明對于機器視覺系統(tǒng)都是十分重要的，可最關(guān)鍵的元件還是相機鏡頭。系統(tǒng)若想完全發(fā)揮其功能，鏡頭必須要能夠滿足要求才行。決定鏡頭性能的參數(shù)主要有焦距，工作距離、視場、景深、分辨率等。景深，是指鏡頭能夠獲得最佳圖像時，被攝物體離此最佳焦點前后的距范圍。視場，表示攝像頭所能觀測到的最大范圍，通常以角度表示，一般說來視場越大，觀測范圍越大。工作距離，是指鏡頭到被攝物體的距離，工作距離越長，成本越高。
相機——眼球
機器視覺相機（“眼球”）的目的是將通過鏡頭投影到傳感器的圖像傳送到能夠儲存、分析和（或者）顯示的機器設(shè)備上。按照芯片類型可以分為CCD相機、CMOS相機。
圖像采集單元——視覺神經(jīng)
圖像采集單元中最重要的元件是圖像采集卡，它是圖像采集部分和圖像處理部分的接口。
輸出單元
? 在完成圖像采集和處理工作之后，需要將圖像處理的結(jié)果輸出，并作出與結(jié)果匹配的動作，如剔廢、報警燈，并通過人機界面顯示生產(chǎn)信息。
４． 機器學(xué)習(xí)與算法與這個有什么關(guān)系？
算法可謂是機器視覺的核心了，企業(yè)競爭力也主要體現(xiàn)在算法上．好的算法，運行速度快，檢測精度高，在市場上自然具有較強的競爭力．因此，在企業(yè)中，都在核心算法上下功夫，形成自己的核心競爭力．
５． 機器視覺領(lǐng)域需要哪些知識？
線性代數(shù)
概率論
隨機過程
微積分
上面四個是基本的數(shù)學(xué)能力，只有掌握了基本的數(shù)學(xué)知識，才能看懂式子．看文獻．
第五項是最主要的，
計算機視覺的頂級期刊有PAMI和IJCV，頂級會議有ICCV和CVPR．
多看，對于一些比較經(jīng)典的，精讀．
６． 機器視覺的瓶頸
最大的問題就是準(zhǔn)確性．因為圖像的影響因素有很多，例如產(chǎn)品的外部光照條件，鏡頭畸變等．在軟件上，不同的算法的效果可能有很大的差距．
通用性．這個在實際的項目中可能感觸更深．因為不同的產(chǎn)品外觀不同，形狀不同，缺陷不同，材料不同，尺寸不同等等，很難僅僅使用一種通用的檢測算法，甚至，缺陷特征不同，就必須重新編寫算法．
硬件與軟件．硬件就是相機鏡頭的處理速度，軟件就是算法的優(yōu)越性．
恩，時候不早了，就先到這了．今天主要介紹了機器視覺的應(yīng)用及概述，希望大家對機器視覺有一個大概的了解，那我也不枉此行了．
下回繼續(xù)分享，請大家持續(xù)關(guān)注．有問題可以留言哦．