机器视觉的定义、分类和应用介绍

介绍机器视觉：定义、分类与应用

随着人工智能的飞速发展，机器视觉作为其中的一项关键技术，正逐渐走进人们的视野。简单来说，机器视觉就是使用机器代替人眼来进行测量和判断。

在互联网+时代，物流行业的迅猛发展为机器视觉提供了广阔的应用空间。无论是盛大的购物节日还是日常的派送服务，都促使机器人逐渐成为市场的新宠。为了满足这一需求，机器视觉技术应运而生，为机器人赋予了一双“智慧”的双眼。

一、机器视觉的定义

机器视觉是模拟人类视觉的一种技术，通过机器来捕捉并处理图像信息。它基于仿生的原理，模拟眼睛通过视觉采集图像，再通过图像处理系统进行图像处理和识别。这一技术的核心在于对图像信息的精准解读和处理。

二、机器视觉的分类

机器视觉主要分为三类：单目视觉技术、双目视觉技术、多目视觉技术。

单目视觉技术通过单个摄像机进行图像采集，广泛应用于智能机器人领域。但由于图像精度和数据稳定性的限制，通常需要与其他传感器如超声、红外等协同工作。

双目视觉技术模拟人类双眼处理环境信息的方式，通过两个摄像机采集不同视角的图像，建立三维坐标。这一技术在机械臂视觉控制、移动机器人视觉控制等领域有广泛应用。

多目视觉技术则采用多个摄像机以减少盲区和错误检测机率。它在物体的运动测量、机械臂手眼协调以及工业机器人的装配领域表现出色。

三、机器视觉的应用

机器视觉主要应用于检测和机器人视觉两个方面。

检测领域包括高精度定量检测和不用量器的定性或半定量检测。例如，在制造业中，机器视觉可以快速准确地检测机械零部件的尺寸和位置。

而在机器人视觉方面，机器视觉技术用于指引机器人在大范围内操作，如从杂乱的工作件堆中拣选并定位放置。自动光学检查、人脸识别、汽车制造、产品质量等级分类等都离不开机器视觉技术的应用。

随着技术的不断进步，机器视觉正逐渐渗透到制造、运输、生活等各个领域。它不仅提高了工作效率，还为人们的生活带来了极大的便利。可以预见，未来机器视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类的未来发展开启新的篇章。