机器视觉从1D到3D提升视觉能力的方法

机器视觉：从概念到应用的专业教程

机器视觉技术正深刻改变着工业自动化、智能制造乃至日常生活的方方面面。本教程将从基本原理出发，系统梳理机器视觉的定义、发展历程、行业应用、核心组件及前沿的3D解决方案，帮助您全面理解这一关键技术。

什么是机器视觉？

从科学角度而言，人眼能够感知的电磁波波长范围在390至770纳米之间。机器视觉技术则能将图像转换为数字信号并进行分析处理，赋予机器超越人眼的视觉能力，尤其适用于那些不适合人类执行的危险任务，或是人眼难以精确满足要求的应用场景。

理解机器视觉系统最简单的方式之一，是将其视为机器的眼睛。从专业角度来看，机器视觉是一种通过图像处理实现自动化检测与分析应用的技术。作为一种技术能力，它以全新的方式与现有技术集成，并应用于解决现实世界中的实际问题。

机器视觉 vs 计算机视觉

作为一门系统工程学科，机器视觉有时会被拿来与计算机视觉进行比较。实际上，这两项技术存在重叠。它们最显著的区别在于：机器视觉系统需要计算机和特定的软硬件才能运转，而计算机视觉并不依赖有形的硬件设备，例如连接到机器人上的视觉控制箱或摄像机。机器视觉可以看作是计算机视觉的一个子类；计算机视觉如同其大脑，没有计算机视觉，机器视觉便无法工作。

具体而言，计算机视觉能够在线分析图像或视频，以及来自运动探测器、红外传感器或其他来源的图像数据。随着边缘人工智能的发展，计算机视觉正逐步从云端迁移到边缘侧，更加靠近数据采集的传感器。

机器视觉的发展历程

机器视觉系统最早可追溯至20世纪50年代。从1980年到1990年，这项技术才真正开始起步并日益普及。值得注意的是，随着计算机视觉技术的进步，机器视觉的潜在应用领域也随之扩展，从主要的工业自动化环境，延伸至安防、自动驾驶、食品生产、包装物流，甚至包括机器人与无人机等行业。如今，机器视觉系统能够对汽车、电子与半导体、食品饮料、道路交通与智能运输系统（ITS）、医疗成像、包装、标签印刷、制药等众多行业的各种物体与产品进行检测与分类。

根据Markets and Markets的报告，机器视觉市场规模预计将从2020年的107亿美元增长至2025年的147亿美元，复合年增长率为6.5%。对质量检测和自动化需求的持续增长、非传统及新兴领域对机器视觉系统需求的提升，以及视觉引导机器人需求量的不断增加，都是推动机器视觉市场增长的关键因素。

哪些行业从中受益？

机器视觉应用的优势主要体现在以下五个方面：

• 更高性能和质量：在检验、测量、计量和装配验证方面能够实现更高的性能与质量。
• 提高生产率：能有效提升重复性任务的生产效率，同时减少机器停机时间并缩短安装调试周期。
• 灵活性与过程控制：在测量和计量环节具备更大的灵活性，并能确保更严格的过程控制。
• 降低成本：通过及早发现缺陷来降低废品率，从而减少生产成本。
• 节省空间：系统占地面积小，有助于降低整体生产成本。

当前，工业领域是机器视觉应用的主力，并且受益匪浅。通过与深度学习、机器学习等技术的深度融合，机器视觉能帮助企业更好地理解数据，优化业务流程以实现更高效率。例如，宝马公司就将该技术与人工智能和机器学习结合使用，用于提升生产效率。

随着各类技术的持续完善，机器视觉的应用边界不断拓宽，覆盖范围包括物体辨识、产品检测、外观尺寸测量，乃至3D建模与库存清点。在实际项目中，机器视觉系统还可以根据具体需求进行定制化设计与集成，以满足更多应用场景。

按照最终用途划分，机器视觉市场可分为汽车、医药与化学品、电子与半导体、纸浆与造纸、印刷与标签、食品与饮料（包装与灌装）、玻璃与金属、邮政与物流等行业。目前，汽车行业是机器视觉系统的重要采用者。2020年，汽车行业的占比达到19.38%，预计从2021年到2028年仍将保持可观增长。在汽车工业中，机器视觉被广泛用于各类检测任务，包括有无检测、防错识别、装配验证和最终检验。此外，机器视觉系统还用于尺寸测量、机器人引导和测试自动化等测量与引导应用。因此，整个汽车行业对机械化成像的需求量很大，预计未来几年将继续稳步增长。

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