机器视觉就是靠机器来替代人眼的功能，实现生产线上产品的检测，特别是一些高精度、高风险、高重复性的工作和场合，如果仅仅依靠人工的话，工作强度大，效率低，这个时候用机器视觉可能更合适。
与机器视觉差不多的一个概念就是AOI，即自动光学检测。不管是机器视觉还是AOI，都是通过机器来采集不同类型的图像信息，这些图像信息可能包括2D图像、3D图像或者点云图等等。对图像进行智能化的处理和分析，根据分析结果，进而触发生产线上的不同的控制命令。
图片来源网络
一．机器视觉的三大构成
机器视觉的三大构件，即成像系统、图像处理系统和控制反馈系统。
明测机器视觉对位系统工作示意图
（1）成像系统简单理解就是相机，包含了相机、镜头、光源、数据采集卡等等，它相对于人的眼睛。
（2）图像处理系统实际上就是一个软件平台，它相对于人的大脑，强调的是图形处理的各种不同算法，对采集来的图像进行智能化的分析处理，不同的行业需要不同的算法支撑，此外，有时候还会涉及到各种不同的AI训练模型。
（3）控制反馈系统替代的是人的四肢，它的功能就是配合成像系统和图像处理系统进行产线的控制，根据图形处理结果进行反馈控制，比如对被检测的物体进行精准的定位、剔废、标记等等。
二．机器视觉的主要功能
机器视觉在制造业产线上的作用主要就是替代人眼的功能，自动识别产线上产品的生产状况。从技术功能的角度，机器视觉主要实现识别验证、引导定位、尺寸测量、形貌检测四个功能，这四个功能的技术难度依次递增。
明测视觉测量系统工作示意图
（1）识别验证，一般主要是识别条形码、二维码及产品编码，以及产品的颜色、图案、包装等。
（2）引导定位，主要应用于识别并判断物体的精准坐标位置，用于后续的抓取、装配等工序。
（3）尺寸测量，就是利用成像系统拍下来的照片，计算产品的几何尺寸。
（4）外观检测，主要目的是为了检测产品的外观缺陷，由于产品外观缺陷的种类多、特征复杂，而且外界环境的干扰因素多，形状位置不定，所以外观检测相对来说更复杂。
值得注意的是，以上的四个功能并不是孤立存在，在机器视觉整体解决方案中，明测科技会根据生产环境的需要，按需组合。比如在VC电路IC检测中，就需要用到识别、定位、检测等几个功能的集合。
三．机器视觉的典型应用场景
机器视觉需要和下游行业进行紧耦合。根据相关统计，目前电子、汽车、医药、包装、食品是我国机器视觉的主要应用领域。电子和汽车两大行业自动化程度最高，所以不管是市场规模还是渗透率，相对来说都是最高的。另外一方面，像食品、制药、新能源、农业等行业，虽然市场规模相对较小，渗透率不高，但应用场景广泛。
说到机器视觉的典型应用场景，那么就不得不提到品控严格的iPhone生产线，他们的产品制造精度已经到了微米级。机器视觉应用在iPhone产线的各个环节，比如手机logo的间隙检测，手机零配件的装配，手机电池外观缺陷检测等。
在PCB领域，所有电子设备都需要用到的母板，生产过程中设计刻蚀、压膜、钻孔等多个环节，每个环节都可能出现瑕疵，这个时候就需要用到机器视觉。机器视觉系统被用来检测断路、短路、最小线宽、缺口、突出、凹陷、残铜等。
在印刷领域，机器视觉可以用来进行质量检测、字符检测、条码识别、色差检测等。
以上就是关于机器视觉的三大构成、功能和典型应用场景的介绍，如果您有机器视觉方案定制的需求，或者在机器视觉应用方面遇到问题，欢迎随时和明测科技联系。
