機器視覺，簡單來說就是用機器代替人眼來做測量和判斷。它是近年來發展起來的一項新技術，它是利用光機電一體化的手段使機器具有視覺的功能。

    機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的影象中提取資訊，進行處理並加以理解，最終用於實際檢測、測量和控制。將機器視覺引入檢測領域，可以在很多場合實現線上高精度高速測量。

    機器視覺的典型機構由五部分組成：照明、鏡頭、相機、影象採集卡、視覺處理器。由此而衍生出來的技術則是機器視覺技術，它是一門涉及人工智慧、電腦科學、影象處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。

機器視覺技術最大的特點是速度快、資訊量大、它的難點都有哪些？

1. 打光的穩定性

    工業視覺應用一般分成四大類：定位、測量、檢測和識別。其中測量對光照的穩定性要求最高，因為光照只要發生10-20%的變化，測量結果將可能偏差出1-2個畫素。這不是軟體的問題，這是光照變化，導致了影象邊緣位置發生了變化。

    目前軟體也解決不了此類問題，必須從系統設計的角度，排除環境光的干擾，同時要保證主動照明光源的發光穩定性。通過更換硬體，使相機解析度的提升也是提高檢測精度，抗環境干擾的一種辦法。

2.工件位置的不一致性

   一般做視覺測量的專案，無論是離線檢測，還是線上檢測，只要是全自動化的檢測裝置，影象上的第一步演算法工作就是要能找到待測目標物。每次待測目標物出現在拍攝視場中時，即使使用一些機械夾具等機構工具，也不能特別高精度保證待測目標物每次都出現在同一位置的。

    要能精確知道待測目標物在哪裡，就需要用到視覺定位功能，如果定位不準確，可能導致測量工具出現的位置就不準確，測量結果有時會有較大偏差。

3.標定

一般在高精度測量時需要做以下幾個標定:

1：光學畸變標定。

2：鏡頭投影畸變的標定，也就是安裝位置誤差導致的影象畸變校正。

3：物像空間的標定，也就是具體算出每個畫素對應物空間的尺寸。

4.發展及應用

在國外，機器視覺的應用相當普及，主要集中在電子、汽車、冶金、食品飲料、零配件裝配及製造等行業。隨著國內製造業的快速發展，對於產品檢測和質最的要求不斷提高，各行各業對影象和機器視覺技術的工業自動需求將越來越大，因此機器視覺在未來製造業中將會有很大的發展空間。

超人視覺是國內最專業的視覺培訓機構，其視覺領域範圍包含工業視覺、安防視覺、計算機視覺、無人機視覺，目前針對工業視覺進行全方位精英培訓，超人視覺已經培養了多批學員。輸送了很多真才實學的學員到各企業就職。也得到了企業的高度認可。實事求是、精英教學為超人視覺的宗旨。

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