机器视觉，顾名思义是赋予机器以视觉，就是用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。它综合了光学、机械电子、计算机软件、信号处理、光机电一体化等多个领域。小编在这里为大家介绍一下机器视觉的主要三大功能：定位功能、测量功能和缺陷检测功能。定位功能：通过工业摄像头获取到图像并得到图像的坐标信息，来自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通讯协议输出。维视图像近在网站上发布的《基于机器视觉的激光打标定位技术》一文对机器视觉定位功能进行了详细的描述，是很具代表性的机器视觉的定位功能体现。缺陷检测功能：这是机器视觉比较常用的功能，它可以检测物体表面的一些信息。比如包装正误，物体表面有无刮伤或颗粒、破损等，基本上能够用人眼来判断的都可以尝试用视觉技术来替代。以下就是维视图像为某国外品牌手机开发的圆弧面视觉缺陷检测系统，针对不在同一平面（弧面）的被测物体可实现一次完美采图来提取外壳表面的划痕、污点、杂质、腐蚀等缺陷。测量功能：能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等。目前维视图像开发出一套SVMS工业智能机器视觉测量系统，已经被广泛使用。传统的工业生产创造，鉴于科学技术的限度局限依然首要选择人工检查的方法去检查出品外表的缺陷，这种方法鉴于人工的限度局限和技术的落伍，不仅检查出品的速慢、效力垂，同时在检查的度过程中容易铸错，从而导致了检查结实的不jing确。现今社会，跟随计算机技术，人工智能等科学技术的涌现和发展，以及考虑的深刻，涌现了基于机具视觉技术的外表缺陷检查技术。这种技术的涌现，大大提高了生产作业的效力，幸免了因作业环境，主观推断等影响检查结实的正确性，实即兴能更好更jing确地举行外表缺陷检查，更其急速的识别出品外表瑕疵缺陷。出品外表缺陷检查属于机具视觉技术的一种，执意使用计算机视觉仿照人类视觉的效能，从具体的什物举行图象的收集处置、计算、举行现实检查、把持和使用。出品的外表缺陷检查是机具视觉检查的一个要紧有些，其检查的正确水平径直会影响出品的品质优劣。鉴于应用人工检查的方法已经不能满意生产和即兴代工艺生产创造的要求，而使用机具视觉检查很好地克复了这一点，外表缺陷检查体系的普遍使用助长了企业厂子出品高品质的生产与创造业智能主动化的发展。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如zui小二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。