機器視覺廣泛應用于工業領域，涵蓋眾多應用場景。在制造業中，利用機器視覺執行的任務有：對子組件進行最終檢查，查驗零件有無潛在制造缺陷等等。在自動化領域，機器視覺在引導機器人方面發揮著重要作用。此外，它還用于驗證數據矩陣碼、檢查食品包裝和讀取條形碼。機器視覺白皮書將全面介紹機器視覺系統及市場，本文為第一部分，將重點介紹系統用途、市場趨勢、系統實現。

系統用途

機器視覺利用攝像頭從環境中收集視覺數據，然后通過硬件和軟件聯合處理這些數據，將數據轉換為適合各種應用的格式。機器視覺技術經常采用專門的光學元件來捕獲圖像，以便對圖像的特定方面進行處理、分析和量化。

這類應用可以檢查生產線上正在生產的部件的特定特征，比如評估部件是否滿足產品質量標準，如果不滿足，則可能會丟棄部件。機器視覺系統采用數字傳感器，這些傳感器位于配備專用光學元件的工業攝像頭中并受到保護。傳感器捕獲圖像后，交由計算機硬件和軟件進行處理、分析、測量圖像的不同屬性，從而輔助決策。

除了制造業中的質量控制之外，機器視覺系統還有許多其他應用。比如，可用于交通管理系統，監視和控制交通流量，提高道路的安全性和效率。在醫療領域，機器視覺可以為診斷過程提供支持，通過精準的圖像分析，盡早發現疾病。在農業領域，機器視覺系統可以監測農作物健康狀況，并實現收割過程的自動化。

此外，在零售業，機器視覺可以促進自動結賬系統的應用，改善客戶體驗和運營效率。因此，機器視覺系統功能強大，應用廣泛，已成為現代科技不可或缺的一部分。

?各種視覺系統

機器視覺系統可用于檢查各種各樣的產品，包括食品、飲料、藥品和電子產品等。機器視覺系統使用多種機器視覺技術，包括圖像識別、光學字符識別 (OCR) 和物體檢測，從而識別缺陷并加以分類。另外，它也可用于測量物體的尺寸和形狀，或是在整個生產過程中跟蹤和追溯產品。機器視覺系統可以幫助提高產品質量，降低成本，并確保產品安全。通過在生產過程中盡早識別和糾正缺陷，機器視覺系統可以幫助避免召回和退貨。

1.損傷和缺陷：機器視覺系統可用于識別各種損傷和缺陷，例如孔洞、空隙、邊緣損壞、圖案瑕疵、浸管彎曲、封口損壞或缺失、噴霧扳機損壞或缺失。

2.字符和代碼：機器視覺系統可用于識別和驗證字符和代碼，例如點陣和非點打印、光學字符識別(OCR) 和 光學字符驗證(OCV)、批次、日期和條形碼、一維和二維條形碼（二維碼和定制圖案），以及用于跟蹤和追溯。

3.密封完整性檢查：機器視覺系統可用于在密封性檢查中，檢查產品的密封完整性。

4.對齊和定位：機器視覺系統可用于確保產品正確對齊和定位，例如圖形位置和對齊，蓋子與容器匹配等。

5.匹配和驗證：機器視覺系統可用于匹配和驗證產品，例如確保蓋子和標簽圖案匹配，以及確保噴霧扳機或蓋子的朝向正確。

6.填充和方向：機器視覺系統可用于檢查產品的填充和方向，例如填充前瓶子是否存在、方向是否正確。

市場信息和趨勢

根據 Expert Market Research 的報告，2023 年全球機器視覺市場規模達到了約 108.8 億美元。預計 2024 年至 2032 年期間，該市場將以 7.90% 的復合年增長率 (CAGR) 增長，到 2032 年將達到近 215.1 億美元的規模。

工業 4.0 和工業物聯網 (IIoT) 等先進創新技術的采用和實施，是推動機器視覺市場增長的主要動力之一。工業各領域的數字化轉型，加上數據分析、物聯網 (IoT)、機器學習、云計算和人工智能等先進技術的加速融合，也在推動應用機器視覺技術。為了能推進實時決策、提高生產效率和自動化水平，各行各業都越來越關注裝備計算機視覺設備、嵌入式軟件、先進傳感器和機器人的智能工廠，從而提振了機器視覺市場。然而，這種先進設備的初始成本很高，而且頻繁維護也需要投入大量的資金和人力，這些因素可能會阻礙該市場增長。

機器視覺應用憑借低硬件成本，快速高效的處理器，以及完整、可擴展的軟件而越來越受歡迎，這些軟件可提供部署和開發機器視覺系統所需的各種要素。

得益于汽車、包裝、制藥及其他工業應用的迅猛增長，亞太地區的機器視覺市場正蓬勃發展。隨著亞太地區工業化的不斷推進，各個工業領域對先進技術的投資顯著增加，預計會為機器視覺市場的擴張創造機會。此外，中國、印度、韓國和日本等國家的電子、半導體、汽車行業發展強勁，勢必會令機器視覺市場的增長前景更加樂觀。

機器視覺技術自 20 世紀 50 年代誕生以來，已經取得了令人矚目的進步。機器視覺的發展與攝像頭傳感器的演變緊密相連。早期的 CCD 質量很高，但速度和分辨率較差。CMOS 傳感器的出現促進了降價和提速，為發展百萬級像素傳感器及紅外線、高光譜等特殊類型的傳感器奠定了基礎。

深度學習技術的蓬勃發展讓傳感器成功與 AI 緊密結合，使得實時物體檢測和場景理解成為可能。隨著 3D 成像、邊緣計算和先進傳感器技術的不斷進步，這一趨勢將持續發展，未來的機器有望以越來越高的準確度和智能水平“看待”世界，為我們構建一個自動化且富有洞察力的環境。

?人工智能和深度學習取得進步

人工智能 (AI) 和深度學習的持續進步極大地增強了機器視覺系統的能力。AI 算法，特別是卷積神經網絡 (CNN) 等深度學習技術，徹底改變了圖像處理和模式識別領域。這些系統可以從海量數據中學習，現在已能準確識別物體、面部和場景并加以分類。

這方面的進展使得面部識別、自動駕駛汽車、醫學成像和安全監控等領域取得了重大突破。隨著 AI 的不斷演進，機器視覺預期會變得更加精密，適應性更強，并能處理日益復雜的視覺任務。這無疑將推動機器視覺領域的進一步發展和創新。

系統實現

在工業領域，機器視覺用于電子元件分析、特征識別、物體和圖案識別及材料檢驗。它可以幫助不同過程實現自動化，通過圖像處理發現故障。由于機器視覺能夠減少人工操作并提高產品制造的精度，因此備受歡迎。

下面的系統示意圖顯示了工廠環境中用于檢查物體的機器視覺實現方式。本節說明機器視覺系統的不同部分或模塊。大多數工廠檢查系統使用的都是類似的模塊，但可能存在一些細微差別。

攝像頭模塊：攝像頭模塊包括鏡頭和圖像傳感器，用于拍攝物體的照片以供稍后分析。鏡頭會根據照明條件和所拍攝物體的特點來選擇焦距和光圈范圍。圖像傳感器位于鏡頭后部的像平面處，負責信息的光電轉換。

圖像處理器：可利用圖像處理算法分析攝像頭模塊的數字數據。以下是機器視覺圖像處理的主要步驟：

◆預處理：預處理包括消除噪聲和增強對比度。

◆顏色管道：顏色插值、顏色平衡、孔徑校正

◆圖像識別：

分割：在此過程中應用閾值并確定圖像的邊緣。

特征提取：在此過程中可以提取尺寸、顏色、長度、形狀或這些特征的組合。

處理單元：需要一個處理單元和內置軟件來處理圖像和執行檢測、測量、比較等，以確認圖像是否滿足質量標準，或為系統提供類型驗證或機器人控制。

照明模塊：照明是視覺系統中最具挑戰性的方面之一。物體或場景的照明不當或照度低，可能會大大增加視覺系統的錯誤率。不過，應用的照明是否適當在很大程度上取決于要完成的任務。

傳感器：機器視覺系統通常包含光學傳感器、磁傳感器、激光雷達、超聲波傳感器和光傳感器，構成了檢測系統的一部分。傳感器檢測最終產品是否存在缺陷。根據設置，傳感器還可能觸發圖像采集和處理，或使用某種形式的執行器來對有缺陷的部件進行分類、分流或剔除。

選擇黑白傳感器還是彩色傳感器，取決于對顏色信息和光敏度的權衡。彩色傳感器通過紅色、綠色和藍色通道捕捉自然圖像，因此非常適合要求通過顏色識別物體的場合。然而，彩色傳感器在低光條件下表現不佳，因為顏色濾波器陣列 (CFA) 會阻擋某些用于捕獲顏色數據的光線。相反，黑白傳感器舍棄了 CFA，以灰階捕捉所有入射光。因此，黑白傳感器在低光條件下要敏感得多，并且處理速度可能更快。

顯示：機器視覺中顯示模塊的主要作用是將處理后的圖像或視頻數據清晰直觀地顯示出來。在機器視覺系統中，顯示模塊是一個關鍵組件，用于顯示和解讀所捕獲的圖像或視頻數據。它以直觀的方式呈現處理后的信息，方便用戶評估數據的質量，識別潛在的缺陷，并根據經過分析的圖像做出明智的決策。

選擇和設置機器視覺方案時需要考慮的事項如下：

為了選擇適當的機器視覺方案，有必要單獨評估機器視覺的各個階段。

圖像捕捉 -機器視覺系統的用途應該從一開始就明確定義。以圖像捕捉/攝像頭模塊為例。這類系統必須配備具有快速幀率和短曝光時間的高像素質量攝像頭。另一方面，如果要根據產品的溫度對產品進行評估，則必須使用紅外攝像頭。簡而言之，設備合適與否取決于具體的使用場景。

圖像處理/識別 -必須選擇合適的圖像處理軟件或圖像識別軟件，并將軟件集成到圖像捕捉所用的系統中。圖像處理軟件將在硬件上運行，硬件將決定圖像處理速度。所需的速度取決于具體使用場景，針對合適的速度進行優化將能有效降低硬件成本。

系統動作 -圖像處理和分析軟件必須與采取行動的系統無縫集成。考慮機器視覺系統的總擁有成本時，需要納入集成成本。