上篇　机器视觉理论与算法

第1章　机器视觉

1.1　机器视觉的作用

提起“视觉”，自然就联想到了“人眼”，机器视觉通俗点说就是“机器眼”。同理，由人眼在人身上的作用，也可以联想到机器视觉在机器上的作用。不过，虽然功能大同小异，但是也有一些本质的差别。相同点在于都是主体（人或者机器）获得外界信息的“器官”，不同点在于获得信息和处理信息的能力不同。

对于人眼，一眼望去，人可以马上知道看到了什么东西，其种类、数量、颜色、形状、距离，八九不离十地都呈现在人的脑海里。由于人有从小到大的长期积累，不假思索就可以说出看到东西的大致信息，这是人眼的优势。但是，请注意前面所说的人眼看到的只是“大致”信息，而不是准确信息。例如，你一眼就能看出自己视野里有几个人，甚至知道有几个男人、几个女人以及他们的胖瘦和穿着打扮等，包括目标（人）以外的环境都很清楚，但是你说不准他们的身高、腰围、离你的距离等具体数据，最多能说“大概是XX吧”，这就是人眼的劣势。假如让一个人到工厂的生产线上去挑选有缺陷的零件，即使在人能反应过来的慢速生产线上，干一会也会发牢骚“这哪里是人干的事”，对于那些快速生产线就更不是人干的活了。是的，这些不是人眼能干的事，是机器视觉干的事。

对于机器视觉，上述的工厂在线检测就是它的强项，不仅能够检测产品的缺陷，还能精确地检测出产品的尺寸大小，只要相机解像度足够，精度达到0.001mm，甚至更高都不是问题。而像人那样，一眼判断出视野中的全部物品，机器视觉一般没有这样的能力。机器视觉不像人眼那样会自动存储曾经“看到过”的东西，如果没有给它输入相关的分析判断程序，它就是个“瞎子”，什么都不知道。当然，也可以像人那样，通过输入学习程序，让它不断学习东西，但是也不可能像人那样什么都懂，起码目前还没有达到这个水平。

总之，机器视觉是机器的眼睛，可以通过程序实现对目标物体的分析判断，可以检测目标的缺陷，可以测量目标的尺寸大小和颜色，可以为机器的特定动作提供特定的精确信息。

机器视觉具有广阔的应用前景，可以使用在社会生产和人们生活的各个方面。在替代人的劳动方面，所有需要用人眼观察、判断的事物，都可以用机器视觉来完成，最适合用于大量重复动作（例如工件质量检测）和眼睛容易疲劳的判断（例如电路板检查）。对于人眼不能做到的准确测量、精细判断、微观识别等，机器视觉也能够实现。表1.1是机器视觉在不同领域的应用事例。

表1.1　机器视觉的应用领域及应用事例