上篇　機器視覺理論與算法

第1章　機器視覺

1.1　機器視覺的作用

提起“視覺”，自然就聯想到了“人眼”，機器視覺通俗點說就是“機器眼”。同理，由人眼在人身上的作用，也可以聯想到機器視覺在機器上的作用。不過，雖然功能大同小異，但是也有一些本質的差別。相同點在于都是主體（人或者機器）獲得外界信息的“器官”，不同點在于獲得信息和處理信息的能力不同。

對于人眼，一眼望去，人可以馬上知道看到了什么東西，其種類、數量、顏色、形狀、距離，八九不離十地都呈現在人的腦海里。由于人有從小到大的長期積累，不假思索就可以說出看到東西的大致信息，這是人眼的優勢。但是，請注意前面所說的人眼看到的只是“大致”信息，而不是準確信息。例如，你一眼就能看出自己視野里有幾個人，甚至知道有幾個男人、幾個女人以及他們的胖瘦和穿著打扮等，包括目標（人）以外的環境都很清楚，但是你說不準他們的身高、腰圍、離你的距離等具體數據，最多能說“大概是XX吧”，這就是人眼的劣勢。假如讓一個人到工廠的生產線上去挑選有缺陷的零件，即使在人能反應過來的慢速生產線上，干一會也會發牢騷“這哪里是人干的事”，對于那些快速生產線就更不是人干的活了。是的，這些不是人眼能干的事，是機器視覺干的事。

對于機器視覺，上述的工廠在線檢測就是它的強項，不僅能夠檢測產品的缺陷，還能精確地檢測出產品的尺寸大小，只要相機解像度足夠，精度達到0.001mm，甚至更高都不是問題。而像人那樣，一眼判斷出視野中的全部物品，機器視覺一般沒有這樣的能力。機器視覺不像人眼那樣會自動存儲曾經“看到過”的東西，如果沒有給它輸入相關的分析判斷程序，它就是個“瞎子”，什么都不知道。當然，也可以像人那樣，通過輸入學習程序，讓它不斷學習東西，但是也不可能像人那樣什么都懂，起碼目前還沒有達到這個水平。

總之，機器視覺是機器的眼睛，可以通過程序實現對目標物體的分析判斷，可以檢測目標的缺陷，可以測量目標的尺寸大小和顏色，可以為機器的特定動作提供特定的精確信息。

機器視覺具有廣闊的應用前景，可以使用在社會生產和人們生活的各個方面。在替代人的勞動方面，所有需要用人眼觀察、判斷的事物，都可以用機器視覺來完成，最適合用于大量重復動作（例如工件質量檢測）和眼睛容易疲勞的判斷（例如電路板檢查）。對于人眼不能做到的準確測量、精細判斷、微觀識別等，機器視覺也能夠實現。表1.1是機器視覺在不同領域的應用事例。

表1.1　機器視覺的應用領域及應用事例