?工業機器視覺是借助光學設備與人工智能算法，模擬人類視覺功能，實現對工業場景中目標物體的自動化檢測、識別、測量與定位的技術體系。其通過將物理世界的圖像轉化為數字信號，再由算法完成分析決策，已成為智能制造、自動化生產的核心技術之一。
1. 技術流程
圖像采集：工業相機拍攝目標物體，將光學信號轉化為電信號（數字圖像）。
圖像預處理：通過濾波、降噪、對比度增強等操作，優化圖像質量。
特征提取：算法識別圖像中的邊緣、形狀、顏色、紋理等關鍵特征。
分析決策：基于預設規則或機器學習模型，對特征進行比對、測量或分類，輸出檢測結果（如合格 / 不合格、位置坐標等）。
控制執行：將決策結果傳輸給機械臂、傳送帶等設備，實現自動化操作（如分揀、抓取）。
2. 核心技術支撐
光學成像技術：工業鏡頭、光源（如 LED、激光）的選型需匹配檢測目標的材質、反光特性（如金屬件需偏振光抑制反光，透明件需背光源突出輪廓）。
數字圖像處理算法：包括邊緣檢測（Canny 算子）、形態學運算（膨脹 / 腐蝕）、模板匹配等傳統算法，以及深度學習中的卷積神經網絡（CNN）、目標檢測模型（YOLO、Faster R-CNN）。
三維視覺技術：通過結構光、TOF（飛行時間）、雙目立體視覺等方案，獲取物體的三維坐標（X/Y/Z）與深度信息，用于復雜場景下的三維建模與空間定位。