?機器視覺技術是一門涉及人工智能、圖像處理、光學、機械等多個領域的交叉學科技術，它賦予機器 “看” 的能力，以下是詳細介紹：
圖像獲?。和ㄟ^光學成像系統（如工業相機、鏡頭等）來獲取目標物體的圖像。工業相機的類型多樣，包括面陣相機和線陣相機。面陣相機可以一次性獲取整個目標平面的圖像，適用于拍攝靜止物體或運動速度較慢的物體；線陣相機則是逐行掃描獲取圖像，常用于檢測高速運動的物體，如在生產線上快速移動的產品。鏡頭的選擇也至關重要，它決定了成像的視野、焦距、景深等參數。根據不同的應用場景，如近距離高精度檢測需要選擇短焦距、小視野的鏡頭，而遠距離大范圍監測則需要長焦距、大視野的鏡頭。
圖像處理：獲取的圖像可能包含噪聲、模糊或者其他干擾因素，需要通過一系列的圖像處理算法進行改善。首先是圖像預處理，包括灰度化（將彩色圖像轉換為黑白圖像）、濾波（去除噪聲，如高斯濾波、中值濾波等）和增強（提高圖像的對比度、亮度等）。然后是圖像分割，這是將目標物體從背景中分離出來的關鍵步驟，常用的方法有閾值分割（根據像素灰度值的差異進行分割）、邊緣檢測（通過檢測圖像中的邊緣來確定目標物體的輪廓，如 Sobel 算子、Canny 算子等）和基于區域的分割（根據物體的顏色、紋理等區域特征進行分割）。
特征提取與分析：從經過處理后的圖像中提取目標物體的特征，這些特征可以是幾何特征（如物體的形狀、尺寸、位置等）、紋理特征（如物體表面的紋理模式）或顏色特征。例如，在工業零件檢測中，可以提取零件的邊緣長度、圓形度等幾何特征來判斷零件是否合格；在農產品品質檢測中，可以通過分析水果表面的顏色和紋理來判斷其成熟度和是否有損傷。分析這些特征的方法包括統計分析（如計算特征的均值、方差等統計量）、模板匹配（將提取的特征與預先定義的標準模板進行匹配）和機器學習方法（如利用分類算法判斷目標物體所屬的類別）。
決策與控制：根據特征提取和分析的結果做出決策，如判斷產品是否合格、目標物體是否處于正確的位置等。如果檢測到異常情況，機器視覺系統可以通過與其他設備（如機器人、自動化生產線）進行通信，觸發相應的控制動作。例如，在自動化裝配線上，當機器視覺系統檢測到零件裝配位置錯誤時，可以控制機器人重新調整零件的位置。