機器視覺是通過計算機來模擬人類視覺功能，以讓機器獲得相關(guān)視覺信息和加以理解?？煞譃椤耙暋焙汀坝X”兩部分原理。
“視”是將外界信息通過成像來顯示成數(shù)字信號反饋給計算機，需要依靠一整套的硬件解決方案，包括光源、相機、圖像采集卡、視覺傳感器等?！坝X”則是計算機對數(shù)字信號進行處理和分析，主要是軟件算法。
機器視覺全球市場主要分布在北美、歐洲、日本、中國等地區(qū)，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2014年全球機器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模是 36.7 億美元，2015年是42億美元，2016則是62億美元。2002-2016市場年均復合增長率為12%左右。而機器視覺系統(tǒng)集成，根據(jù)北美市場數(shù)據(jù)估算，大約是視覺系統(tǒng)及部件市場的6倍。
中國機器視覺起步于80年代的技術(shù)引進，隨著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺系統(tǒng)，06年以前國內(nèi)機器視覺產(chǎn)品主要集中在外資制造企業(yè)，規(guī)模都較小。
06年開始，工業(yè)機器視覺應(yīng)用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領(lǐng)域，2011年市場開始高速增長，隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級需求，加上計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多機器視覺方案滲透到各領(lǐng)域，到2016年我國機器視覺市場規(guī)模已達近70億元。
機器視覺中，缺陷檢測功能，是機器視覺應(yīng)用得最多的功能之一，主要檢測產(chǎn)品表面的各種信息。在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每個制程都有一定的次品率，單獨看雖然比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再剔除次品成本會高很多。
例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上，因此及時檢測及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進一步升級的重要基石。
在檢測行業(yè)，與人類視覺相比，機器視覺優(yōu)勢明顯
1）精確度高：人類視覺是64灰度級，且對微小目標分辨力弱；機器視覺可顯著提高灰度級，同時可觀測微米級的目標；
2）速度快：人類是無法看清快速運動的目標的，機器快門時間則可達微秒級別；
3）穩(wěn)定性高：機器視覺解決了人類一個非常嚴重的問題，不穩(wěn)定，人工目檢是勞動非?？菰锖托量嗟男袠I(yè)，無論你設(shè)計怎樣的獎懲制度，都會發(fā)生比較高的漏檢率。但是機器視覺檢測設(shè)備則沒有疲勞問題，沒有情緒波動，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認真執(zhí)行。在質(zhì)控中大大提升效果可控性。
4）信息的集成與留存：機器視覺獲得的信息量是全面且可追溯的，相關(guān)信息可以很方便的集成和留存。
譽洋KINEYE?3D機器視覺，比肩世界技術(shù)水準
譽洋與歐洲科研機構(gòu)聯(lián)合研發(fā)的KINEYE?3D機器視覺系統(tǒng)，具有比肩世界的技術(shù)水準，可實現(xiàn)對制造業(yè)生產(chǎn)線的重構(gòu)再造，實現(xiàn)企業(yè)智能化改革升級。在產(chǎn)品生產(chǎn)和配送過程中識別、測量、檢測產(chǎn)品并確保其質(zhì)量。
而且，KINEYE?3D機器視覺已經(jīng)在國內(nèi)某知名企業(yè)成功實施，這一巨大成就印證了譽洋強大的研發(fā)和創(chuàng)新能力，為我國工業(yè)自動化打開了“新視界”。
1）料筐抓取
KINEYE?3D機器視覺系統(tǒng)，可以識別雜亂無序的目標和對象，準確獲取工件的位置信息，實現(xiàn)機器人或機械手臂精準定位、快速抓取。該系統(tǒng)可廣泛應(yīng)用于各類生產(chǎn)線上物料搬運、裝配、上架、下架等。
2）運動抓取
KINEYE?3D機器視覺系統(tǒng)采用最先進的3D視覺定位技術(shù)，能夠根據(jù)工件的三維特征信息，在高度自動化的制造生產(chǎn)中，完成對軌道上運動目標的定位預判和準確抓取，整個過程無需目標停止。
3）引導機器人打磨
機器人增加3D視覺系統(tǒng)，利用3D機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象，從而引導打磨機器人完成對目標對象的打磨操作。
4）外觀檢測
得益于雙目仿真人眼設(shè)計，KINEYE?3D機器視覺可以輕松完成空間層面的檢測，即對于復雜產(chǎn)品尺寸、缺陷的精準測量，不僅可以完全替代人工，而且更加準確、高效。
文章來源：機器視覺網(wǎng)，犀靈機器人http://www.35692.cn整理發(fā)布