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机器人视觉，是指不仅要把视觉信息作为输入，而且还要对这些信息进行处理，进而提取出有用的信息提供给机器人。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉 ：在实际的工业生产中，人经常用来检测、测量和判断类工作。
典型的机器人视觉系统组成分：图像采集部分、图形处理部分、运动控制部分。
视觉系统组成：视觉系统一般由硬件和软件组成。
硬件一般包含：相机、光源、图像采集卡。
视觉软件一般会安装在PC端，或者集成在触摸屏中。
视觉系统应用主要有：识别、定位等。
识别：通过扫描条形码、二维码、字符、颜色等，特征识别
定位：通过在图像识别系统对工件进行寻找，通过特征匹配进行定位，软件进行判断位置。
机器视觉系统的优点
安全：视觉检测过程中，被检测的单位不会与检测物体进行直接接触，不会造成任何损伤。
视野宽广：相对人眼而言，视觉系统可以感知红外先，比人眼检测范围更大。
系统稳定：人类很难长时间注意力高度集中对某一物体进行观察，是机器人视觉可以长时间地作为测量、分析和识别。
应用广泛：机器视觉不仅仅只用在机器人上，在工业、农业、国防、交通、医疗等行业都得到了广泛使用。
应用领域
1、视觉分拣
可以根据物品不同的类别、批次、流向等信息，快捷、准确地将物品拣取出来，并按下发的指令自动完成分类、集中、配装等作业，分拣速度快、精度高。满足工业生产的多种分拣需求。
2、视觉装配
通过算法确定零部件准确三维空间、空间坐标和姿态，引导机器人准确抓取并到达指定位置以指定姿势进行装配。适用于工业产品的的组装、家电零部件的装配等。
3、视觉卸垛/码垛
系统拥有宽广的视野域，可适用于不同垛型的码垛工作=，同样适用于软包装的拆垛需求。适用于各行业的仓储系统、生产制造、电商、物流配送等环节。
4、上下料应用
智能分析，抓取物料优先级别，引导机器人高效抓取工件，并且放置于指定位置。定位识别不受工件摆放位置影响，轻松应对易滚动、散乱堆叠的工件，减少了运转环节，避免产品二次损耗。
在食品行业：检测食品的保质期、饮料有无吸管，吸管位置等。
汽车领域：压铸或者冲压成型的零件崩边、划痕、缺陷等。
包装行业：现在3C产品的纸盒包装，字体印刷后的检测也使用的很多。比如华为手机的包装盒字体、颜色等检测。
一套最简单的机器视觉系统包括：视觉成像部分，图像处理部分，运动控制部分。
1.视觉成像部分
视觉成像又包含几个典型组件： 光源，镜头，工业相机。
光源和镜头都需要我们掌握光学知识，不同的打光方式，可以让相机对物体产生完全不同的成像；而镜头的倍率，焦距，视野等的选择不同直接决定了成像的逼真度。对于一名机器视觉工程师来说，掌握如何选择镜头，如何选择光源，如何确定打光方式是最基本的技能。
2. 图像处理部分
图像处理我们一般理解是在PC机器上进行的，实际上在工业领域，大部分采用工控机，因为它稳定，加上有成本优势。
近些年的发展，嵌入式硬件也在蓬勃发展，很多工厂对于小的需求比如控制几百台仪表盘的开关和状态监控，完全可以利用树莓派等开源硬件实现。
3. 运动控制部分
典型的运动控制卡如固高，可以入手研究一下。更为高级一点的PLC，也可以玩起来，这部分的难点在于，精度的矫正，因为很多场景和需求对精度的要求是非常高的。
除了以上三点，整体方案的搭建能力是至关重要的， 因为方案需要把这些部分都串起来，并且能够和现实场景联系起来，满足实际的生产自动化需求。
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