机器视觉（Machine Vision）是机器处理和分析视觉信息的能力。虽然机器视觉最常用于制造业，但许多行业都可以从更智能的机器中获益。

机器视觉

机器视觉，有时也称为计算机视觉，是计算机系统分析和处理视觉信息的能力。一旦处理了视觉信息，任何机器或软件系统都可以对其进行操作。硬件和软件组件都驱动这个过程。

机器视觉依靠人工智能(AI) 来分析视觉信息。通过给我们的机器“眼睛”，机器视觉可以完成令人难以置信的任务，例如提醒我们系统故障或踩刹车以避免事故。

虽然“机器视觉”一词听起来很超前，但它比我们想象的要普遍得多。

机器视觉：工业设备的 "眼睛

在研究机器视觉时，我们发现其最常见的使用情况是在工业环境中。例如，机器视觉通常用于视觉检查等过程。在许多情况下，机器将对自己执行常规检查任务。如果机器的部件内存在问题，它将发出警报或执行其他行动。

机器视觉在工业环境中的使用正在迅速增长。根据市场数据，2021年全球机器视觉市场的价值为132.3亿美元。从现在到2030年，该市场预计将以7.7%的年复合增长率增长。

根据上述市场报告，工业领域内对质量检测和自动化的需求将推动机器视觉的增长和采用。

机器视觉的工作原理

机器视觉需要同时使用硬件和软件组件。硬件的一些示例包括灯、相机、专用镜头和传感器。硬件负责图像捕获。

软件组件可能包括处理软件和算法。这些 AI 和 ML 组件负责将图像处理成机器可以理解的格式。

机器视觉过程将根据机器类型及其功能等因素而有所不同。为了说明该过程是如何工作的，让我们考虑一个简单的制造示例。

机器视觉过程示例

假设一家制造厂想要使用机器视觉进行例行检查。首先，相机将捕捉机器或其组件的图像。

然后该图像将被转换成数字格式。然后随附的软件将使用算法和预定义规则分析图像。在这个例子中，软件会寻找机器缺陷或潜在故障的迹象。

分析完成后，机器会采取特定的行动。例如，如果发现问题，机器可能会关闭以避免进一步的缺陷。或者，如果通过检查，机器将继续工作。

机器视觉用例

具体到制造业，机器视觉的用例数不胜数。例如，机器视觉可用于预测性维护等流程，其中机器使用视觉信息来预测未来的维护需求。因此，机器可以在故障发生之前得到所需的维护。

制造业中的另一个例子是产品检验。机器视觉可用于在产品在线时捕获有关产品的视觉信息。如果在产品中发现缺陷，可以将其从生产线上移除，从而提高产品质量并节省资源。

机器视觉的用例并不止于工业制造。事实上，每个行业都可以从机器视觉中受益，机器视觉在工业部门以外使用时通常被称为计算机视觉（下文有更多介绍）。

例如，计算机视觉是自动驾驶汽车的关键组成部分。硬件和软件使汽车能够“看到”其外部环境，例如停车标志和其他车辆。对视觉效果进行分析后，汽车将自主行动。

计算机视觉在医疗保健领域也变得普遍。例如，计算机视觉已被测试为一种很有前途的 COVID-19 诊断工具。医疗保健领域的其他发展包括用于发现癌症和智能健康监测的计算机视觉过程。

机器视觉的各种好处

让我们的机器看到，我们可以体验到许多重要的好处。例如，机器视觉可以提高制造业的产品质量并降低各行业的成本。由于机器视觉仍在获得主流采用，因此我们还有其他优势尚未发现。

防止停机

制造业面临许多挑战。最昂贵的成本之一是计划外停机。根据最近的数据，计划外停机每年给工业制造商造成的损失估计达 500 亿美元。同样的数据表明，设备故障导致的计划外停机时间高达 42%。

许多制造商都向技术寻求帮助。机器视觉可以让机器在设备故障发生之前预见到它，从而防止停机。因此，可以计划停机时间并进行维修，而对企业几乎没有影响。

识别安全风险

根据CDC的说法，工伤的主要原因之一是接触物体和设备。一些伤害是直接由机器部件故障引起的。

为防止工伤，企业必须尽一切努力确保设备安全使用。机器视觉可以帮助识别可能被人工检查忽视的安全风险。通过预防性分析等流程，通常可以在造成伤害之前识别并减轻这些安全风险。

识别安全风险不仅仅适用于制造业。例如，通过计算机视觉，自动驾驶汽车可以实时识别安全风险，在发生事故前停车或遵守路标。

提高产品质量

众所周知，我们购买的大多数产品都是批量生产的，从我们驾驶的车辆到我们消费的一些食品。谈到消费者的安全和福祉，产品质量是所有制造商的重中之重。

不幸的是，手动检查过程会占用大量时间和资源。机器视觉可以通过自动化支持人工检查过程。使用相机和计算机算法，产品可以在离开生产之前进行缺陷检查。

降低成本

如上所述，制造商可以减少计划外停机时间，每年可能节省数千或数百万美元。然而，使用机器视觉时成本的降低并不止于此。

例如，机器视觉可以降低设备成本。通过机器视觉改进日常维护流程，制造商可以提高设备性能并确保昂贵的组件经得起时间的考验。

机器视觉与计算机视觉

机器视觉和计算机视觉是两个经常互换使用的术语。尽管它们非常相似和相关，但有一个关键的区别。

计算机视觉最常被用作捕获和分析视觉信息的基本过程的总称。另一方面，机器视觉通常用于描述使用重型机械的特定工业用例。换句话说，机器视觉可以被视为计算机视觉的一个子集。

机器视觉的未来

技术进步将继续改善机器视觉并为更多机会打开大门。例如，边缘计算将很快允许机器视觉过程在数据源发生，从而产生实时行动。我们还可以期待机器和计算机视觉在零售和农业等其他行业中变得普遍。