人类通过肉眼来观察和了解世界，机器感知世界同样需要配备一双“眼睛”，而机器视觉检测系统就是利用机器代替人眼来进行各种测量和判断。

　　机器视觉通俗来讲就是机器身上的“眼睛”， 是机器感知世界的视觉器官，机器视觉可以感知世界，并和外部世界发生交互关系，从而实现自动化和智能化。下面精质小编来给大家介绍一下工业机器人的“火眼金睛”——机器视觉。

　　机器视觉是采用机器代替人眼来进行测量与判断，它不仅局限于通过计算机摄取图像，还包括对信息的处理和判断，从而实现人眼视觉的延伸。

　　工业视觉作为机器视觉的分支，更多注重广义图像信号(激光，摄像头)与自动化控制(生产线)方面的应用，具有自动化和非接触性的特点。

　　跟人眼相比，工业视觉在精确程度、客观程度、可重复性、成本以及效率上都有明显优势。

　　在智能制造体系中，机器视觉的应用主要可以归纳为四个方向：

　　一、尺寸测量

　　随着制造工艺的不断提高，工业产品尤其是大型构件的外形设计日趋复杂。同时，由于大型构件的体积和重量限制，不便于经常移动，给传统的测量方式带来了巨大的困扰。

　　机器视觉测量技术是一种基于光学成像、数字图像处理、计算机图形学的无接触的测量方式，拥有严密的理论基础，测量范围更广，而且相对于传统测量方式而言，拥有更高的测量精度和效率。

　　二、物体定位

　　传统制造业中的焊接、搬运、装配等固定流程在工业机器人的操作过程中，零件的初始状态与机器人的相对位置并不是固定的。这导致工件的实际摆放位置和理想加工位置存在差距，机器人难以按照原定的程序进行加工。

　　随着机器视觉技术以及更灵活的机器手臂的出现，这个问题得到了很好的解决，为智能制造的迅速发展提供了动力。

　　三、零件检测

　　零件检测是机器视觉技术在工业生产中z重要的应用之一，在制造生产的过程中，几乎所有的产品都面临着质量检测。

　　传统的手工检测存在着许多不足：首先，人工检测的准确性依赖于工人的状态和熟练程度其次，人工操作效率相对较低，不能很好的满足大量生产检测的要求近年来人工成本也在逐步上升。

　　所以，机器视觉技术被广泛用于产品检测中，在制造环节中，某些步骤的缺失或者加工缺陷会导致零部件的丢失，以及孔洞、污渍、划痕等常见的表面缺陷，这些工业生产中遇到的问题，都可以通过视觉检测及算法来解决。

　　四、图像识别

　　在工业领域中的主要应用有条形码读取、二维码扫描识别等，以往多用NFC标签等载体进行信息读取，需要与产品进行近距离接触。

　　随着工业摄像机等硬件设备的更新换代，二维码等标识可以被远距离读取和识别，而且携带的信息更丰富，可以将所有产品信息写入二维码，而无需联网查询信息。变焦相机截取条码影像与其他可视化信息，以控管产品品质。

　　以上内容就是对机器视觉：工业机器人的“火眼金睛”的介绍了，传统的人工检测一般是通过肉眼来判断产品外观性能是否正常，检查产品质量，通常效率低且精度不高。此外，长时间观察同一对象容易产生疲劳，有时候遇到红外测量还需要运用专门的工具才能完成检测，这些问题都给产品检测带来不少麻烦。而机器视觉检测易于实现信息集成，可以快速获取产品信息，易于自动处理， 大大提高生产效率和生产的自动化程度。