2024年5月16日发(作者：苍妃)
2.4 机器视觉识别技术
一、定义
机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科
学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟
人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于
实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
二、基本简介
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延
伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行
处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
三、应用简介
机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代
加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化
工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
四、应用影响
机器视觉的引入，代替传统的人工检测方法，极大地提高了投放市场的产品
质量，提高了生产效率。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设
计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视
觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点
是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人
工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业
生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法
可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，
是实现计算机集成制造的基础技术。
1、机器视觉与计算机视觉的不同
机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别
机器视觉是专注于集合机械，光学，电子，软件系统，检查自然物体和材料，
人工缺陷和生产制造过程的工程，它是为了检测缺陷和提高质量，操作效率，并
保障产品和过程安全。它也用于控制机器。
机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。
2、机器视觉识别技术的背景
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI
五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsA
2024年5月16日发(作者：苍妃)
2.4 机器视觉识别技术
一、定义
机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科
学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟
人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于
实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
二、基本简介
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延
伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行
处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
三、应用简介
机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代
加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化
工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
四、应用影响
机器视觉的引入，代替传统的人工检测方法，极大地提高了投放市场的产品
质量，提高了生产效率。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设
计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视
觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点
是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人
工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业
生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法
可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，
是实现计算机集成制造的基础技术。
1、机器视觉与计算机视觉的不同
机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别
机器视觉是专注于集合机械，光学，电子，软件系统，检查自然物体和材料，
人工缺陷和生产制造过程的工程，它是为了检测缺陷和提高质量，操作效率，并
保障产品和过程安全。它也用于控制机器。
机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。
2、机器视觉识别技术的背景
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI
五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsA