迈迅威视觉(图)-光学视觉检测设备-视觉检测

机器视觉的视力为何如此之强？关键在于芯片，视觉检测，核心是将一些特定图像算法用芯片方式实现，同时融入了深度学习和***网络算法。

机器视觉原理——图像处理和算法

机器视觉或称计算机视觉是用一个可以代替人眼的光学装置和传感器来对客观世界三维场景进行感知，即获取物体的数字图像，利用计算机或者芯片，结合专门应用软件来模拟人脑的判断准则而对所获取的数字图像进行测量和判断。该技术已广泛用于实际的测量、控制和检测中，随着芯片技术发展，在人工智能各个领域应用也逐步展开。

一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机 (包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元 (或机器视觉芯片)、图像处理软件、监视器、通讯、输入输出单元等。系统可再分为主端电脑、影像采集与影像处理器、影像摄影机、TV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、控制器、精密桌台、伺服运动机台。

光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。亮度：当选择两种光源的时候，佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，光学视觉检测设备，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会大。

机器能否比人眼看得更清楚？

近年来，随着CV (Computer Vision) 芯片产品不断推出，这一疑惑正在慢慢变成现实。

就如AlphaGo战胜“围棋天才”柯洁一样，在某些应用场景，机器视觉因其准确性、客观性、稳定性，比人类生理视觉更具优势。

在我们通常的印象中，一个视力正常的人可以迅速且毫不费力地感知世界，甚至可以详细生动得感知整个视觉场景；但其实这只是一个错觉，人类生理视觉有着天然的局限，在线视觉检测设备那家好，只有投射到眼球中心视觉场景的中间部分，我们才能详细而色彩鲜明地看清楚。

比起人眼来，缺陷尺寸视觉检测，CV其实具备了相当多的优势（详见表一），可以清楚的看到，CV的视力已经远不止5.0了！

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