这是机器视觉小课堂的一篇文章，在接下来的时间里，我们将持续不断地为各位读者朋友带来机器视觉技术科普学习、业务咨询及合作交流的相关资讯。
机器视觉属于感知技术的一个分支，同时也属于人工智能技术领域。广义的机器视觉不仅仅是大多数人理解的“看”，还包含着对所看到信息的理解和处理。
什么是机器视觉：感知技术&人工智能
机器视觉近年来在国内变得越来越火热。为了让更多的人理解和认识这一技术，本文简单介绍机器视觉“是什么”“能干什么”“都有什么”这几个问题。
简单来说，机器视觉是属于感知技术的一个分支，同时也属于人工智能技术领域。
感知即意识对内外界信息的觉察、感觉、注意、知觉的一系列过程。如何让机电系统（特别是机器人）实现感知一直是重要的研究课题。
什么是机器视觉：感知技术&人工智能
传统的感知技术主要涵盖了触觉（各类压感设备）、听觉（语音识别）等方面。实际上，视觉技术能带来的信息更为丰富，也更为全，这也是目前视觉技术被不断重视和采用的重要原因。
传统的感知技术下，机器根据感知技术反馈的信息，机械执行设定动作，机电系统和机器人很难去自主判断各类信息。所以传统的感知技术带来的工业升级更多是自动化改造，而不是智能化改造。
广义的机器视觉不仅仅是去“看”，还需要对所看到信息进行理解，并协助机械系统和机器人自主去实现相关的功能和动作，终实现智能化。
机器视觉技术已出现并发展多年，并在工业市场有了较为成熟的应用。该技术的终目标，是将需要使用人类视觉的重复性或者危险性工作逐渐被机器所取代。
机器视觉有什么功能
在Carsten Steger、Markus Ulrich和Christian Wiedemann所著的《Machine Vision Algorithms and Applications》一书中，对机器视觉的几个功能进行了总结和介绍，主要包含：
1.目标识别
目标识别可用来甄别不同的被测物体，也可以识别一维码、二维码、OCR等各类信息。
2.位置探测
位置探测多用于协助机器人在拆卸装配产品、加工喷涂部件、拆垛码垛等工序中准确寻找到目标位置。
3.完成性检测
完整性检测多用于判断元器件是否安装在正确的位置。
4.形状和尺寸测量
形状和尺寸测量多用于检测产品或部件的集合参数在允许的公差范围内。
5.表面检测
表面检测多用于检测产品或部件的是否存在各类缺陷，如是否有划痕、不平等等问题。
为了便于理解，我们把机器视觉功能总结为检测、测量、识别和定位四大功能。基于这些功能，配合机电或机器人等设备，并在算法和软件上进行开发，可为各行业智能化升级和改造的需求提供解决方案。
机器视觉系统由什么组成
视觉系统会包含硬件部分和软件部分。硬件部分一般包括：工业相机（CCD或COMS相机）、镜头、光源，软件部分一般包括：核心算法、图像识别及处理软件等。这样的视觉系统基本可实现前述的测量、定位等功能。
在视觉系统的基础上，利用实现的视觉功能，加上机电和执行系统，就组成了人们所熟知的各类智能化设备或解决方案。
机器视觉涉及什么产业链
从机器视觉的系统构成出发，我们大致勾勒出机器视觉涉及到的产业链组成（下图）。和众多的产业链组成结构一样，机器视觉的产业链也包含了上、中、下游。
机器视觉上游的核心仍然集中在相机、镜头和算法软件几个部分，中游一般是承接上游硬件和下游需求间的设备或解决方案提供商。
而下游，依托不同领域的需求，可以建立起各类机器视觉应用场景。从广为人知的自动驾驶（ADAS机器视觉），到智慧城市（安防类机器视觉），再到无人工厂（生产类/工业类机器视觉）。机器视觉技术给人类带来的绝不仅仅是技术上的升级，更将是生活方式的巨大变革。
中国机器视觉起步于80年代的技术引进，随着98年半导体工厂的整线引进，也带入机器视觉系统。06年以前国内机器视觉产品主要集中在外资制造企业，规模都较小。06年开始，工业机器视觉应用的客户群开始扩大到印刷、食品等检测领域。
从2011年开始，随着人工成本的增加和制造业的升级需求，加上计算机视觉技术的快速发展，越来越多机器视觉方案渗透到各领域，到2019年我国机器视觉市场规模已达近125亿元左右。
随着人们在生产生活中对智能化和信息化的需求不断变多，对机器视觉的需求也在不断增加。而伴随着机器视觉涉及的图像采集、图像处理、深度学习和3D视觉几大软硬件相关技术的不断发展和进步，我们相信未来将有无限的可能会被实现。
参考文献：
【1】施特格.机器视觉算法与应用[M].清华大学出版社,2008.
【2】中国机器视觉行业快速发展：2019年市场规模将近125亿元.中商情报网
