什麼是機器視覺？本指南通俗易懂，介紹現代機器視覺、其運作原理以及與電腦視覺的關係。
機器視覺是電腦觀察環境的能力。例如，攝影機運行類比數位轉換，和數位螢幕處理。影像資料隨後被發送到電腦或機器人控制器。
人眼可以感知 390 至 770 nm 的電磁 (EM) 波長範圍。然而，攝影機對波長範圍的反應遠不止於此，一些機器視覺系統甚至能夠處理 X 射線、紅外線或紫外線 (UV) 波長。機器視覺支援電腦的「觀察」能力。
機器視覺系統使用機器人中的感測器，透過電腦觀察和辨識實體。各種工業流程，包括光學字元辨識、材料檢測、貨幣辨識、物件辨識、模式辨識和電子元件分析，都使用該系統。
理解電腦視覺系統最簡單的方法之一，就是將其視為機器的眼睛。該系統可以提高品質、效率和營運效率。
機器視覺 vs. 電腦視覺
電腦視覺和機器視覺，是相互重疊的技術。智慧型系統需要電腦和特定的軟體工具才能運行，而電腦視覺則無需與機器連接。
例如，電腦視覺可以在線上處理圖像或影像，以及來自運動偵測器、紅外線感測器或其他來源的影像。下一個大趨勢是邊緣人工智慧 (Edge AI)，即將電腦視覺從雲端轉移到邊緣，靠近收集資料的感測器。機器視覺是電腦視覺的一個子類別。
什麼是機器視覺中的智慧型系統？
機器視覺系統是嵌入式組件，它使用從線上影像中提取的資料，來自動指導製造和生產操作，例如合格/不合格測試和品質控制流程。這些系統還可以在檢測操作和自動組裝驗證中發揮作用。它們可以利用自身功能，來引導物料搬運設備定位特定流程中，所需的產品或物料。
這些系統廣泛應用於不同產業，可以自動化執行耗時且重複的工作，而這些工作原本會讓人工操作員感到疲憊。使用此類系統可以檢查流程中的產品或組件。它可以提高產量、品質、降低缺陷率、降低成本，並提高流程結果的一致性。
機器視覺如何運作？
機器視覺系統的組成部分
機器視覺系統，也稱為視覺檢測系統或自動化視覺系統，包含許多在大多數系統中常見的零配件。儘管每個零配件都有其功能，但它們在智慧系統中協同工作時，發揮著特定的作用。
這些系統零配件通常包含以下五個要素：
- 照明系統
- 感應器
- 鏡頭或光學系統
- 視覺處理系統
- 通訊系統
機器視覺系統包含不同的零配件，也可以組合成一個單元，例如智慧攝影機，將多個分立組件的功能組合成一個整體。無論是使用獨立系統或整合系統，智慧系統的效率都取決於被分析零配件的性質。組件的方向或放置越有效，系統的效能就越好。
機器視覺產品的實施流程與步驟
讓我們看看這些離散元素，如何在製造過程中評估產品，這是自動化系統在實踐中的典型範例。
當感測器辨識到物理實體的存在時，該流程就開始了。
然後，感測器啟動光源照亮該區域，並讓攝影機捕捉該實體的影像或組件。
接下來，影像擷取卡（一種數位化設備）將攝影機擷取的影像轉換為數位輸出。
數位輸出隨後保存在電腦上，以便系統軟體進行檢查。
軟體工具將文件與一系列預定標準進行比較，以確定是否有異常。如果偵測到任何此類異常，則產品將無法通過檢測。
了解系統的結構和功能，有助於確保應用適用於基於攝影機的系統。實際上，攝影機可以捕捉人眼所能看到的一切，而解讀和報告這些數據可能有點令人生畏。然而，在精通系統、照明和技術的供應商的幫助下，從長遠來看，我們可以節省大量時間。
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機器視覺攝影機
機器視覺攝影機基於配備特殊光學元件的感測器，透過硬體和電腦軟體捕捉影像，處理、評估和測量各種特性，從而做出精確的決策。如果採用正確的光學元件和解析度，機器視覺攝影機可以偵測到人眼幾乎看不見的微小物體細節。
智慧型攝影機系統的主要組件，包括照明、感測器、通訊系統、鏡頭和視覺處理系統。攝影機感測器將光轉換為線上數位影像，然後將其發送到處理器進行分析。
選擇合適的機器視覺攝影機時，需要考慮幾個因素。首先，必須確保你選擇的攝影機，適合你所需的應用。例如，用於機器人引導的攝影機的特性，與用於生產控制的攝影機的特性不同。任何特性的選擇，都取決於你的預算和應用。
機器視覺攝影機廣泛應用於各行各業，包括製藥、工業製造、半導體、食品飲料、電子、汽車，以及包裝印刷。此外，它在模式辨識、位置分析，和攝影機偵測方面也擁有廣泛的應用。
在定位應用中，系統目的在尋找實體實體，並偵測其位置和方向。在檢測應用中，系統會驗證某些特徵，例如瓶子上是否有正確的標籤或盒子中是否有巧克力。在辨識應用中，視覺系統目的在讀取不同的代碼和字母數字特徵。
機器視覺的應用
製造業的品質管制
機器視覺系統目的在發現製造產品中的缺陷，評估其尺寸精度，並確保組件的完整性。這些系統依靠先進的影像處理演算法，和高清攝影機即時分析產品，確保其符合嚴格的品質標準。此類應用可降低生產成本、減少浪費並提高產品品質。
自動駕駛汽車
機器視覺在自動駕駛汽車的變革中，發揮著重要作用。車輛使用包括攝影機在內的眾多感測器，來感知周圍環境、解讀路標、辨識行人並安全導航。機器視覺演算法處理來自感測器的數據，從而使自動駕駛汽車能夠快速決策、避免碰撞並增強交通系統。隨著技術的進步，這些車輛還可以減少事故和堵塞，並重塑未來的出行方式。
農業
機器視覺演算法可以藉助無人機，即時分析廣闊的農田，辨識受病蟲害影響的區域。這將有助於農民精準地在需要的地方進行幹預，減少農藥的施用，並最大限度地降低對環境的影響。
醫療保健
機器視覺可以增強放射科醫師的診斷能力。它可以精確地檢測醫學影像中的疾病和異常。它還可以快速且準確地分析大量資料集，例如核磁共振或CT掃描，幫助醫療專業人員就患者的治療計劃和護理，做出關鍵決策。這為早期疾病檢測和克制化藥物，開闢了新的途徑。
機器視覺的未來是什麼？
邊緣智慧（Edge Intelligence，簡稱 Edge AI）是下一個大趨勢，它將用於影像辨識的機器學習，從雲端轉移到連接到攝影機的實體邊緣裝置。這與機器視覺應用的未來息息相關，因為邊緣運算（設備端處理）的進步使得深度學習能力能，夠應用於傳統的電腦視覺任務。例如，深度學習機器視覺，可用於攝影機偵測系統和品質控制視覺系統。
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