挑选和分类物品是很少有人兴高采烈地期待的活动。然而，任务的单调性是使用机器人技术实现自动化的主要候选任务。除了机器人在指定任务范围内进行操作所需的明显硬件之外，一个不太明显的硬件，即机器视觉，是高效机器人分拣的关键组成部分。涉及机器视觉、传感和物体交互的技术已经被机器人使用，并在国际空间站上取得巨大成功，半自主地完成甚至复杂的任务。

世界各地的机器人实验室都在努力完善这项技术，以应用于工厂、仓库，甚至灾区的救援工作。每一个例子中的环境都可能是一个杂乱无章的环境，也可能充斥着大小、重量和方向各异的物体。这是一个完美的设置，以测试和应用先进的机器视觉和对象交互。

机器视觉的组件

机器视觉在工厂车间和生产线上具有显著的能力。当系统获取产品图像并提取相关信息时，对信息进行分析并传达给外部世界。机器视觉背后的技术涉及很多方面，可以分为五个基本组件：照明、镜头、视觉处理、图像感应和通信。

二、机器视觉镜头

与传统相机一样，镜头可以捕获图像并将其传递给相机内的传感器。人们也可以从我们的眼睛将我们看到的图像传递给我们的大脑进行解释的角度来思考这个问题。固定和可互换镜头是机器视觉系统中最常见的镜片类型。不同大小和形状的镜头用于捕获系统预期使用的最精确图像。固定镜头通常是独立的组件，可以根据机械调整或作为流体镜头自动调整以提供最高质量的自动对焦。这些镜头有一定距离的固定视场。另一方面，可互换的镜片通常配备 C 型安装或 CS 型，允许它们随即拆卸或连接到正在增强的系统。视觉系统设计在本文中详细介绍了机器视觉透镜的基本原理。

三、机器视觉图像传感器

图像传感器是图像捕获的重要组成部分，它利用带电耦合器件 （CCD） 或互补的金属氧化物半导体 （CMOS） 将光解释为电信号。在更容易理解的语言中，图像传感器从图像中捕获反射的光并理解物体，将其解释为具有精确细节的数字图像，通过处理软件帮助精确测量。考文垂关于图像传感器的更全面的文章可以在这里找到。

四、视觉处理单元

视觉处理单元 （VPU） 是机器视觉的另一个组成部分，用于从所使用的摄像机捕获的数字图像中提取信息。这些微处理器进行的处理可以在独立系统上外部或内部完成。在完成几个步骤的过程中，图像将首先从传感器获取，软件将识别图像的特定特征，包括测量和比较，以便根据结果做出决策。然后将结果传达给系统以完成其他操作。虽然机器视觉的物理组件确实是这些系统整体功能不可或缺的一部分，但评估和比较结果的处理算法最具影响力。处理软件负责配置相机参数、通过故障检测、将信息传达到工厂车间以及支持人机接口 （HMI） 开发。

五、机器视觉系统通信

正如人们可能从机器视觉的简要概述中得出的结论，这些系统是零件和组件的融合，它们必须齐心协力，始终如一地实时提供准确的结果。此外，环境可以动态变化，在一接到通知后，有必要在飞行中重新调整视野。通信是机器视觉系统的重要组成部分，通常通过离散的 I/O 信号或通过连接到连接设备（即以太网或 RS-232 输出）的串行连接传输的数据执行。可编程逻辑控制器 （PLC） 是与离散 I/O 点的有利连接，它可以控制堆栈灯、电磁阀或其他指示器以触发系统中的拒绝响应。

六、机器视觉应用在生产过程中

如上所述，机器视觉在ISS上已经很努力了。然而，地球上存在更坦率的应用。工业检验是利用机器视觉的最大行业之一。然而，许多应用，如医学成像、遥感和自动驾驶车辆，都持续使用机器视觉。