[計] 機器視覺；計算機視覺
Bar codes, character recognition, machine vision.
條碼，字元識别，機器視覺。
Classifier networks are becoming the basis of machine vision systems.
分類器網絡正成為機器視覺系統的基礎。
LSAW pipe; Image processing; Pattern recognition; Machine vision; Ellipse.
直縫焊管；圖像處理；圖形識别；機器視覺；橢圓。
Camera calibration problem is one of key issues of machine vision research.
攝像機标定是機器視覺檢測系統研究的重點問題之一。
A lane detection and rebuilding method based on machine vision is proposed.
本文提出了一種基于機器視覺的車道檢測與重建方法。
機器視覺（Machine Vision）詳解
一、核心定義與技術定位
機器視覺（Machine Vision）指通過光學傳感器（如工業相機）、圖像處理硬件及算法，賦予機器系統“視覺感知”能力的技術。其核心目标是自動獲取、分析圖像信息以執行檢測、測量、識别或定位等任務，最終實現自動化決策或控制。與側重理論算法的“計算機視覺”（Computer Vision）不同，機器視覺更強調工程化落地，通常集成于工業生産線、質量控制系統等實際場景中。
二、關鍵技術流程
使用工業相機（如CCD/CMOS傳感器）捕捉目标物體的光學信息，配合光源（如LED環形光、背光）優化成像質量。例如，在電子元件檢測中，高分辨率相機可捕獲微米級缺陷。
通過濾波（如高斯濾波降噪）、邊緣增強、二值化等技術優化原始圖像，提升特征可識别性。
運用算法（如模闆匹配、Blob分析）定位目标區域，并測量尺寸、角度或識别字符（OCR技術）。深度學習（如CNN）近年顯著提升了複雜特征的識别精度。
根據分析結果觸發自動化操作，如機械臂分揀不合格産品或PLC控制流水線啟停。
三、典型應用場景
四、權威定義參考
五、技術演進趨勢
隨着5G和邊緣計算的發展，嵌入式視覺系統（如智能相機）正推動實時性提升；AI融合（如遷移學習）則降低了對定制化算法的依賴，使中小企業更易部署該技術。
Machine Vision（機器視覺） 是人工智能領域的重要分支，指通過計算機、光學設備及傳感器等模拟人類視覺功能，對圖像或視頻進行自動處理、分析和理解的技術。以下是詳細解釋：
基本概念
機器視覺利用攝像頭、工業鏡頭等設備代替人眼，将目标物體轉化為數字圖像信號，再通過算法處理提取特征信息（如形狀、顔色、位置等），最終實現識别、測量、定位或檢測等功能。
例如：工業生産線上的零件缺陷檢測，通過圖像分析判斷産品是否合格。
技術流程
機器視覺與計算機視覺（Computer Vision）緊密相關，但前者更側重工業場景的工程化應用，後者涵蓋更廣泛的圖像理解理論研究。
如需進一步了解技術細節或應用案例，、、等來源。
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