机器视觉系统是一种使用相机、传感器和处理软件来自动化视觉检测、测量和决策任务的技术。 这些系统捕获图像或视频，分析数据，并根据预定义的标准触发操作。 它们通常用于工业自动化、质量控制和机器人技术，以更快、更一致的结果取代或增强人工视觉检查。 例如，工厂中的机器视觉系统可能会检查产品的缺陷、验证条形码或引导机器人从传送带上拣选物品。
机器视觉系统的核心组件包括相机、镜头和照明等硬件，以及用于图像处理和分析的软件算法。 相机捕获图像，然后对其进行处理以提取边缘、形状或文本等特征。 算法可能会执行模式匹配、对象检测或光学字符识别 (OCR) 等任务。 例如，系统可以使用边缘检测来识别装配线上零件的轮廓，并将其与参考图像进行比较，以确保其符合规格。 照明对于确保一致的图像质量至关重要，因为阴影或眩光的差异会影响准确性。 许多系统还与其他机械（如可编程逻辑控制器 (PLC)）集成，以触发拒绝有缺陷产品等操作。
开发机器视觉系统的开发人员通常使用 OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等库进行图像处理和机器学习。 典型的流程包括校准相机、预处理图像（例如，调整对比度或去除噪声）、应用算法来检测特征以及验证结果。 例如，物流公司可能会部署视觉系统来使用 OCR 读取货运标签，从而减少手动数据输入错误。 挑战包括处理不同的照明条件、优化实时应用程序的处理速度以及确保各种场景的稳健性。 使用真实世界的数据进行测试以及迭代算法阈值（例如，缺陷检测的灵敏度）是完善此类系统的关键步骤。