機(jī)器視覺的原理基于圖像采集、處理與分析的流程，通過模擬人眼功能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)與判斷。

其核心步驟包括：

圖像采集

傳感器技術(shù)：利用電荷耦合器件（CCD）或互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）傳感器捕捉目標(biāo)物體的光學(xué)圖像，將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)并數(shù)字化。

參數(shù)影響：傳感器的分辨率、靈敏度及幀率直接影響圖像質(zhì)量與采集效率，例如高速運(yùn)動(dòng)檢測(cè)需高幀率傳感器以捕捉動(dòng)態(tài)細(xì)節(jié)。

圖像預(yù)處理

去噪與增強(qiáng)：通過濾波算法（如中值濾波、高斯濾波）去除隨機(jī)噪聲，并利用邊緣檢測(cè)算法（如Sobel算子、Canny算子）突出目標(biāo)輪廓。

爠概與對(duì)比度調(diào)整：通過二值化、灰度轉(zhuǎn)換等增強(qiáng)目標(biāo)與背景的區(qū)分度。

礠腲提取與識(shí)別

傳統(tǒng)算法：采用尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）等算法提取關(guān)鍵特征點(diǎn)或區(qū)域。

深度學(xué)習(xí)：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行端到端的特征學(xué)習(xí)與分類，提升識(shí)別精度與泛化能力。

結(jié)果分析與決策

瀠湥贛合：綜合像素分布、亮度、顏色等特征信息，通過預(yù)設(shè)規(guī)則或機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸出結(jié)論（如尺寸合格/不合格、目標(biāo)存在/不存在）。

反饋控制：根據(jù)分析結(jié)果控制設(shè)備動(dòng)作（如分揀、裝配），實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)流程。

耠術(shù)優(yōu)勢(shì)：高精度、高效率、低錯(cuò)誤率，適用于復(fù)雜場(chǎng)景下的目標(biāo)檢測(cè)與測(cè)量，是工業(yè)4.0和智能制造的核心技術(shù)之一。