機器視覺技術始於20世紀70年代，當時遙感圖像處理和醫學圖像處理技術漸趨成熟，應用逐漸拓展延伸到其他領域，工業製造就是其一，在技術原理上，機器視覺是用電腦來類比物件外觀的科學和技術，以圖像創建、恢復現實世界模型，最終用於實際檢測、測量和控制，技術內容涉及人工智慧、神經生物學、心理物理學、電腦科學、影像處理及模式識別等多個領域。

機器視覺系統一般由攝影機、影像擷取卡、電腦、光源、光照箱、載物台等組成，其系統結構示意圖工作原理是在一定光照條件下，用攝影機把三維場景的靶心圖表像擷取到電腦內部形成原始圖像，再運用影像處理技術對原始圖像進行預處理以改善圖像品質、分割圖像、取得特徵要素，最後以模式識別技術分類特徵，並根據預設條件輸出結果。

機器視覺具有與被觀測的物件無接觸，對被攝物體無損傷，觀測過程客觀，判別結果可靠性高的特點；同時機器視覺也拓寬了人類視覺範圍，在許多人類視覺無法感知的場合，例如工業環境下高危險場景、不可見物體等，機器視覺比人眼更具優勢；此外機器視覺也可快速獲取大量資訊，而且易於自動化處理，並與周邊系統的資訊結合，可落實智慧製造訴求的虛實整合概念。

機器視覺應用伴隨著電子、電腦軟硬體、影像處理及與人類視覺等相關技術的發展迅速成長，在工業、農業、醫學、機器人導航、衛星遙感等領域的應用越來越廣泛，下面就機器視覺技術在這些領域的應用概況進行闡述。

機器視覺保障工業可靠性

圖1 : 機器視覺與機器手臂的整合也是製造業近年來的趨勢。

這幾年大家在談工業4.0時，順勢將過去幾次的工業革命提出來，其中美國汽車大亨–亨利．福特所創的流水線生產模式被視為第二波工業革命，流水線生產將過去工匠由頭至尾一手全包的產品製造模式，轉變為每位技工只負責一部分的產品製作、組裝，這種模式大幅加快了生產時間，讓產品在大量生產的同時品質也可趨於一致，批量生產模式讓消費市場一夕之間出現了量多且價廉物美的產品，大幅推動了市場經濟的流動，改變了世界的面貌，工業革命的第三波則是自動化技術的興起，自動化技術讓批量製造的生產速度更快、產品品質更高，而在這一波自動化革命中，機器視覺扮演了極重要的角色。

機器視覺技術可以確保製造系統的可靠性，提高生產自動化程度，提高生產效率，因此現代自動化生產過程中，機器視覺系統廣泛應用於產品測量、檢驗、品質控制等領域。

機器視覺在工業中的具體應用主要有：汽車整車尺寸測量，零件邊緣及平面尺寸檢測，螺紋幾何參數檢測，帶鋼表面缺陷檢測，電機換向片偏移檢測，玻璃製品裂紋檢測，煙包包裝檢測，飲料行業的容器質量檢測，半導體整合塊封裝質量檢測，印刷電路板瑕疵檢查，彈性力學照片的應力分析、流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀等。

圖2 : 工業機械自動導航系統中，以機器視覺導航除具有靈活、即時性和導航精度高等優點。

除了流水線的應用外，機器視覺與機器手臂的整合也是製造業近年來的趨勢，目前機器手臂在製造系統中，主要應用於零件裝配和檢驗，機器視覺則可增加機器手臂的應用彈性，機器視覺與機器手臂是一種利用視覺測量並進行控制的系統，手臂在一定範圍內抓取和移動工件，攝影機利用動態圖像識別與追蹤演算法，鎖定被移動工件的位置，讓機器手臂可自行調整角度揀取工件，不必再像以往需要將工件排列整齊，讓機器手臂按排定位置揀取，兩者的結合將可提升產線的效能與彈性。

善用機器視覺　農業效益再提昇

農業也是機器視覺的大宗應用之一，農業機器視覺技術在農業機械上的研究與應用始於20世紀70年代末期，主要集中於農產品品質檢測與分級的自動檢測機械，農產品的生產過程會受到自然和人為等複雜因素的影響，產品品質差異很大，機器視覺技術可以檢測農產品的大小、形狀、顏色、表面裂紋和表面缺陷及損傷，其優點是：速度快，訊號量大，除可一次完成多項產品的品質檢測外，還可測量定量指標，精準度高，可以克服人眼的差異和視覺疲勞，落實無損檢測。

目前使用機器視覺檢測的農產品種類繁多，包括蔬菜、水果、穀物、煙草、茶葉、蛋類等，在電腦技術與數位影像處理分析理論已走向實際應用，現在機器視覺已應用於農作物成長、病蟲害的監測與防治、自動化收穫，以及農產品加工、儲糧害蟲檢測等領域，經濟效益已然浮現，在這類系統中，電腦圖像處理技術是系統核心，另外人工神經網絡等新技術也開始被導入至識別與分級中，透過此技術設計製造自動分級流水線，將有效提升工作效率。

除了農作物的檢測，機器視覺也被應用於農業機械上，農業機械的自動導航是智慧農業機械的重要組成之一，發展前景相當可觀，在自動噴灑農藥肥料、收割作業、中耕除草、插秧耕作等許多方面有著廣泛的用途。

在農業機械自動導航系統中，以機器視覺導航除具有靈活、即時性和導航精度高等優點外，在擷取導航資訊的同時還能採集有關農作物、病蟲害以及農田狀況的圖像，隨著以資訊化技術為核心的精緻農業的興起，機器視覺導航將有更大的發展空間。

談到農業機械的導航，可順勢帶到地理遙測應用，目前衛星遙感圖像訊號量大，同時數據存在多種干擾和誤差，這對運算和分析的工作量、難度都已相當高的衛星遙感系統而言，負擔極為沉重，這類工作負荷可以機器視覺加以分攤，機器視覺技術可分析各種遙感圖像，進行環境監測、地理測量，並根據地形、地貌的圖像和圖形特徵，對地面目標進行自動識別、理解和分類等，具體來說有自動製圖，衛星圖像與地形圖對準，自動測繪地圖等功能；對國土資源管理，如森林、水面、土壤的管理等；還可以對環境、火警自動監測。

機器視覺加持 醫療判讀更精準

圖3 : 在製藥生產線上，機器視覺技術還以對藥品包裝進行檢測，以確定是否裝入正確數量的藥粒。

在醫學領域，機器視覺的應用也越來越廣泛，目前主要用於醫學輔助診斷，在前端是透過機器視覺相機擷取核磁共振、超聲波、鐳射、X射線、γ射線等對人體檢查記錄的圖像，再利用數位影像處理技術、資訊融合技術，針對這些醫學圖像進行分析、描述和識別，最後分析出相關資訊，對輔助醫生診斷人體病源大小、形狀的變化。

機器視覺技術還可對其它醫學影像數據進行統計和分析，如利用數位圖像的邊緣擷取與分割技術，自動統計細胞個數，不僅節省人力，還可大幅提高精準度和效能，此外斷層掃描圖像的內部器官的重建，數字減影血管造影技術等也是機器視覺技術在醫學領域的應用實例，另外在製藥生產線上，機器視覺技術還可以對藥品包裝進行檢測，以確定是否裝入正確數量的藥粒。

機器視覺目前在工業、農業、醫學等領域已有大量應用，在近期智慧化概念興起的態勢下，機器視覺的功能需求將逐漸提昇，其應用也將由低階轉向高階，即時、連網、智慧化、高精度檢測與控制將成為機器視覺的未來趨勢。

刊頭圖(Source: Vision online)