机械视觉的发源可追忆到20世纪60年代美国粹者L.R.罗伯兹对多面体积木世界的图像处置钻研 ，70年代麻省理工学院（MIT）人为智能尝试室“机械视觉”课程的开设。到80年代 ，全球性机械视觉钻研热潮起头鼓起 ，出现了一些基于机械视觉的利用系统。90年代以来 ，随着推算机和半导体技术的飞速发展 ，机械视觉的理论和利用得到进一步发展。
进入21世纪后 ，机械视觉技术的发展速度更快 ，已经大规模地利用于多个领域 ，如智能造作、智能交通、医疗卫生、安防监控等领域。目前 ，随着人为智能海潮的鼓起 ，机械视觉技术正处于不休突破、走向成熟的新阶段。
在中国 ，机械视觉的钻研和利用起头于20世纪90年代。从跟踪国表品牌产品起步 ，经过二十多年的致力 ，国内的机械视觉从无到有 ，从弱到强 ，不仅理论钻研进展迅速 ，并且已经出现一些颇具竞争力的公司和产品。估计随着国内对机械视觉钻延注开发和推广的不休深刻 ，赶上和超过世界水平已不是遥不成及的事件了。
知识趣械视觉系统重要可分为两类 ，一类是基于推算机的 ，如工控机或PC ，另一类是越发紧凑的嵌入式设备。典型的基于工控机的机械视觉系统重要蕴含：光学系统 ，摄像机和工控机（蕴含图像采集、图像处置和分析、节造/通讯）等单元 ，如图所示；凳泳跸低扯灾魈獾耐枷翊χ靡笏惴ㄕ贰⒖旖莺筒槐 ，同时还要求系统的实现成本低 ，升级换代方便。
机械视觉的图像处置系统对现场的数字图像信号依照具体的利用要求进走运算和分析 ，凭据获得的处置了局来节造现场设备的作为 ，其常见职能如下：
（1）图像采集
图像采集就是从工作现场获取场景图像的过程 ，是机械视觉的第一步 ，采集工具大多为CCD或CMOS拍照机或摄像机。拍照机采集的是单幅的图像 ，摄像机能够采集陆续的现场图像。就一幅图像而言 ，它现实上是三维场景在二维图像平面上的投影 ，图像中某一点的彩色（亮度和色度）是场景中对应点彩色的反映。这就是我们能够用采集图像来代替真实场景的底子凭据地点。
若是相机是模仿信号输出 ，必要将模仿图像信号数字化后送给推算机（蕴含嵌入式系统）处置。此刻大部门相机都可直接输出数字图像信号 ，能够免去模数转换这一步骤。不仅如此 ，此刻相机的数字输出接口也是尺度化的 ，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、Blue Tooth接口等 ，能够直接送入推算机进行处置 ，以免去在图像输出和推算机之间加接一块图像采集卡的麻烦。后续的图像处置工作往往是由推算机或嵌入式系统以软件的方式进行。
（2）图像预处置
对于采集到的数字化的现场图像 ，由于受到设备和环境成分的影响 ，往往会受到分歧水平的滋扰 ，如噪声、几何形变、彩色失调等 ，城市故障接下来的处置环节。为此 ，必须对采集图像进行预处置。常见的预处置蕴含噪声解除、几何校对、直方图平衡等处置。
通常使用时域或频域滤波的步骤往来除图像中的噪声；选取几何变换的法子来校对图像的几何失真；选取直方图平衡、同态滤波等步骤来减轻图像的彩色偏离。总之 ，通过这一系列的图像预处置技术 ，对采集图像进杏装加工” ，为体机械视觉利用提供“更好”、“更有效”的图像。
（3）图像宰割
图像宰割就是按呼利用要求 ，把图像分成各具特点的区域 ，从中提取出感兴致指标。在图像中常见的特点有灰度、彩色、纹理、边缘、角点等。例如 ，对汽车装配流水线图像进行宰割 ，分成布景区域和工件区域 ，提供给后续处置单元对工件装置部门的处置。
图像宰割多年来一向是图像处置中的难题 ，至今已有种类繁多的宰割算法 ，但是成效往往并不梦想。最近 ，人们利用基于神经网络的深度进建步骤进行图像宰割 ，其机能胜过传统算法。
（4）指标鉴别和分类
在造作或安防等行业 ，机械视觉都离不开对输入图像的指标进行鉴别和分类处置 ，以便在此基础上实现后续的判断和操作。鉴别和分类技术有好多一样的处所 ，时时在指标鉴别实现后 ，指标的类别也就明确了。最近的图像鉴别技术在逾越传统步骤 ，形成以神经网络为主流的智能化图像鉴别步骤 ，如卷积神经网络（CNN）、回归神经网络（RNN）等一类机能优越的步骤。
（5）指标定位和丈量
在智能造作中 ，最常见的工作就是对指标工件进行装置 ，但是在装置前往往必要先对指标进行定位 ，装置后还需对指标进行丈量。装置和丈量都必要维持较高的精度和速度 ，如毫米级精度（甚至更。 ，毫秒级速度。这种高精度、高速度的定位和丈量 ，倚靠通常的机械某人为的步骤是难以办到的。在机械视觉中 ，选取图像处置的法子 ，对装置现场图像进行处置 ，依照指标和图像之间的复杂映射关系进行处置 ，从而急剧精准地实现定位和丈量工作。
（6）指标检测和跟踪
图像处置中的运动指标检测和跟踪 ，就是实时检测摄像机捕获的场景图像中是否有运动指标 ，并预测它下一步的运动方向和趋向 ，即跟踪。并实时将这些运动数据提交给后续的分析和节造处置 ，形成相应的节造作为。图像采集通常使用单个摄像机 ，若是必要也能够使用两个摄像机 ，模仿人的双目视觉而获得场景的立体信息 ，这样越发有利于指标检测和跟踪处置。
在机械视觉的智能图像处置技术的发展中 ，还存在不少技术瓶颈 ，如：
（1）不变性：某种处置步骤往往在钻研和开发中阐发优良 ，但在复杂多变的利用环境中 ，却不断地出现问题。例如人脸鉴别系统 ，在指标配应时鉴别率可高达95%以上 ，但在现实监控环境下 ，鉴别率就会大大降落。
（2）实时性：若是图像的采集速度、处置速度较慢 ，再加上新近引入的深度进建类算法 ，加大了系统实时处置的难度 ，跟不上机械运行和节造的节拍。
（3）正确性：机械视觉系统要求图像鉴别和丈量的正确性靠近100% ，任何微幼的误差都有可能带来不成预测的后果。例如指标定位的误差会使装配出来的设备不切合要求。
（4）系统能力：目前的嵌入式图像处置系统 ，存在芯片的推算能力不及 ，存储空间有限等问题 ，时时不能满足运算量较大的图像处置运算 ，如神经网络的迭代运算 ，大规模矩阵运算等。
今后机械视觉中智能图像处置的发展重要体此刻以下几个方面：
（1）算法：传统算法持续不休有所突破 ，新一波人为智能海潮带来不少新的机能良好的图像处置算法 ，如深度进建（DL） ，卷积神经网络（CNN） ，天生匹敌网络（GAN） ，等等。
（2）实时性：出现更多结构新鲜、资源充足、运算急剧的硬件平台支持 ，例如基于多CPU、多GPU的并行处置结构的推算机 ，海量存储单元等。
（3）嵌入式：新的高速的信号处置器阵列 ，超大规模FPGA芯片。
（4）融合处置：从单图像传感器发展到多传感器（多视点）的融合处置 ，可越发充分地获取现场信息；箍扇诤隙嗬啻衅 ，如图像传感器、声音传感器、温度传感器等共同完对现场指标定位、鉴别和丈量。
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