机器视觉作为人工智能领域发展最为迅猛的分支之一，目前正处在持续突破、逐步迈向成熟的关键时期。

简单来说，机器视觉就是“通过光学装置与非接触式传感器，自动接收并处理真实场景的图像，随后分析图像以提取所需信息，或用于控制机器运动”。更通俗地讲，它是利用工业相机这类图像传感器来采集图像，再对图像信息进行深入分析处理，最终引导自动化设备完成后续动作。

不难发现，智能图像处理技术在机器视觉系统中占据着核心地位。

那么，图像处理技术与机器视觉之间究竟存在怎样的关联？图像处理技术在机器视觉中又有哪些具体的应用场景？

图像处理技术的应用

在机器视觉系统中，图像处理部分会根据具体应用需求，对现场采集的数字图像信号进行运算与分析，并依据处理结果来操控现场设备动作。常见的应用方向包括以下几个：

图像采集

图像采集是机器视觉系统的基础环节，负责从工作现场获取场景图像。采集工具多为CCD或CMOS相机（或摄像机）。相机通常采集单幅图像，而摄像机则能拍摄连续画面。实际上，一幅图像就是三维场景在二维平面上的投影，图像中某一点的彩色（包括亮度和色度）反映了场景中对应点的彩色——这正是我们能够利用采集图像来替代真实场景的根本原因。

如果相机输出的是模拟信号，就需要先将模拟图像信号数字化，再传送给计算机（或嵌入式系统）进行处理。如今，大多数相机直接输出数字图像信号，省去了模数转换的步骤。此外，相机的数字输出接口已实现标准化，例如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、蓝牙等，可以直接连接计算机进行处理，无需额外使用图像采集卡。后续的图像处理工作，通常由计算机或嵌入式系统通过软件来完成。

图像预处理

采集到的数字图像，由于设备和环境因素的影响，往往会引入各种干扰，例如噪声、几何形变、色彩失调等，这些都会影响后续的处理效果。因此，必须先对图像进行预处理。常见的预处理操作包括噪声消除、几何校正和直方图均衡等。

通常，我们会采用频域或时域滤波来去除噪声；通过几何变换来校正失真；利用直方图均衡、同态滤波等方法减轻色彩偏离。总的来说，就是通过一系列预处理技术，为后续的机器视觉应用提供质量更高、更便于分析的图像数据。

图像分割

图像分割是将图像划分为具有不同特征的区域，从而提取出我们感兴趣的目标。常见的特征包括灰度、彩色、纹理、边缘、角点等。例如，在汽车装配流水线上，可以将图像分割为背景区域和工件区域，这样后续处理单元就能专注于工件安装部分的处理。

图像分割领域多年来一直是图像处理中的难点，尽管算法众多，但效果往往不尽如人意。近年来，基于神经网络的深度学习方法异军突起，其分割性能显著超越了传统算法。

目标识别和分类

在制造、安防等行业中，机器视觉系统需要对输入图像中的目标进行识别和分类，才能完成后续的判断和操作。识别与分类在许多方面是相通的——目标识别出来后，其类别也就随之确定。近期的趋势是跨越传统方法，转向以神经网络为主流的智能化识别，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，其性能表现更为出色。

目标定位和测量

在智能制造中，最常见的任务是对目标工件进行安装。安装前需要定位，安装后还需测量。这些操作对精度和速度要求都很高，例如需要达到毫米级甚至更高精度，以及毫秒级的响应速度。

依靠传统机械或人工方法，很难同时满足如此高精度、高速度的要求。而机器视觉通过图像处理技术，分析安装现场图像，利用目标与图像之间复杂的映射关系，能够快速、精准地完成定位和测量任务。

目标检测和跟踪

运动目标的检测与跟踪，是指实时检测摄像机画面中是否存在运动物体，并预测其下一步的运动方向和趋势——即跟踪。随后，将这些运动数据及时传递给后续系统进行分析和控制，以形成相应的动作。图像采集通常使用单摄像头，必要时也可采用双摄像头，模拟人的双目视觉来获取场景的立体信息，从而提升检测与跟踪的效果。

面临的挑战

在机器视觉图像处理技术的发展过程中，仍有许多瓶颈有待突破。例如：

某种处理方法在研发阶段表现良好，但一旦进入复杂多变的实际应用环境，就时常出现问题。人脸识别就是一个典型例子：在配合条件下识别率可超过95%，但在实际监控环境中，识别率会明显下降。

机器视觉系统对准确率的要求极为严格，接近100%，任何微小的误差都可能导致不可预料的后果。例如，目标定位出现偏差，装配出来的设备就无法达到合格标准。

视觉检测设备对实时性要求很高，且数据采集量较大。如果图像采集和处理速度跟不上，再加上新引入的深度学习类算法，系统的实时处理难度会进一步加大。因此，提高图像处理速度至关重要。

提高图像处理速度的主要方法

目前主流的方法有两条路径：一是改进和优化图像处理算法——算法需要简洁、高效，同时兼顾实际效果；二是改进算法实现的手段。

那么，机器视觉检测设备具体可以通过哪些方式来提升检测速度？

专用集成电路（ASIC）

ASIC是为特定算法或应用专门设计的硬件芯片，实时性很强。但在实际应用中，开发周期较长、成本较高、适应性和灵活性差是其短板。

现场可编程门阵列（FPGA）

FPGA由多个可编程的基本逻辑单元组成二维矩阵，逻辑单元之间以及与I/O之间通过可编程连线连接。其设计灵活性很高，集成度和工作速度不断提升，功能也越来越强大。开发周期短，系统易于维护和扩展，能够显著提升图像数据的处理速度。

通用计算机网络并行处理

这种结构采用“多客户机+服务器”的方式：一个图像传感器对应一台客户机，服务器负责信息合成，图像处理大部分由软件完成。虽然系统结构较为庞大，但升级维护方便，实时性也表现不错。

数字信号处理器（DSP）

DSP是一种独特的微处理器，专为数字信号处理而设计。它将接收到的模拟信号转换为“0”或“1”的数字信号，然后进行修改、删除和强化，最后再解译回模拟数据或实际环境格式。其实时运行速度远远超过通用微处理器。然而，DSP的体系结构仍是串行指令执行，仅对某些固定运算做了硬件优化，因此无法满足所有算法的要求。

在实时图像处理系统中，底层信号的数据量大、对速度要求高，但运算结构相对简单，适合采用FPGA以硬件方式实现；高层处理算法的数据量相对较少，但算法和控制结构复杂，适合采用DSP实现。将两者结合使用，正好能够兼顾实时性与灵活性。