引言：伴随着工业4.0的到来，机器视觉在智能制造业中的地位日益重要。那机器视觉系统的基本功能是什么呢?本文以机器视觉系统为例，介绍机器视觉的四个基本功能，并对其进行了分析。

机器视觉是一种利用光学设备和非接触传感器，自动接收和处理真实对象的图像，以获取所需信息或控制机器人运动的设备，它是一种广泛应用于工业领域的视觉应用。它最大的特点是速度快、信息丰富、功能丰富。

机器视觉系统的目标是在机器或工业机器人上增加一组视觉系统，其原理是利用计算机、图像处理机和相关装置模拟人类的视觉行为，完成获取人类视觉系统的信息。人眼、神经系统和脑部的视觉中枢构成人类视觉系统，由图像采集系统、图像处理系统和信息分析处理系统等组成。

机器视觉的基本功能

目前，视觉定位、尺寸测量、识别计数和外观检查被认为是机器视觉的四个基本功能。当前应用程序主要基于以上四种功能。

1、模式识别/计数主要是指区分已知规则、易于辨认外观、颜色、图案、数字、条码等物品。并具有大量的信息，如人脸、指纹、虹膜识别等。

2、视觉定位主要是根据被识别物体的精确提供坐标和角度信息。在机器视觉应用中，定位是最基础、最核心的功能。在定位过程中，软件的质量往往和定位算法有关。

3、尺寸测量主要是指将采集到的像素信息转化为常用的度量衡单位，再在图像上准确地计算出所需的几何尺寸。它的优点是具有高精度、高通量、复杂形状的测量，如一些由于人眼难以测量而只能抽查、有了机器视觉之后才能实现全检。

4、外观检查主要检查产品的外观缺陷，最常见的是表面组装缺陷(例如漏装、混合物、错配等)，表面印刷缺陷(如多印、漏印、重印等)和表面形状缺陷(如崩边、凸起、凹坑等)。由于产品的外观缺陷一般比较复杂，在机器视觉中的应用中比较难检测。

在技术实现难度方面，增加了识别、定位、测量和检测的困难，根据四大基本功能，各种细分功能的实现难度也不同。当前，3D视觉技术是机器视觉技术发展的一个前沿方向。

机器视觉在汽车制造业的应用

为避免大批量生产(例如汽车发动机的装配过程)中的部件不正确装/漏装、安装不到位等问题，必须提高生产的可靠性。基于机器视觉识别功能的各种目标明确的自动识别系统对于提高操作的可靠性是十分有效的。

作为工业具有代表性的现代汽车制造业，正在朝着多品种、灵活化的方向发展，而工件识别技术则是实现这一生产方式的重要环节。在一条自动线上同时生产两种发动机的四个不同的凸轮轴，所采用的方法是在工件指定的二档轴颈之间制造标记。标号中有1~4圈，分别代表4个凸轮轴。工件进入某道工序前(例如，凸轮轴的最后检验)，安装在线段上的光电视觉传感器，通过读取上述标记，正确识别工件，然后发出相应的控制信号，完成不同的工作程度。例如，当凸轮轴进入最终检查站的前两个站时，综合测量机会根据收到的指令调用不同的程序来正确检查工件。

本文通过机器视觉技术在汽车制造业中的应用，认识到在汽车制造行业使用自动线时，机器视觉就是通过读上面的光电视觉传感器来正确识别工件，然后发出相应的控制信号，从而完成不同的工作程度。同时，通过本案例，我们还了解了机器视觉、模式识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观尺寸测量和外观检测。更多关于机器视觉的知识，可以关注捷众机器人。