机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专门用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。机器视觉的应用：轴承实时监控。山西人工智能机器视觉产品方案
机器视觉是在计算机、电子工程等学科基础上发展起来的一个新的研究方向。典型的机器视觉检测系统主要包括检测对象、计算机、光源和摄像机机器视觉检测系统首先需要在一定的光模式下通过摄像机采集目标图像，然后由计算机对图像进行检测，后面显示检测结果。需要检测的是手机外壳面的表面缺陷。根据不同的光反射率，手机外壳侧面可分为高光表面和亚光表面。高光表面是平面，亚光表面既有平面也有曲面。手机壳体表面的缺陷类型多样，有划痕、边缘磕碰、凹坑、刀纹等，科技对待检测的手机壳体表面进行检查分析得出，要检测的手机壳体表面90%多的缺陷为划痕缺陷和孔洞边缘磕碰缺陷，因此未耒智能针对手机壳体高光表面和亚光表面的划痕缺陷以及亚光表面孔洞边缘磕碰缺陷的检测进行了深入研究，对于不同情况下的缺陷检测采用不同的照明方式以获取利于后续缺陷检测的清晰图像，针对不同情况下缺陷的特点采用不同的缺陷检测算法实现表面缺陷的检测。云南AI机器视觉产品机器视觉具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能。
机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率，降低人力成本。因此，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器人代替。Color检测：一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。
在工业自动化控制中使用机器视觉系统主要原因：重复性——机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反，人眼每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品时完全相同的。速度——机器能够更快的检测产品。特别是当检测高速运动的物体时，比如说生产线上，机器能够提高生产效率。客观性——人眼检测还有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随工人心情的好坏产生变化，而机器没有喜怒哀乐，检测的结果自然非常可观可靠。成本——由于机器比人快，一台自动检测机器能够承担好几个人的任务。而且机器不需要停顿、不会生病、能够连续工作，所以能够极大的提高生产效率。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
机器视觉的特点：具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统：EQ140-Ⅱ汽车仪表板总成是中国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。机器视觉技术比较复杂，极大的困难在于人的视觉机制尚不清楚。广州机器视觉自动化检测
机器视觉系统能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。山西人工智能机器视觉产品方案
目前自动化在国内外发展趋势迅猛，各行业对于机器视觉检测的了解愈发明显，视觉检测设备在智能制造自动化行业的功能越来越重要，视觉检测技术的应用能更大程度地把关、提升产品质量、减少生产成本，视觉检测相对应人工检测有着更好的使用价值，因此得到越来越多客户的重视与青睐。由于科技水平发展和需求量的提高，很多的薄膜生产商要求效率更快、幅度更高的生产线。殊不知，借助人工检测已经不能满足生产和高速的薄膜生产线的需求，易于引起品质的损失。山西人工智能机器视觉产品方案
