机器视觉的四大基本功能

目前，机器视觉的基础功能主要可以分为四大类：模式识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观检测，当前的应用也基本是基于这四大类功能来展开。

▲机器视觉的四大基本功能

模式识别/计数主要指对已知规律的物品进行分辨，比较容易的包含外形、颜色、图案、数字、条码等的识别，也有信息量更大或更抽象的识别如人脸、指纹、虹膜识别等。

视觉定位主要指在识别出物体的基础上*给出物体的坐标和角度信息。定位在机器视觉应用中是非常基础且核心的功能，一个软件的好坏大概率与其定位算法的好坏密切相关。

尺寸测量主要指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中*的计算出需要知道的几何尺寸。优势在于对高精度、高通量以及复杂形态的测量，例如有些高精度的产品由于人眼测量困难以前只能抽检，有了机器视觉后就可以实现全检了。

外观检测主要检测产品的外观缺陷，*常见的包括表面装配缺陷（如漏装、混料、错配等）、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印等）以及表面形状缺陷（如崩边、凸起、凹坑等）。由于产品外观缺陷一般情况下种类繁杂，所以检测在机器视觉中的应用中属于相对较难的一类。

从技术实现难度上来说，识别、定位、测量、检测的难度是递增的，而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异，目前看3D视觉功能是当前机器视觉应用技术中*先进的方向之一。