機器視覺系統就是用機器代替人眼進行各種測量和判斷。它是計算機科學的一個重要分支，融合了光學、機械、電子、計算機軟硬件技術，涉及計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等領域。圖像處理和模式識別技術的快速發展也極大地促進了機器視覺的發展。

視覺系統是用機器代替人眼進行測量和判斷。視覺系統是指通過機器視覺的產品（即攝像器件分為 CMOS 和CCD ）被捕獲的物體被轉換成圖像信號，該圖像信號被傳輸到特殊的圖像處理系統、顏色和其他信息轉換成數字信號；圖像系統對這些信號進行各種運算，提取目標的特征，然后根據判別結果控制現場設備的動作。是用于生產、用于組裝或包裝的有價值的機械裝置。它在檢測缺陷和防止缺陷產品流通到消費者手中方面具有不可估量的價值。

機器視覺系統的特點是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適合人工操作的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，經常使用機器視覺來代替人工視覺；同時，在大規模工業生產過程中，人工視覺檢查產品質量效率低不準確，而機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和自動化程度。而且機器視覺容易實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。產品可以在最快的生產線上進行 的測量、引導、檢測、保質保量完成生產任務。

在布料生產過程中，布料質量檢驗等重復性和智能性很強的工作只能通過人工檢驗來完成，在現代化的流水線上經?？梢钥吹皆S多檢驗工人在后面執行這一過程，這將為企業增加巨大的人力成本和管理成本，但仍然不能保證100333 48636863631%的檢驗合格率（即“零缺陷”檢測布料質量是重復性工作，容易出錯，效率低下。

流水線的自動化改造，使得布料生產流水線快速、實時、準確、高效的流水線。在裝配線上，所有顏色的布料、和數量應自動確認（以下簡稱“布匹檢測”利用機器視覺的自動識別技術來完成以前由人力完成的工作。在布料的大批量檢測中，人工檢測產品質量效率低不準確，而機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和自動化程度。

特征提取辨識

一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像，并在此基礎上設定一定的標準；然后拍攝檢測到的圖像，對比兩者。但在布匹質量檢測工程中較為復雜：

1．3356圖像的內容不是單張圖像，而是每個測量區域的雜質數量、大小、顏色、位置不一定一致。

2．很難預先確定雜質的形狀。

3．圖像中可能會有很多噪聲，因為布料的快速移動會反射光線。

4． 在流水線上，布料的檢驗有實時性要求。

基于以上原因，在圖像識別處理中要采用相應的算法來提取雜質的特征，進行模式識別，實現智能分析。

Color檢測

一般來說，彩色CCD相機獲得的圖像是RGB圖像。也就是說，每個像素都是由紅色組成的（R）綠（G）藍（B）代表RGB顏色空間中的一個點的三個分量。問題是這些色差和人眼的感覺不一樣。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以不管我們人眼的感覺有多相似，在色彩空間里都是不一樣的。基于以上原因，我們需要將RGB像素轉換到另一個顏色空間CIELAB。目的是讓我們人眼在色彩空間中感受到盡可能接近的色差。

Blob檢測

根據上面得到的處理后的圖像，按照要求，在純色背景下檢測雜質污漬，計算污漬的面積，確定是否在檢測范圍內。因此，圖像處理軟件應具有分離目標檢測目標并計算其面積的功能。

Blob分析（Blob   analysis）就是分析圖像中同一像素的連通域，稱為Blob。經二值化（Binary   threshold）經處理的圖像中的色點可以被認為是斑點。斑點分析工具可以將目標從背景中分離出來，并計算目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還提供了相關點之間的拓撲結構。在處理的過程中，并不是逐個分析單個像素，而是對圖形的線條進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼(RLE）來表示相鄰的目標范圍。與基于像素的算法相比，該算法大大提高了處理速度。

結果處理和控制

應用程序將返回的結果存儲在數據庫或用戶指定的位置，并根據結果控制機械部分相應地運動。

根據識別結果，將其存儲在數據庫中進行信息管理。以后可以隨時搜索查詢信息，管理者可以了解某段時間流水線的繁忙時間，并對下一步工作做出安排；可以知道內布的質量等等。

在生產線上，來做這種測量和判斷的人會很累、個體之間的差異會產生錯誤和失誤，但機器會不知疲倦地、穩定地進行下去。一般來說，機器視覺系統包括照明系統、鏡頭、照相機系統和圖像處理系統。對于每個應用，我們需要考慮系統的運行速度和圖像處理速度、用彩色還是黑白相機、是檢測目標的大小還是檢測目標的缺陷、視場需要多大、分辨率需要多高、需要多大的對比度等。從功能上講，典型的機器視覺系統可以分為：圖像采集部分、圖像處理部分和運動控制部分。

一個完整的機器視覺系統的主要工作過程如下：

1、工件定位檢測器檢測到物體已經移動靠近攝像系統的視場中心，并向圖像采集部分發送觸發脈沖。

2、圖像采集部分根據預設的程序和延時分別向攝像機和照明系統發送啟動脈沖。

3、相機停止掃描，開始新的一幀掃描，或者相機在起始脈沖到來之前處于等待狀態，在起始脈沖到來之后開始一幀掃描。

4、在相機開始新一幀掃描前開啟曝光機制，曝光時間可以提前設置。

5、另一個啟動脈沖打開燈，燈的打開時間要和相機的曝光時間相匹配。

6、相機曝光后，一幀圖像的掃描輸出正式開始。

7、圖像采集部分通過接收模擬視頻信號/d將其數字化，或者直接接收由攝像機數字化的數字視頻數據。

8、圖像采集部分將數字圖像存儲在處理器或計算機的存儲器中。

9、處理器處理圖像、分析、識別并獲得測量結果或邏輯控制值。

10、處理結果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動中的錯誤等。

從上面的工作流程可以看出，機器視覺是一個相對復雜的系統。由于系統的大部分監控對象都是運動對象，因此系統與運動對象的匹配與協調就顯得尤為重要，這就對系統各部分的動作時間和處理速度提出了嚴格的要求。在一些應用領域，比如機器人、整個系統或系統的一部分的重量等、體積和功耗都會有嚴格的要求。

機器視覺系統的優點如下：

1、非接觸測量不會對觀測者和被觀測者造成任何傷害，從而提高了系統的可靠性。

2、具有較寬的光譜響應范圍，如人眼不可見的紅外測量，擴大了人眼的可視范圍。

3、長時間穩定工作，人類很難長時間觀察同一個物體，而機器視覺可以長時間進行測量、分析和識別任務。

機器視覺系統的應用領域越來越廣泛。在工業、農業、國防、交通、醫療、金融甚至體育、娛樂等行業得到了廣泛的應用，可以說已經滲透到了我們的生活中、生產和工作的各個方面。