術語 · 機器視覺

機器視覺

用相機與演算法代替人眼完成測量、識別與判定。工業場景裡它落在三件事上:外觀檢測、尺寸測量、機器人引導。

定義

機器視覺(Machine Vision)是一門工程學科:用工業相機獲取影像,用演算法從影像中提取資訊,再把資訊變成一個可執行的判定或動作。它和「計算機視覺」的區別在落點——計算機視覺研究方法,機器視覺要在節拍、光照、來料波動都受約束的產線上把方法變成設備。

工業機器視覺通常解三類問題:外觀檢測(這裡有沒有缺陷)、尺寸與位置測量(它在哪、有多大)、機器人引導(怎麼抓、怎麼放)。前兩類過去由 AOI 一類設備承擔,第三類由 3D 視覺承擔。

辨析

名稱它是什麼在機器視覺裡的位置
機器視覺學科與工程範疇最外層,包含下面各項
外觀檢測一類任務:判定表面與裝配是否合格機器視覺的典型應用
AOI · 自動光學檢測一類方法:按光學成像與模板比對判定外觀檢測的傳統實現
ACI · 自動認知檢測AI AOI 的下一代提法:判定依據是認知而非成像方式外觀檢測的下一代實現
機器人視覺一類任務:為抓取、裝配、塗膠提供三維位姿機器視覺的另一支

微鏈道愛在每一層的落點

四條產品線共用同一個世界模型底座,因此同一套判定原理可以跨任務複用。

ACI · 自動認知檢測 —— 外觀檢測這一支,含定義與完整論證

ACI 設備與軟體 —— 2D / 3D 設備與 ACI OS

機器人視覺 —— 三維引導、抓取與裝配

自研 3D 工業相機 —— 成像這一層

DaoAI World 平臺 —— 四條產品線共用的底座