定义
机器视觉(Machine Vision)是一门工程学科:用工业相机获取图像,用算法从图像中提取信息,再把信息变成一个可执行的判定或动作。它和「计算机视觉」的区别在落点——计算机视觉研究方法,机器视觉要在节拍、光照、来料波动都受约束的产线上把方法变成设备。
工业机器视觉通常解三类问题:外观检测(这里有没有缺陷)、尺寸与位置测量(它在哪、有多大)、机器人引导(怎么抓、怎么放)。前两类过去由 AOI 一类设备承担,第三类由 3D 视觉承担。
辨析
| 名称 | 它是什么 | 在机器视觉里的位置 |
|---|---|---|
| 机器视觉 | 学科与工程范畴 | 最外层,包含下面各项 |
| 外观检测 | 一类任务:判定表面与装配是否合格 | 机器视觉的典型应用 |
| AOI · 自动光学检测 | 一类方法:按光学成像与模板比对判定 | 外观检测的传统实现 |
| ACI · 自动认知检测 | AI AOI 的下一代提法:判定依据是认知而非成像方式 | 外观检测的下一代实现 |
| 机器人视觉 | 一类任务:为抓取、装配、涂胶提供三维位姿 | 机器视觉的另一支 |
微链道爱在每一层的落点
四条产品线共用同一个世界模型底座,因此同一套判定原理可以跨任务复用。
ACI · 自动认知检测 —— 外观检测这一支,含定义与完整论证
ACI 设备与软件 —— 2D / 3D 设备与 ACI OS
机器人视觉 —— 三维引导、抓取与装配
自研 3D 工业相机 —— 成像这一层
DaoAI World 平台 —— 四条产品线共用的底座