​工业机器视觉是借助光学设备与人工智能算法，模拟人类视觉功能，实现对工业场景中目标物体的自动化检测、识别、测量与定位的技术体系。其通过将物理世界的图像转化为数字信号，再由算法完成分析决策，已成为智能制造、自动化生产的核心技术之一。
1. 技术流程
图像采集：工业相机拍摄目标物体，将光学信号转化为电信号（数字图像）。
图像预处理：通过滤波、降噪、对比度增强等操作，优化图像质量。
特征提取：算法识别图像中的边缘、形状、颜色、纹理等关键特征。
分析决策：基于预设规则或机器学习模型，对特征进行比对、测量或分类，输出检测结果（如合格 / 不合格、位置坐标等）。
控制执行：将决策结果传输给机械臂、传送带等设备，实现自动化操作（如分拣、抓取）。
2. 核心技术支撑
光学成像技术：工业镜头、光源（如 LED、激光）的选型需匹配检测目标的材质、反光特性（如金属件需偏振光抑制反光，透明件需背光源突出轮廓）。
数字图像处理算法：包括边缘检测（Canny 算子）、形态学运算（膨胀 / 腐蚀）、模板匹配等传统算法，以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）、目标检测模型（YOLO、Faster R-CNN）。
三维视觉技术：通过结构光、TOF（飞行时间）、双目立体视觉等方案，获取物体的三维坐标（X/Y/Z）与深度信息，用于复杂场景下的三维建模与空间定位。