在当前自动化生产的大背景下，机器视觉技术正逐步取代传统的人工视觉，尤其在工况检测、成品检验和质量控制等领域，其应用已十分普遍。随着工业4.0时代的推进，这一发展趋势愈发明显，且不可逆转。

镇江机器视觉技术通过光学设备和非接触式传感器，自动捕捉并处理物体的图像，以获取必要信息或控制机器人动作。这一概念由美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA）自动化视觉分会共同定义。SME代表制造业工程师协会，RIA代表机器人工业协会。机器视觉实质上是用机器替代人眼进行测量和判断，其本质是图像分析技术在自动化工厂中的应用。通过光学系统、工业数字相机和图像处理工具模拟人类视觉，做出决策，并通过特定装置执行这些决策。

采用机器视觉替代人工视觉的原因众多，以下列举几点主要理由：

首先，从生产效率角度看，人工视觉在长时间工作下易疲劳，效率和质量均不高，而机器视觉能显著提升生产效率和自动化水平。

其次，从成本控制角度看，培养一名合格的操作工需要企业投入大量人力和物力，且培训周期长，而机器视觉系统一旦设计、调试和操作得当，便能长时间稳定运行，确保生产效果。

最后，在焊接、火药制造等特殊工业环境中，人工视觉可能对操作工的安全构成威胁，而机器视觉在一定程度上能规避这些风险。

镇江机器视觉技术涉及的领域广泛，包括电气工程、工程数学、物理和机械工程等。一个成功的机器视觉系统对工程师的要求极高。通常，机器视觉涵盖以下专业领域：电气工程（硬件和软件设计）、工程数学（图像处理技术基础）、物理（照明系统设计基础）和机械工程（机器视觉系统广泛应用）。

一个完整的机器视觉系统通常由光学系统（光源、镜头、工业相机）、图像采集单元、图像处理单元、执行机构和人机界面等模块组成。这些功能模块相互依存，共同构成一个高效的机器视觉系统。其中，照明（光源）是影响机器视觉系统输入的重要因素。光源系统对于保证图像质量至关重要。设计中的统一性至关重要，它直接影响着输入数据的质量，即图像的优劣和应用效果。工程师必须依据用户需求和产品特性，首先确立适宜的照明条件，并挑选恰当的照明设备，以确保在既定光照条件下生成的图像能够凸显用户所需的目标信息特征。光源通常分为可见光源和不可见光源，工业上常用的可见光源包括LED、卤素灯、荧光灯等；而不可见光源则主要是近红外光、紫外光、X射线等。LED光源作为目前应用最广泛的机器视觉光源，以其高效、长寿命、防潮抗震、节能环保等特性，成为工程师在照明系统设计时的优选。不可见光源主要用于满足特定需求，例如管道焊接工艺的检测，其穿透性使得检测得以在检测点进行。

镜头

镜头是机器视觉系统中的关键部件，负责光学成像。镜头的关键参数包括焦距、景深（DOF，Depth of Field）、分辨率、工作距离、视场（FOV，Field of View）等。景深指的是在镜头获得最佳图像时，被摄物体与最佳焦点之间的前后距离范围。视场表示摄像头能够观测到的最大范围，通常以角度表示，一般来说，视场越大，观测范围越广。工作距离是指镜头与被摄物体之间的距离，工作距离越长，成本通常也越高。在设计和配置机器视觉系统时，需选择与用户需求相匹配的镜头参数。

工业相机

在机器视觉系统中，工业相机是不可或缺的，它类似于人眼，用于捕捉图像。根据感光器的不同，相机可以分为CCD相机和CMOS相机。CCD代表电荷耦合器件（Charge Coupled Device），CMOS代表互补金属氧化物半导体（Complementary Metal-Oxide）。CCD相机的价格虽高，但其成像质量、清晰度和色彩表现远超CMOS相机。CCD相机根据其采用的CCD感光元件，主要分为线阵式和面阵式两种。线阵式相机以“线”状排列，只能以行为单位处理图像信息，具有高分辨率和快速处理能力，广泛应用于工业、医疗和科研领域及机器视觉系统中。而面阵式相机能一次性获取整幅图像信息，价格相对较低。

图像采集单元的核心部件是图像采集卡，它是图像采集单元与图像处理单元之间的接口，负责将采集到的图像数字化，并输入至计算机进行存储。图像处理单元内含多种图像处理算法，用于对获取的数字图像进行处理、分析和计算，并将结果输出。

执行机构与人机界面在图像采集和处理完成后，负责将处理结果输出，并采取相应动作，如剔除不合格品、报警等，同时通过人机界面显示生产信息。

机器视觉系统原理是：通过光学系统将目标物体转化为图像信号，然后将图像信号传输至图像采集卡，根据像素分布、亮度、颜色等信息将其转换为数字信号。图像处理单元对数字信号进行有效运算，获取目标物体的特征值，并根据判别结果指挥设备执行相应动作。

以下为机器视觉系统流程图，以安瓿注射剂中异物自动灯检为例，其工作流程如下：首先，待检安瓿瓶由机械输送装置送至检测工位，PLC发出“物体已到达”信号。随后，相机和光源同步开启，获取待检安瓿瓶中液体的图像。接着，图像采集卡对获取的图像进行数字化，并将数字化图像存储在计算机中。然后，将存储的信息传输至图像处理软件，对数字图像信号进行处理与异物特征分析，判断液体质量是否符合要求，并做出决策。最后，由控制系统（如PLC）指挥特定装置执行决策，将合格品和不合格品分选，并在人机界面上显示相关数据。