機(jī)器視覺(jué)是一項(xiàng)綜合技術(shù)，包括圖像處理、機(jī)械工程技術(shù)、控制、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)(圖像增強(qiáng)和分析算法、圖像卡、I/O卡等)。一個(gè)典型的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機(jī)械控制執(zhí)行模塊。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)基本的特點(diǎn)就是提高生產(chǎn)的靈活性和自動(dòng)化程度。在一些不適于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或者人工視覺(jué)難以滿(mǎn)足要求的場(chǎng)合，常用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué)。同時(shí)，在大批量重復(fù)性工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)的效率和自動(dòng)化程度。機(jī)器視覺(jué)的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國(guó)學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開(kāi)始的。當(dāng)時(shí)運(yùn)用的預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、輪廓線(xiàn)構(gòu)成、對(duì)象建模、匹配等技術(shù)，后來(lái)一直在機(jī)器視覺(jué)中應(yīng)用。羅伯茲在圖像分析過(guò)程中，采用了自底向上的方法。用邊緣檢測(cè)技術(shù)來(lái)確定輪廓線(xiàn)，用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術(shù)統(tǒng)稱(chēng)為圖像分割。其目的在于用輪廓線(xiàn)和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述，以便同機(jī)內(nèi)存儲(chǔ)的模型進(jìn)行比較匹配。實(shí)踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時(shí)采用自頂向下，即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法，運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí)對(duì)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。這同言語(yǔ)理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí)，表明用符號(hào)過(guò)程來(lái)解釋輪廓畫(huà)的方法不必求助于諸如zui小二乘法匹配之類(lèi)的數(shù)值計(jì)算程序。70年代，機(jī)器視覺(jué)形成幾個(gè)重要研究分支：①目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理；②圖像處理和分析的并行算法；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運(yùn)動(dòng)參量求值；⑤視覺(jué)知識(shí)的表示；⑥視覺(jué)系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)等。機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用主要有檢測(cè)和機(jī)器人視覺(jué)兩個(gè)方面：⒈檢測(cè)：又可分為高精度定量檢測(cè)（例如顯微照片的細(xì)胞分類(lèi)、機(jī)械零部件的尺寸和位置測(cè)量）和不用量器的定性或半定量檢測(cè)（例如產(chǎn)品的外觀檢查、裝配線(xiàn)上的零部件識(shí)別定位、缺陷性檢測(cè)與裝配完全性檢測(cè)）。⒉機(jī)器人視覺(jué)：用于指引機(jī)器人在大范圍內(nèi)的操作和行動(dòng)，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設(shè)備上（即料斗揀取問(wèn)題）。至于小范圍內(nèi)的操作和行動(dòng)，還需要借助于觸覺(jué)傳感技術(shù)。