机器视觉的四大功能-定位、识别、 测量、检测

机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要分为四大类：定位、识别、 测量、检测，目前在工业应用中以检测功能为主。

定位

机器视觉应用的第一步是根据一定的模板在相机视野中找到相对应的对象或特征，关注对象的定位是否符合相应标准。如模式匹配软件工具无法精确定位图像中的零件，则无法进行识别、引导、检测或测量。定位功能主要应用于加工设备工具端的路径引导，是工业机器人重要的辅助性功能。

识别

首先，光学字符识别(OCR)系统通过工业相机扫描对象或特征，传输至 PC 主机；然后，由字符验证(OCV)系 统确认相对应的字符串是否存在。此外，机器视觉系统还可以通过定位具体图案来识别零件种类或根据颜色、 形状识别物品。在工业应用场景中，物流标签读取和字符识别是识别功能最直接的服务对象。

测量

测量距离和位置以评估是否符合规格。测量应用中的机器视觉系统可以计算并测量对象上两个点、多个点甚至 几何位置之间的距离以确定这些测量是否符合规格。如不符合标准，视觉系统向机器控制器发送失败信号，触 发拒绝机制，并将对象从生产线上弹出。在工业应用场景中，测量功能主要应用于对目标物体的高速、高精测量，特别适合复杂形态测量。

检测

是对识别、测量、定位功能的集成和深度应用，主要表现为通过使用机器视觉技术对目标物体进行缺陷检测， 在产品质量一致性控制和成本控制上发挥着重要作用。