机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。


机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等）。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

以下将以场景为例，对一些常见的应用场景进行介绍，直观地理解机器视觉都能解决哪些问题。

一、人脸识别 是机器视觉最成熟、最热门的领域，近几年，人脸识别已经逐步超过指纹识别成为生物识别的主导技术。人脸识别分为4个处理过程——人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，其主要应用及说明如下：人脸支付、人脸开卡、人脸考勤、人脸美颜等等。


二、视频监控分析 是利用机器视觉技术对视频中的特定内容信息进行快速检索、查询、分析的技术。由于摄像头的广泛应用，由其产生的视频数据已是一个天文数字，这些数据蕴藏的价值巨大，靠人工根本无法统计，而机器视觉技术的逐步成熟，使得视频分析成为可能。通过这项技术，公安部门可以在海量的监控视频中搜寻到罪犯；在拥有大量流动人群的交通领域，该技术也被广泛应用于人群分析、防控预警等。


三、工业瑕疵诊断 是指利用传感器（如工业相机、X光等）将工业产品内外部的瑕疵进行成像，通过机器学习技术对这些瑕疵图片进行识别（如图1-5），确定瑕疵的种类、位置，甚至对瑕疵产生的原因进行分析的一项技术。目前，工业瑕疵诊断已成为机器视觉的一个非常重要的应用领域。


四、自动驾驶 汽车是一种通过计算机实现无人驾驶的智能汽车，它依靠人工智能、机器视觉、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让计算机可以在没有任何人类主动操作的情况下，自动安全地操作机动车辆（如图1-7）。机器视觉的快速发展促进了自动驾驶技术的成熟，使无人驾驶在未来成为可能。


以上的集中场景都是我们在日程生活中经常遇到的，除了这几种还有图片识别分析、三维图像视觉、医疗影像诊断等等
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