機器視覺是一種利用計算機技術、圖像處理技術和模式識別技術等對圖像進行分析和處理的技術。它在工業自動化、智能交通、醫療診斷、農業、安防監控等領域得到了廣泛的應用。本文將介紹機器視覺的基本功能。

1. 圖像采集

圖像采集是機器視覺的第一步，它涉及到將實際物體或場景轉換為數字圖像的過程。圖像采集的設備主要包括相機、鏡頭、光源等。相機的選擇需要考慮分辨率、幀率、靈敏度等因素。鏡頭的選擇需要考慮焦距、光圈、景深等因素。光源的選擇需要考慮亮度、色溫、均勻性等因素。

1.1 相機類型

相機類型主要有CCD（Charge-Coupled Device）和CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）兩種。CCD相機具有高分辨率、高靈敏度、低噪聲等優點，但成本較高。CMOS相機具有低成本、低功耗、高集成度等優點，但分辨率和靈敏度相對較低。

1.2 鏡頭類型

鏡頭類型主要有定焦鏡頭、變焦鏡頭、微距鏡頭等。定焦鏡頭具有固定的焦距，適用于固定距離的拍攝。變焦鏡頭具有可變的焦距，適用于不同距離的拍攝。微距鏡頭具有較短的焦距和較大的景深，適用于近距離拍攝。

1.3 光源類型

光源類型主要有LED光源、鹵素燈、氙燈等。LED光源具有低功耗、長壽命、可調色溫等優點，適用于大多數工業場景。鹵素燈具有高亮度、高色溫等優點，但壽命較短。氙燈具有高亮度、高色溫、高顯色性等優點，但成本較高。

2. 圖像預處理

圖像預處理是機器視覺的關鍵步驟之一，它涉及到對采集到的原始圖像進行處理，以提高圖像質量、減少噪聲、增強特征等。圖像預處理的方法包括灰度化、濾波、邊緣檢測、直方圖均衡化等。

2.1 灰度化

灰度化是將彩色圖像轉換為灰度圖像的過程。灰度圖像只有一種顏色通道，可以減少計算量，提高處理速度。灰度化的方法包括加權平均法、最大值法、最小值法等。

2.2 濾波

濾波是去除圖像噪聲、平滑圖像邊緣的方法。濾波的方法包括高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等。高斯濾波可以有效地去除高斯噪聲，中值濾波可以去除椒鹽噪聲，雙邊濾波可以同時考慮空間和強度信息。

2.3 邊緣檢測

邊緣檢測是識別圖像中物體邊界的方法。邊緣檢測的方法包括Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等。Sobel算子對噪聲較為敏感，Canny算子具有較好的抗噪聲性能和邊緣定位精度，Laplacian算子對邊緣的響應較強。

2.4 直方圖均衡化

直方圖均衡化是調整圖像亮度和對比度的方法。通過調整直方圖，可以使圖像的亮度分布更加均勻，提高圖像的視覺效果。直方圖均衡化的方法包括線性均衡化、非線性均衡化等。

3. 特征提取

特征提取是從圖像中提取有用的信息，以便于后續的目標識別和分類。特征提取的方法包括角點檢測、邊緣特征、紋理特征、形狀特征等。

3.1 角點檢測

角點是圖像中兩條邊緣的交點，具有旋轉不變性、尺度不變性等特點。角點檢測的方法包括Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測等。

3.2 邊緣特征

邊緣特征是描述圖像中物體邊界的屬性，如邊緣的方向、長度、曲率等。邊緣特征的提取方法包括邊緣方向直方圖、邊緣鏈碼等。

3.3 紋理特征

紋理特征是描述圖像中區域的紋理屬性，如粗糙度、平滑度、方向性等。紋理特征的提取方法包括灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor濾波器等。

3.4 形狀特征

形狀特征是描述圖像中物體的形狀屬性，如面積、周長、長寬比等。形狀特征的提取方法包括幾何矩、形狀描述子、傅里葉描述子等。