好的，机器视觉的工作原理可以理解为模仿人类视觉的过程，并将其自动化，核心步骤包括：图像获取 -> 图像处理与分析 -> 决策与控制。

下面是详细的工作原理分解（用中文）：

1. 图像获取 (图像采集)：

   • 设备： 使用光源照亮被观察的目标物体或场景，确保提供合适的光照条件（如亮度、方向、颜色），减少环境光的干扰，突出关键特征。
   • 镜头： 工业相机或传感器（如CCD或CMOS）通过镜头将目标的光学图像转换成清晰的光学信号投射到相机传感器上。
   • 信号转换： 相机内部的传感器将接收到的光信号转换为模拟电信号。
   • 数字化： 相机（或图像采集卡）将这些模拟电信号转换为数字图像信号（通常是一个由像素组成的二维数组，每个像素包含亮度值或RGB颜色值）。这个数字图像被传送到计算机或专用的图像处理器。

2. 图像处理与分析：

   • 这是机器视觉的核心环节，计算机对采集到的数字图像进行处理和分析，提取关键信息。这个环节通常包含多个子步骤：
     • 预处理： 改善图像质量，为后续分析做准备。
       • 降噪/滤波： 去除图像中的随机噪声（如椒盐噪声、高斯噪声）。
       • 灰度化： 将彩色图像转换为灰度图像（如果颜色信息不重要），简化处理或节省计算资源。
       • 几何校正： 纠正图像的几何畸变（如镜头畸变）。
       • 对比度增强： 调整图像亮度和对比度，使特征更明显。
       • 二值化： 将灰度图像转换为只有黑白两色的图像，便于目标分割（设定一个阈值，亮度高于阈值的为白/255，低于阈值的为黑/0）。
     • 特征提取： 识别并量化图像中我们感兴趣的部分。常用的方法包括：
       • 边缘检测： 寻找图像中灰度值或颜色值发生显著变化的边界（如物体的轮廓）。常用算法如Canny、Sobel。
       • 图像分割： 将图像分割成不同的区域或目标物体（如基于阈值、区域生长、边缘检测、形态学操作等）。
       • 目标识别与定位： 识别图像中的特定目标（如零件、字符、条形码、人脸等）并确定其位置（坐标）、方向和尺度。常用技术有：
         • 模式匹配： 将待测图像与预先存储的模板进行匹配。
         • 特征匹配： 识别和匹配图像中的关键特征点（如SIFT、SURF、ORB、特征直方图等）。
         • Blob分析： 分析连通区域（Blob）的属性（面积、周长、中心、方向、形状特征等）。
       • 光学字符识别： 读取图像中的文字信息。
       • 测量： 在像素级别进行测量（如长度、宽度、角度、面积、间距、同心度等），并通过标定转换为实际物理尺寸。
     • 分类/判断： 根据提取到的特征信息（尺寸、形状、颜色、位置、纹理、数量等），结合预设的标准或训练好的模型（如基于机器学习和深度学习的模型），对目标做出判断：
       • 合格/不合格？
       • 是哪一种类型（分类）？
       • 计数是多少？
       • 缺陷在哪里？是什么类型？

3. 决策与控制：

   • 结果输出： 将分析和判断的结果传递给控制系统或操作员。结果可以是数值、坐标、分类标签、合格/不合格信号、指令、报警信息、在图像上绘制的标注等。
   • 执行动作： 系统根据分析结果做出相应的动作：
     • 控制机械臂将分拣出的不合格品移出生产线。
     • 控制打印装置在包装上喷印标签或打标。
     • 控制PLC调整生产线的速度或参数。
     • 在屏幕上显示检测结果和统计信息，提示操作员处理。
     • 发出警报信号（声/光）。

简单总结一下：

机器视觉系统就像是一个拥有“电子眼睛”和“大脑”的自动化系统。它用相机（眼睛）获取目标图像，用计算机或处理器（大脑）进行复杂的图像处理和模式识别，提取有价值的信息（目标是什么、在哪里、尺寸多少、有没有缺陷等），然后将这些信息转化为控制信号，指挥下游设备（手）执行对应的动作（分拣、定位、测量、识别、判断等），从而实现自动化检测、引导、识别和控制的功能。

其核心目标就是：让机器“看懂”图像或视频，并据此做出智能决策或动作，从而替代或辅助人眼完成重复、精密、高速或高风险的任务。常见的应用场景包括工业检测、机器人引导、物流分拣、医疗影像分析、无人驾驶车辆、安防监控等。