所谓机器视觉技术，是利用机械来模拟人眼以获取图像信息，在摄取图像后，机械会借助其内部设置的计算机进行读图，对图像中含有的信息进行判断。目前，摄取图像的技术有很多，摄取难度也不大，电子摄像器材更是种类繁多且价格便宜，对于机器视觉技术而言，难点在于对图像的判断与解析。大部分图像都具有线条、颜色等基本元素，人眼可以通过大脑来分析与判断上述基本元素，而机器视觉技术虽然可以与人眼一样摄取图像，在一定程度上模仿人类的思维，但是其思维原理依然与人类有所不同，就工作原理而言，机器视觉技术是将收集而来的图片信息进行处理，将其整理后使其变为简化图，再将简化图中含有的信息转化为数字信号，计算机基于模型将特定的片段筛选识别出来，再转化为人类所能理解的信息。单纯看笔者的描述，机器视觉技术的处理过程具有很大的负载，而在实际指向时仅需要不到0.1s的反应时间。而在机械制造自动化领域，机器视觉系统仅需要处理少量信息，因此具有高的效率，其较高的灵敏度与稳定的工作状态使得其在机械制造领域具有非常好的应用效果。
机器视觉技术可以安装在检测装置之上，用于检测产品外观是否存在瑕疵甚至是故障。对于轮船、飞机、汽车的制造而言，在制造大型机械零件时虽然可以依靠人工进行流水线生产的质量检测，但是人的精力有限，可能因精力不足而出现注意力不集中的状况，这时很容易导致外观问题被忽略。而使用机器视觉技术便可以避免这类问题的出现，机器并不存在困倦和注意力不集中的问题，只要供给其足够的能量便可以一直工作，借助高精度的摄像、照相设备，可以清晰识别零件表面存在的缺陷。再以曲轴的弯曲度为例，这类部件对于参数的精度有很高的要求，正所谓“差之毫厘，谬以千里”，即使曲轴的弯曲度有一丝不合格，也有可能导致部件无法安装的结果，而人眼很难清晰辨别出这种细微的“偏差”，而机器视觉技术可以清晰辨别出来，通过机器视觉技术的高细节检测，即使零件的误差只有几毫米甚至几微米，也可以被清晰查出。可以说，在机器视觉的精细检测下，可以实现零件的筛选结果，不合格产品退出了生产线，不会流入市场，间接避免了安全事故的发生。
1.精密测量零件尺寸
机器视觉系统由圖像采集系统与图像识别系统两部分组成，检测系统包括CCD摄像头、光学系统以及计算机处理系统。由光源向被检测零件发射平行光束，被检测部位在光线的照射下反射、折射出光芒，借助内置于摄像机中的CCD摄像头，由显微光学镜进行成像，再由计算机系统进行图像的处理，以获得零件的相关信息。若是被检测零件移位，则可以重复测量2次零件的边缘轮廓，两次测量结果相减即为位移量。基于上述原理可以为形状简单、尺寸较小的在线工件进行精密测量。例如，电子接插件的生产速度至少为300件/分钟，使用机器视觉技术可以实现0.01mm级别的精密测量。
如果说测量零件尺寸、减少误差值、避免不达标零件流入市场是机器视觉技术的正向应用，那么机器视觉技术还能应用于机械制造的逆向工程，即通过摄像头测得标准价的轮廓坐标值，构建曲面并转换为图形，经由只能系统输送到加工机器中进行产品的制作。简而言之，其实就是借助机器视觉技术的测量系统测得标准件的三维尺寸与各个位置的精确数据，给予曲面处理并终加工成型。目前，CCD光电器件发展非常迅速，可以基于三角法对零件表面轮廓进行快速的视觉测量，由激光穿过而产生的条纹结构光辉投射到零件表面，基于零件表面因深度、曲率不同而形成的条纹，由CCD摄像机来获得条纹的变化，计算机将图像信息转变为模拟信号，再将模拟信号转变为数字信号，后将信号还原至图像处理系统中，获得三维轮廓图像。
自动焊接机器人是机械制造自动化发展到一定程度的产物，在机器人身上安装红外摄像仪与CCD摄像机可以使其具有视觉功能，机器人内部安装有模拟工人生产行为模式的人工智能，再加上视觉感知功能，可以在抢弧光与飞溅条件下完成人工无法进行的焊接操作。当然，这一方向的应用在我国目前较为少见，受技术所限，我国在焊接精度上依然难以得到保。
本文首先介绍了机器视觉技术的概念与特点，随后介绍了机器视觉技术在机械制造自动化领域的三大应用方向，旨在点明机器视觉技术的美好发展前景，使机器视觉技术得以在机械制造自动化领域得到更加广泛的应用。
