走在超市里，你可能没注意到，结账时扫码枪轻轻一扫，商品信息就跳出来了。这背后其实就藏着机器视觉系统的影子。它不光能识别条形码，还能在工厂里检测零件是否合格、在手机上实现人脸解锁、甚至帮自动驾驶汽车分辨行人和车辆。
什么是机器视觉系统？
简单来说，机器视觉系统就是让机器具备“看”的能力。它通过摄像头捕捉图像，再用软件分析这些图像，从中提取有用的信息。比如一条生产线上，产品快速通过，系统能在0.1秒内判断某个螺丝有没有装好，比人眼快得多也准得多。
这套系统通常包括几个部分：光源、摄像头、图像采集卡、处理器和软件算法。光源打亮目标，摄像头拍照，图像传给电脑，算法开始工作——就像人的眼睛把画面传给大脑处理一样。
生活中常见的应用场景
你在快递柜取件时，输入手机号后屏幕弹出你的包裹，这过程可能用了OCR技术读取运单上的文字。OCR（光学字符识别）正是机器视觉的一个分支。再比如小区门禁的人脸识别，系统会先定位人脸轮廓，再提取五官特征点，最后和数据库里的照片比对。
农业领域也在用。有些果园用无人机拍果树的照片，系统分析树叶颜色和果实密度，判断哪棵树缺水或需要施肥。以前靠经验估测，现在数据说话，省了不少人力。
一个简单的图像处理示例
假设我们要让系统识别传送带上的圆形零件，可以用OpenCV这样的库写段代码：
import cv2
image = cv2.imread('conveyor.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (9,9), 2)
detected_circles = cv2.HoughCircles(blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50,
param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)
if detected_circles is not None:
print(f'找到 {len(detected_circles[0])} 个圆形')
这段代码先把图片转灰度，去噪，然后用霍夫变换找圆。如果返回结果有数据，说明零件存在且形状正常。这种逻辑放在工业检测中很实用。
为什么越来越普及？
这几年机器视觉发展快，离不开硬件成本下降。以前一个工业相机要上万，现在几千块就能买到性能不错的。加上深度学习进步，系统能学会识别更复杂的图案，比如布料上的花纹瑕疵，或者药品包装上的细微划痕。
还有就是集成变容易了。很多厂商提供现成的视觉模块，插上线、接上电源，配几个参数就能跑起来。中小企业也能用得起，不像早年非得请专业团队从头开发。
未来，随着5G和边缘计算推广，视觉系统会更智能。比如工地上的安全帽检测，视频流不用全传回服务器，在本地设备就能实时分析，发现有人没戴帽子立刻报警。响应更快，也减轻网络负担。