最近居家辦公時侄子一道小學數學題把我問倒了，題目是這樣的：小明寒假去姑姑工廠幫忙，姑姑讓他在60個零件中找出一個不合格的工業品，這個次品其它的工業品輕一些，問小明如果用天平稱的方法去找，至少稱多少次才能保證找到這個次品。

相信絕大多數讀者也做不出來，我也一樣，但在侄子心中無所不能的我怎么可能承認自己做不出來，于是我心生一計，決定用高科技來引起侄子的好奇，順便掩蓋我不會這道題的事實：你知道嗎陽陽，只要我在工廠流水線上安裝上一個特制的攝像頭，掃描每一個經過的工業品，那么我甚至不用多花時間精力去稱重，就能準確找出每一個殘次品，這種技術叫做機器視覺。

侄子果然被鎮住了，向我投來好奇又炙熱的目光，完全忘記了他還有多少作業沒寫，于是我趁熱打鐵，向他介紹起了機器視覺。

機器視覺：比人眼看得更快更準更細

機器視覺系統是指通過圖像攝取裝置（分 CMOS 和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，系統再根據目標的像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，如面積、粗細、接駁位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、數量、合格與否等，最后根據判別的結果來控制現場設備執行的動作，如不滿足條件的目標會馬上發出警報，引導機械手臂去準確地抓取，整個過程非常迅速，基本不影響原本生產的速度。

機器視覺的過程

由上面過程可以看出，機器視覺系統可以提高生產的自動化程度，大大減少次品率與檢查產品的時間。在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，如題中少年小明，且不說他是否能準確檢查出每一個次品，就算他做到了，他怎樣從1700個產品中挑出所有有問題的產品？要花費多少時間和精力？而只要用上了機器視覺產品，有問題的產品經過時馬上發出警報查出，這樣生產出的產品次品率就會非常的低或為0。

另外，在某些微小或要求高精度的產品中，人眼根本無法察覺出細小的差別，而機器視覺就能做到，有些可達到精度0.01mm甚至μm級。因此，在現代自動化生產過程中，人們將機器視覺系統廣泛地用于成品檢驗和質量控制等領域。

小編調研時所拍的機器視覺產品

機器視覺的前景

中國是工業大國，機器視覺行業的下游就是工業，隨著中國工業化進程不斷加快，中國機器視覺行業也迎來蓬勃發展。據統計，機器視覺應用領域由集中在電子、消費電子、平板顯示領域逐步拓展至包裝、食品/藥品等眾多行業，分布情況如下：

而根據GGII預測，到2023年中國機器視覺市場規模將達到156億元，2020-2023年復合增長率達到25.46%左右。結合中國機器視覺市場規模在全球中的占比進行測算，預計到2026年我國機器視覺市場規模將突破200億元。

寫在最后

事實上，機器視覺不僅使廣大中小學生和廠家免受次品困擾，而且它能提高廠家聲譽。舉個例子，其它條件相同的一批產品，如果采用了機器視覺產品的甲工廠給到客戶手上的一件次品也沒有，而乙工廠就算已經將次品率控制得很低，但終究還是有次品存在，如果恰好這個次品給到了關鍵客戶手上，你覺得客戶下次會選甲廠還是乙廠？因此，機器視覺會在中國的高端制造競爭中發揮越來越重要的作用。

“舅舅，所以小明稱多少次才能保證找到這個次品？”