智能制造中機(jī)器視覺的關(guān)鍵技術(shù)主要包括以下幾個(gè)方面：

1. 照明光源技術(shù)：照明光源是機(jī)器視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，直接影響到系統(tǒng)采集到的圖像質(zhì)量，進(jìn)而影響到后續(xù)圖像處理和分析的準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體案例設(shè)計(jì)照明方案，考慮物體和特征的光學(xué)特性、距離、背景等因素，選擇合適的光源類型（如高頻熒光燈、鹵素?zé)?、LED等）、光的強(qiáng)度、顏色和光譜組成均勻性、光源的形狀和照射方式等。

2. 鏡頭技術(shù)：鏡頭在機(jī)器視覺系統(tǒng)中相當(dāng)于人的眼睛，其主要作用是將目標(biāo)的光學(xué)圖像聚焦在圖像傳感器（相機(jī)）的光敏面陣上。鏡頭的質(zhì)量直接影響到視覺系統(tǒng)的整體性能，因此合理選擇鏡頭、設(shè)計(jì)成像光路是視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。在選擇鏡頭時(shí)，應(yīng)注意考慮分辨率、焦距、光圈、景深、成像尺寸、視場角、畸變等因素。

3. 圖像采集與處理技術(shù)：這包括使用CCD（Charge Coupled Device）攝像機(jī)及圖像采集卡共同完成對(duì)目標(biāo)圖像的采集與數(shù)字化，以及后續(xù)的圖像處理技術(shù)。圖像處理技術(shù)涉及圖像分類、目標(biāo)檢測等，用于對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物體尺寸、形狀、顏色、缺陷等特征的精準(zhǔn)檢測與識(shí)別。

4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformers：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在視覺檢測中應(yīng)用最廣泛的機(jī)器視覺模型，用于特征提取。而Transformers則是一種self-attention模型架構(gòu)，與CNN相比具有較少的歸納性與先驗(yàn)性。這些技術(shù)為機(jī)器視覺提供了更強(qiáng)大的圖像分析和理解能力。

智能制造中機(jī)器視覺的關(guān)鍵技術(shù)涵蓋了照明光源、鏡頭、圖像采集與處理、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformers等多個(gè)方面，這些技術(shù)的綜合應(yīng)用使得機(jī)器視覺在智能制造中發(fā)揮著越來越重要的作用。