机器视觉技术的发展及其应用
机器视觉技术的应用和发展
机器视觉技术的应用和发展近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉技术也在不断地壮大和拓展，其应用场景也越来越广泛，事实上，机器视觉技术在很多方面已经取代了人类视觉的工作。
一、机器视觉技术的应用机器视觉技术最开始的应用是在工业、生产线等方面，用来检测产品的质量、判断产品是否达标等。
不过，随着技术的不断升级，机器视觉技术的应用场景也越来越广泛。
比如，机器视觉技术可以应用于无人驾驶、智能家居、智能安防等领域。
在无人驾驶领域，机器视觉技术可以通过识别路面标志、识别并预测前方障碍物等方式，提高自动驾驶汽车行驶的安全性和准确性。
在智能家居领域，机器视觉技术可以通过识别人脸、语音等方式，实现家庭自动化，例如智能门锁，智能照明，智能音响等。
在智能安防领域，机器视觉技术可以通过视频监控、人脸识别等方式，对现场的情况进行实时监控和预判，提高安全性。
此外，机器视觉技术在医疗、无人机、军事等领域也有广泛的应用。
二、机器视觉技术的发展机器视觉技术的发展过程中，算法的不断创新是推动其发展的主要因素。
目前，机器视觉算法主要分为传统视觉算法和深度学习算法两种。
传统视觉算法主要是通过图像处理、模式识别等方式实现对图像的分析和判断。
然而，这种算法的准确性和鲁棒性较低，难以应用于大规模和复杂环境下。
随着深度学习技术的发展，深度学习算法成为了机器视觉技术的主要推动力量。
深度学习算法通过大量的数据训练模型，可以有效提高对图像的识别准确性和鲁棒性。
除此之外，机器视觉技术的硬件设备也在不断的升级，例如传感器、摄像头等设备的进步，使得机器视觉技术在识别精度和速度方面得到了显著提高，同时，计算机处理能力的提升也大大促进了机器视觉技术的发展。
三、机器视觉技术存在的问题虽然机器视觉技术在各个领域的应用得到了广泛的认可，但是，在实际应用中仍然存在一些问题。
首先，机器视觉技术在应用过程中，需要足够丰富和精准的数据支持，否则算法很难准确地识别和预测。
机器视觉的发展和应用
机器视觉的发展和应用机器视觉是一种利用计算机视觉技术实现的自动检测、测试、分析和处理图像信息的技术，也是一项快速发展的技术。
机器视觉在工业自动化、医疗、安防、智能交通等各个领域都得到了广泛应用。
本文将从机器视觉的发展、应用以及未来展望三个方面展开阐述。
一、机器视觉的发展历程机器视觉源于20世纪50年代的数字图像处理技术，起初主要用于军事方面，后经过技术的不断发展，应用领域逐步扩展。
在上世纪70年代初，计算机视觉技术的进一步发展使得机器视觉技术的应用得到进一步推广。
在20世纪80年代初，机器视觉技术经过了快速发展，出现了一批具有实用价值的系统，如自动检测缺陷、计量、识别和定位系统等，为机器视觉技术的应用奠定了基础。
20世纪90年代初，数字图像处理技术和计算机视觉技术迅速发展，同时计算机技术、通信技术和软件技术的发展也极大地促进了机器视觉技术的发展。
随着计算机技术的进步，图像处理算法也得到了不断的改进，高像素、高速度、高清晰度的数字图像处理技术逐渐成熟，使得机器视觉技术得到了更快的发展。
二、机器视觉的应用领域（一）工业自动化领域工业自动化是机器视觉技术应用的主要领域之一，机器视觉技术在工业制造、质量检测方面已经得到了广泛的应用。
利用机器视觉技术进行自动化检测可以确保产品的质量和一致性，同时可以提升生产效率和降低人工成本。
在汽车、电子、半导体等领域，机器视觉技术实现了零缺陷生产，使得产品的生产效率和质量得到了更好的保障。
（二）医疗领域机器视觉技术在医疗领域应用也越来越广泛。
医疗领域需要对人体进行各种检测和治疗，精准的诊断和手术的质量是医疗领域最为关键的问题。
机器视觉技术可以用来辅助医生进行判断和诊断，如MRI、CT等医疗设备的影像识别、眼科、口腔等部位的影像检测等，有效地提高了检测效率和诊断准确性。
（三）智能交通领域机器视觉技术在智能交通领域也发挥了重要作用。
智能交通系统包括智能识别和智能控制两个方面，而机器视觉技术则在智能识别方面发挥了主要作用。
机器视觉技术发展及其应用
机器视觉技术发展及其应用随着科技的迅速发展，机器视觉技术也越来越成熟，成为人们生产、生活、医疗等多个领域的重要工具。
本文将从机器视觉技术的发展历程、技术原理、应用案例等方面逐一阐述。
一、机器视觉技术的发展历程机器视觉技术源于20世纪60年代的计算机视觉领域，当时的研究主要集中在图像处理和分类识别。
随着计算机计算速度和存储容量的大幅提升，机器视觉技术迅速发展，应用范围也越来越广泛。
近年来，机器学习等新兴技术的广泛应用，为机器视觉技术的快速发展提供了强有力的支持。
比如，深度学习模型中的卷积神经网络（CNN）可以自动从大量数据中学习图像特征，提高图像分类和物体检测的准确率。
这些技术的进步不仅让机器视觉技术更加智能，也为其应用开辟了更广阔的前景。
二、机器视觉技术的技术原理机器视觉技术主要由三个部分组成：图像采集、图像处理和图像分析。
其中，图像采集是指通过光学相机等设备获取图像信息，图像处理是对获取的图像信息进行去噪、增强、分割等操作，图像分析则是对处理后的图像信息进行特征提取、目标检测和分类等操作。
具体来说，机器视觉技术的技术原理包括以下几个方面：1. 图像识别图像识别是指对图像进行自动判断和分类的过程。
机器视觉技术通过对目标图像进行处理和分析，提取出图像的特征，根据特征进行分类，从而实现图像识别。
常见的图像识别应用包括人脸识别、车辆识别、动物识别等。
2. 目标检测目标检测是指在图像中定位和标记出特定物体的过程。
机器视觉技术通过分析图像特征和结构，识别出图像中待检测的目标，并在图像上框出目标的位置信息。
常见的目标检测应用包括人脸检测、交通标志检测和车辆检测等。
3. 三维重建三维重建是指通过二维图像信息还原出物体的三维结构和外观。
机器视觉技术通过对多角度的二维图像进行特征提取和配准，从而恢复出物体的空间结构和形态。
常见的三维重建应用包括建筑模型重建、文物模型重建和医疗影像重建等。
三、机器视觉技术的应用案例机器视觉技术已经被广泛应用于生产、医疗、安防、交通等多个领域。
机器视觉的发展与应用
机器视觉的发展与应用机器视觉（Machine Vision）是一种利用计算机视觉和图像处理技术实现的自动识别和检测的方法。
它是指对机器视觉系统中的图像进行处理和分析，通过算法和电子元器件等手段，将图像信息转化为数字信号，实现自动化的检测、识别和控制任务。
由于机器视觉技术能够高效、准确地处理大量的图像信息，因此被广泛应用于工业自动化、智能制造、医学诊断、交通监控、军事侦察等领域。
一、机器视觉的发展历程机器视觉技术起源于20世纪60年代，当时主要用于工业自动化领域中的质量控制和无人化生产，如对印刷品的缺陷检测、电子元件的检测等。
技术的发展离不开硬件设备的升级和算法的创新。
在80年代以前，主要通过人工进行分析和判断，极大地限制了其应用领域和效率。
随着摄像头、图像传感器、计算机GPU等设备的普及和发展，引领机器视觉技术的软硬件工具也被不断改进。
2010年，深度学习在机器视觉中得到广泛应用，诞生了基于卷积神经网络的深度学习模型，使机器视觉技术在模式识别、目标检测、自动分类等方面取得了快速进展。
例如人脸识别、自动驾驶、手写字体识别、医学影像诊断等方面，机器视觉已经具有超越传统方法的优越性。
二、机器视觉的应用领域1. 工业自动化在工业生产中，机器视觉技术能够有效提高生产效率、降低成本和缩短生产周期。
机器视觉可以用于识别和检测产品的准确定位、尺寸、形状和表面缺陷等问题，从而提高产品的质量。
此外，利用机器视觉技术可自动化安装机械臂、自动化的输送设备，并减少人工的参与。
因此，机器视觉技术被广泛应用于如汽车制造、电子元器件生产、食品加工等领域。
2. 医学诊断医学影像分析是目前机器视觉技术的重要应用领域之一。
利用机器视觉技术可实现X光、CT、MRI等医学影像的自动分割、识别和分类，提高病灶检测准确率和医学诊断水平。
例如，对CT影像进行分析和处理，能够检测出异常区域、识别分子结构和异物等。
因此，机器视觉技术在医学领域的应用，不仅可以加快医疗诊断的速度和准确性，而且可以避免医师疲劳、缺乏专业技能等原因导致的误诊。
机器视觉技术的应用及未来发展
机器视觉技术的应用及未来发展自从计算机诞生以来，计算机技术就一直在快速发展，其中机器视觉技术是近年来最为热门的领域。
机器视觉技术是利用计算机视觉算法、计算机图像处理技术、数字信号处理技术、计算机控制技术等多种技术手段，对物体的形状、颜色、纹理、姿态等视觉信息进行获取、处理、分析和识别的一种智能化技术。
它已经被广泛应用于工业、医疗、生活、安防等多个领域，有着广阔的市场前景和深厚的应用价值。
一、机器视觉的应用1、工业领域。
在工业生产中，机器视觉技术主要应用于质量检测、物料识别和装配等方面。
比如，机器视觉可以检测零部件的尺寸和形态、损坏、表面缺陷、方向等问题，很大程度上提高了零部件生产的精度和生产效率。
2、医疗领域。
机器视觉技术已经被应用于医疗领域中，主要用于医疗影像识别和诊断。
比如，医生通过机器视觉技术可以对CT、MRI等医疗影像进行处理，快速准确地识别和定位肿瘤、炎症、病灶等病变，为治疗提供更加精确和有效的依据。
3、安防领域。
在安防领域，机器视觉技术可以作为视频监控系统的一种重要组成部分。
通过机器视觉技术，可以对监控视频进行实时处理和分析，迅速识别和报警违规行为，提高了安防系统的智能化程度和报警效率。
4、生活领域。
在生活领域，机器视觉技术也已经被广泛应用。
比如，在家庭中安装智能家居系统后，机器视觉可以用于人脸识别、智能照明、智能电器控制等方面，带来更加方便和智能的生活体验。
二、机器视觉的未来发展趋势1、智能化趋势。
未来，机器视觉技术将越来越智能化。
随着人工智能技术的兴起，机器视觉可以更好地识别和分类物体，并可以在不断学习的过程中不断提高自身的智能能力。
2、五感觉融合趋势。
未来，机器视觉技术将更多地融合其他感知技术，比如语音识别、语音合成、人体姿态识别等技术，形成一套更加智能化的感知识别系统。
3、高精度趋势。
未来，机器视觉技术将更加注重识别的精度和准确性。
随着硬件的不断提升和算法的不断优化，机器视觉技术将实现更高水平的精度和准确性。
机器视觉技术的发展与应用
机器视觉技术的发展与应用随着科技的不断进步，机器视觉技术的发展与应用越来越广泛。
机器视觉是一种模仿人眼进行图像识别和处理的技术，通过模拟人眼的功能，使机器能够看到图像并做出相应的判断和反应。
本文将从机器视觉技术的发展历程、核心技术以及应用领域三个方面阐述机器视觉技术的发展与应用。
一、机器视觉技术的发展历程机器视觉技术起源于20世纪60年代，当时主要应用于工业生产线上的自动检测与测量。
随着计算机技术的快速发展，机器视觉技术也得到了迅猛发展。
在1970年至1990年期间，机器视觉技术主要通过模式识别算法来进行目标检测和特征提取，但受限于硬件和算法的限制，其应用范围较窄。
2000年以后，随着深度学习和计算机视觉算法的快速发展，机器视觉技术得到了长足的进步。
近年来，机器视觉在人工智能、自动驾驶、智能安防等领域取得了巨大的突破。
二、机器视觉技术的核心技术1. 图像获取与传感器技术：机器视觉技术的第一步是获取图像，主要通过相机和传感器来实现。
随着硬件技术的不断进步，高清晰度和高速度的图像获取成为了可能。
2. 图像处理与分析技术：在获取到图像之后，机器视觉系统需要对图像进行处理和分析。
图像处理技术包括图像增强、滤波、图像压缩等，而图像分析技术则主要包括特征提取、目标检测、目标跟踪等。
3. 模式识别与机器学习技术：机器视觉系统需要能够对图像中的对象进行识别和分类，这就需要借助模式识别和机器学习技术。
深度学习技术是当前机器视觉领域最为热门的技术之一，其具备强大的学习和分类能力，能够实现对复杂图像的理解和分析。
三、机器视觉技术的应用领域1. 工业制造：机器视觉技术在工业制造中广泛应用于产品质量检测、自动化装配、机器人视觉引导等领域。
通过机器视觉系统的帮助，企业可以提高生产效率、降低人工成本，并提高产品质量。
2. 无人驾驶：机器视觉技术在无人驾驶领域被广泛应用。
通过使用多个摄像头和传感器，车辆可以实时感知道路上的环境和障碍物，并做出相应的驾驶决策，从而实现自动驾驶。
机器视觉技术的发展及其应用
机器视觉技术的发展及其应用随着科技的发展和应用日益普及，机器视觉技术已成为人们瞩目的领域之一。
在传统的工业领域中，机器视觉技术已经被广泛应用，但随着技术的不断发展，机器视觉技术的应用范围越来越广泛，渗透到人们的生活中，并成为许多领域的重要支撑技术。
本文将从机器视觉技术的基本概念出发，逐步深入分析机器视觉技术的发展、应用及其未来发展趋势。
一、机器视觉技术的概念及发展历程机器视觉技术是基于计算机视觉和人工智能技术的应用，用于对图像和视频进行分析和处理，进一步实现自主控制和智能决策。
机器视觉技术在人类控制过程中发扬了重要作用，其应用已广泛运用于测量、品质检查、识别和跟踪系统等方面。
机器视觉技术的发展伴随着计算机技术的发展。
二十世纪五六十年代，出现了图像处理这一领域，该领域的出现为机器视觉技术奠定了基础。
随着计算机技术的发展，计算机视觉技术得到了广泛发展，机器视觉技术也迎来了发展的机遇。
二、机器视觉技术的应用现状和前景随着计算机技术和人工智能技术的发展，机器视觉技术已被广泛应用于大量的领域，使得机器视觉技术成为了技术创新的重要领域。
1. 工业生产领域机器视觉技术在工业生产领域的应用，已经成为了工厂自动化、品质管理、物流管理等重要领域的重要支撑技术。
机器视觉技术可以应用于生产线上的品质检测、产品现场的识别、零部件组装的检测等环节，从而实现自动化生产，进一步提高了工业生产效率和品质。
2. 智能交通领域在智能交通领域中，机器视觉技术可以应用于城市交通监管和智能驾驶等领域。
例如，机器视觉技术可以通过监控视频来实现路况监测、交通优化和交通状况预测等功能。
3. 医疗领域机器视觉技术在医疗领域的应用，主要体现在医学影像的处理和分析上。
机器视觉技术可以帮助医生进行诊断、治疗和手术操作等方面，从而提高医疗水平和效率。
4. 安防监控领域机器视觉技术在安防监控领域的应用，可以帮助控制监控设备更好地进行人脸识别、目标检测、行为分析等功能。
机器视觉技术的发展与应用
机器视觉技术的发展与应用一、引言机器视觉技术是一门新兴的交叉学科，它将计算机视觉、模式识别、数字图像处理、人工智能和机器学习等多方面的技术进行有机结合，实现对图像的感知、解释、理解和应用。
目前，机器视觉技术已经在识别、检测、跟踪等多个领域得到广泛应用，为工业自动化、环境监测、医疗诊断等提供了无限可能。
二、技术发展1. 机器视觉技术的历史机器视觉技术的起源可以追溯到20世纪60年代，当时计算机科学家们开始研究利用计算机对图像进行自动处理和分析的问题。
此后，随着计算机技术的不断发展和图像处理技术的不断提高，机器视觉技术迅速得到了发展。
在短短的数十年时间内，机器视觉技术已经在工业制造、医疗健康、智能交通、自动驾驶等多个领域得到了广泛应用。
2. 技术优势在传统的生产制造中，检测、检查、质量监管等环节需要人工参与，不仅效率低下，而且易出现漏检、误检等问题。
而机器视觉技术通过数字图像处理技术，能够精准地识别、检测、跟踪物体，并实现自动化生产，提高了生产效率、降低了成本，并极大地减少了人为干预对生产环境的污染。
三、应用案例1. 工业生产在工业生产领域，机器视觉技术被广泛应用于自动化装配、产品检验、质量控制等环节。
举例来说，汽车零部件制造时，机器视觉系统可以对零件进行实时检测，及时发现缺陷和异常情况，保证制造质量。
同时，机器人的智能化程度提高也使其能够通过视觉系统来实现自主理解环境和自主操作的功能，从而为我们带来更多的制造优势。
2. 医疗健康在医疗健康领域，机器视觉技术可以用于肿瘤检测、病变分析、软组织成像等多个方面。
利用数字图像处理技术和神经网络算法，机器视觉系统能够帮助医生和医疗机构进行快速、准确的医学诊断。
例如，针对肺癌的研究，深度学习模型已经可以通过CT或X光图像的特征提取，实现肺癌病变的快速识别和定位。
3. 智能交通在智能交通领域，机器视觉技术不仅能够实现车辆、路标、标线的自动识别和跟踪，还可以通过智能识别技术对道路条件、车速、车辆状态等情况进行监控和预测，帮助交通管理部门做出更加科学、精准的交通安排。
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机器视觉技术的发展及其应用秦亚航1，苏建欢2，余荣川1( 1.广西科技大学电气与信息工程学院，广西柳州545006;2.河池学院，广西宜州643006)【摘要】机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
随着信号处理理论和计算机技术的发展，该技术迅速发展。
本文介绍了机器视觉的关键技术的发展现状，其中包括光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等，并论述了其主要的应用领域以及存在的一些问题。
【关键词】机器视觉；图像采集；图像处理Development of Machine Vision and ApplicationsQIN Ya-hang1，QIN Wei-nian，SU Jian-huan2，YU Rong-chuan1（College of Electrical and Information Engineering ，Guangxi University of Science and Technology，Liuzhou 545006，China；He Chi Universiry，Yizhou643006，China）【Abstract】The characteristics of the machine vision system is to improve the flexibility andautomation of production. With the development of signal processing theory and computertechnology, the technology is developing rapidly. This paper introduces the development statusof the key technology of machine vision, including lighting technology, optical lens, camera andimage acquisition card, image signal processing, actuators, etc,and discusses its main applicationfield and some problems.【Keywords】Machine vision; Image acquisition; The image processing0前言机器视觉可以理解为基于视觉技术的机器系统或学科。
美国制造工程协会机器视觉分会和美国机器人工业协会的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学装置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置”[1]。
机器视觉是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。
图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。
1机器视觉的发展历史模式识别：起源于20世纪50年代的机器视觉，早期研究主要是从统计模式识别开始，工作主要集中在二维图像分析与识别上，如光学字符识别OCR、工件表面图片分析、显微图片和航空图片分析与解释。
积木世界：20世界60年代的研究前沿是以理解三维场景为目的的三维机器视觉。
1965年，Roberts从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。
他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维机器视觉的研究。
起步发展：1977年，David Marr教授在麻省理工大学的人工智能实验室领导一个以博士生为主体的研究小组，于1977年提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论，该理论在80年代成为机器视觉领域中的一个十分重要的理论框架。
蓬勃发展：20世纪80年代到20世纪90年代中期，机器视觉获得蓬勃的发展，新概念，新方法，新理论不断涌现。
在中国，视觉技术的应用开始于20世纪90年代，但在各行业的应用几乎一片空白。
到21世纪，视觉技术开始在自动化行业成熟应用，如华中科技大学在印刷在线检测设备与浮法玻璃缺陷在线检测设备研发的成功，打破了欧美在该行业的垄断地位。
国内视觉技术已经日益成熟，真正高端的应用也正在逐步发展[2]。
2机器视觉的关键技术典型的工业机器视觉系统一般包括如下部分：光源，光学成像系统，图像捕捉系统，图像采集与数字化，智能图像处理与决策，控制执行模块等。
如下图所示图1典型工业机器视觉系统2.1光源照明系统是机器视觉系统最为关键的部分之一，直接关系到系统的成败。
但是目前尚没有一个通用的机器视觉照明设备，因此针对每个特定的案例，要设计合适的照明装置，以达到最佳效果。
好的光源通常具有如下特点：尽可能突出物体的特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部分之间尽可能产生明显的区别，增加对比度；保证足够的整体亮度和稳定性；物体位置的变化不应该影响成像的质量。
在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。
光源设备的选择必须符合所需的几何形状。
同时，照明亮度、均匀度、发光的光谱特性要符合实际的要求，而且还要考虑光源的发光效率和使用寿命[3]。
表1列出了几种主要光源的相关特性。
表1各种光源对比由上表可也看出，LED光源因其显色性好，光谱范围宽，能覆盖可见光的整个范围，且发光强度高，稳定时间长，近年来随着LED制造工艺和技术的不断发展成熟，价格逐步降低，其在机器视觉领域正得到越来越广泛的应用。
2.2光学镜头光学镜头是机器视觉系统中必不可少的部件，直接影响成像质量的优劣，影响算法的实现和效果。
光学镜头一般称为摄像头或摄影镜头，简称镜头。
其功能就是光学成像。
根据被测目标的状态应优先选用定焦镜头。
镜头选择应注意：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离、中心点等。
当然，镜头与摄像机的安装接口也是应考虑的一个重要因素。
2.3CCD摄像机及图像采集卡CCD摄像机及图像采集卡共同完成对目标图像的采集与数字化。
CCD摄像机由于其具有灵敏度高、抗强光、畸变小、体积小、寿命长、抗震动等优点而得到了广泛的使用。
CC D摄像机按照其使用的CCD器件可以分为线阵式和面阵式两大类。
线阵CCD摄像机主要用于检测条状、筒状产品。
目前在机器视觉系统中，以面阵CCD的应用居多[4]。
图像采集卡又称为图像卡，它将摄像机的图像视频信号送到计算机的内存，供计算机处理、存储、显示和传输等使用。
其主要模块组成及功能如下：①A/D转换模块，将图像信号放大和数字化；②相机控制模块，负责提供相机的设置及实现异步重置拍照、定时拍照；③PCI总线接口及控制模块，主要通过PCI总线完成数字图像数据的传输；总线控制器应用了burst模式，使传输速率可达到132Mbytes/s。
④显示模块，负责高质量的图像实时显示；⑤数字输入/输出模块，本模块允许图像采集卡通过TTL信号与外部装置进行通信，用于控制和响应外部事件。
2.4图像信号处理技术图像信号的处理是机器视觉系统的核心。
视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像变换、数据编码压缩、图像增强复原、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。
随着计算机技术、微电子技术以及大规模集成电路的发展，为了提高系统的实时性，图像处理的很多工作都可以借助硬件完成，如DSP芯片、专用图像信号处理卡等，软件主要完成算法中非常复杂、不太成熟或尚需不断探索和改进的部分。
处理时间上，要求处理速度必须大于等于采集速度，才能保证目标图像无遗漏，完成实时处理。
2.5执行机构机器视觉系统的最终功能的实现还需执行机构来完成.不同的应用场合，执行机构可能不同，比如机电系统、液压系统、气动系统，无论哪一种，除了要严格保证其加工制造和装配的精度外，在设计时还应对动态特性，尤其是快速性和稳定性给予充分重视[5]。
3机器视觉的典型应用3.1工业自动化生产线应用目前机器视觉在工业上应用广泛，主要有1、引导和定位：上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。
2、外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。
3、高精度检测：有些产品的精密度较高，达到0.01～0.02m，甚至µ级，是人眼无法检测出来的，必须使用机器来完成。
4、识别：数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。
3.2图像自动解释应用对放射图像、显微图像、医学图像、遥感多波段图像、合成孔径雷达图像、航天航测图像等的自动判读理解。
由于近年来技术的发展，图像的种类和数量飞速增长，图像的自动理解已成为解决信息膨胀问题的重要手段。
3.3军事应用军事领域是对新技术最渴望、最敏感的领域，对于机器视觉同样也不例外。
最早的视觉和图像分析系统就是用于侦察图像的处理分析和武器制导。
机器视觉广泛应用于航空着陆姿势、起飞状态；弹道/火箭喷射、子弹出膛、火炮发射；爆破分析炮弹爆炸、破片分析、爆炸防御；撞击、分离以及各种武器性能测试分析，点火装置工作过程等。
4机器视觉面临的问题对于人的视觉来说，由于人的大脑和神经的高度发展，其目标识别能力很强。
但是人的视觉也同样存在障碍例如，即时具有敏锐视觉和高度发达头脑的人，一旦置身于某种特殊环境（即时曾经具备一定的先验知识），其目标识别能力也会急剧下降。
将人的视觉引入机器视觉中，机器视觉也存在着这样的障碍。
它主要表现在三个方面：一是如何准确、高速（实时）地识别出目标；二是如何有效地增大存储容量，以便容纳下足够细节的目标图像；三是如何有效地构造和组织出可靠的识别算法，并顺利地实现。
前两者相当于人的大脑这样的物质基础，这期待着高速的阵列处理单元，以及算法（如神级网络、分维算法、小波变换等算法）的新突破，用极少的计算量及高度的并行性实现功能。
另外，由于当前对人类视觉系统和机理、人脑心理和生理的研究还不够，目前人们所建立的各种视觉系统绝大多数是只适用于某一特定环境或应用场合的专用系统，而要建立一个可与人类的视觉系统相比拟的通用视觉系统是非常困难的。
正因为如此，赋予机器以人类视觉功能是几十年来人们不懈追求和奋斗的目标[6]。
5结束语由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
但是机器视觉技术比较复杂，最大的困难在于人的视觉机制尚不清楚。
尽管每一个正常人都是“视觉专家”，却不可能用内省法来描述自己的视觉过程。
因此建立机器视觉系统是十分困难的任务。