机器视觉简介
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
机器视觉技术简介
机器视觉技术简介机器视觉技术是一种模拟人类视觉的技术，利用计算机和摄像机等设备，使计算机能够接收、处理和解释图像或视频数据。
它结合了图像处理、模式识别、计算机视觉和人工智能等多个学科，被广泛应用于制造业、医疗保健、交通监控、军事安全等领域。
一、机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是通过摄像机采集图像，然后利用图像处理算法对图像进行处理和解读。
首先，摄像机将物体拍摄下来，并将其转换为数字图像。
然后，图像处理算法对图像进行滤波、增强、分割等操作，以提取出图像中的有用信息。
最后，模式识别算法对处理后的图像进行分析和识别，以实现对物体的检测、定位、跟踪等任务。
二、机器视觉的应用领域1. 制造业：机器视觉技术在制造业中常用于产品质量检测、零部件定位、装配验证等任务。
例如，在汽车制造过程中，机器视觉可以检测车身表面的瑕疵，以及零部件的尺寸和位置是否符合要求。
2. 医疗保健：机器视觉技术在医疗保健领域有着广泛的应用，例如医学影像分析、病例诊断和手术辅助等。
通过对医学图像的处理和分析，机器视觉可以帮助医生更准确地诊断疾病，并提供更有效的治疗方案。
3. 交通监控：机器视觉技术在城市交通监控中起到了重要作用。
通过安装摄像头和采用机器视觉算法，可以实现车辆违章检测、交通流量统计和事故预警等功能。
这些技术可以提高道路交通的效率和安全性。
4. 军事安全：机器视觉技术在军事领域的应用日益广泛，如目标识别、目标跟踪和情报分析等。
通过机器视觉系统的帮助，可以实现实时监测和分析敌方目标的动态，提供有效的军事情报支持。
三、机器视觉技术的挑战与发展机器视觉技术虽然在许多领域取得了突破性的进展，但仍面临一些挑战。
首先，图像数据的多样性和复杂性给图像处理和模式识别算法带来了挑战。
其次，计算机硬件性能的提升以及深度学习等人工智能算法的兴起，为机器视觉技术的发展提供了更大的空间。
未来，机器视觉技术有望在更多领域得到应用。
随着人工智能领域的不断发展，机器视觉技术可能会与自动驾驶、智能机器人、增强现实等技术相结合，创造更多的商业和科研价值。
机器视觉的技术和应用
机器视觉的技术和应用机器视觉，又称视觉智能，是指模拟和实现人类视觉的能力，通过使用电子传感器和计算机算法来解析和理解视觉信息，从而实现对图像和视频的分析、处理和理解。
随着计算机和图像处理技术的不断发展，机器视觉技术成为了一个快速发展和广泛应用的新兴领域，在工业、医疗、交通、安防等多个行业都得到了广泛应用和推广。
一、机器视觉技术1、图像采集图像采集是机器视觉技术的基础，它通过相机、摄像机等设备将目标物体采集成数字信号，然后通过特定的图像处理算法将其转化为可供计算机处理的数字图像。
目前图像采集的设备种类繁多，从普通的数码相机、摄像机到高端的医疗影像设备和工业相机，应用领域也非常广泛。
2、图像预处理图像预处理是指将数字图像预处理成为更好的质量和格式，以方便机器视觉算法的使用。
图像预处理包括灰度变换、色彩空间转换、噪声过滤、边缘检测、图像增强等多个方面。
3、特征提取特征提取是指根据目标应用的需要从数字图像中提取出具有代表性的特征，并以数学形式进行表达。
常见的特征包括边缘、颜色、纹理等，通常需要根据具体应用进行设计和选择。
4、图像分割图像分割是将数字图像分割成不同的区域，并且将不同区域分配给不同的对象和结构。
常见的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
5、目标识别目标识别是指根据图像特征检测和图像分割的结果，将某个特定目标从图像中提取出来，并进行进一步的分析和处理。
目标识别常用的算法包括支持向量机、决策树、深度学习等。
二、机器视觉的应用1、工业应用机器视觉在工业领域的应用广泛，包括自动化生产、质量控制、安全监测等多个方面。
在自动化生产中，机器视觉可以实现对物品的识别、判别和分类，从而实现自动化生产；在质量控制中，机器视觉可以自动检测并判断产品是否符合质量标准，从而提高质量检测的效率和准确性；在安全监测中，机器视觉可以实现对工厂的监控和安全防护，从而保障工业安全。
2、医疗应用机器视觉在医疗领域的应用也十分广泛，包括医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等多个方面。
机器视觉系统概述.
2 机器视觉系统概述2.1 机器视觉的概念美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）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的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。
通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
工业线扫描相机系统一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。
当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的优点包括以下几点：■精度高作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。
因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。
因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。
多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。
一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。
另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性视觉系统能够进行各种不同的测量。
机器视觉技术简介
机器视觉技术简介机器视觉是一种模仿人类视觉系统的技术，借助相机、计算机和图像处理算法等工具，使机器能够感知、理解和识别图像中的信息。
利用机器视觉技术，计算机能够像人一样识别物体、检测运动、测量尺寸、解释场景，甚至可以通过学习来提高识别准确性。
一、机器视觉的原理和组成1.1 图像采集机器视觉的第一步是图像采集。
通过摄像机或其他图像传感器，可以将现实世界中的光信号转化为数字图像。
图像的质量和分辨率对后续的图像处理和分析具有重要影响。
1.2 图像预处理由于图像通常存在噪声、模糊、亮度不均等问题，需要进行预处理来提高图像质量。
常见的预处理操作包括去噪、锐化、增强对比度等。
1.3 特征提取与描述图像中的目标物体通常具有特定的特征，如边缘、纹理、颜色等。
通过特征提取算法，可以将图像中的目标物体从背景中分离出来，并将其特征以数值化的方式描述。
1.4 物体识别与分类机器视觉技术可以通过比对目标物体的特征与事先训练好的模型或数据库中的信息，实现物体的识别与分类。
常见的算法包括模板匹配、深度学习等。
1.5 三维重建与位姿估计通过多张图像或激光扫描等手段，机器视觉可以还原物体或场景的三维结构，并确定其在三维空间中的位置和姿态，为后续的机器操作提供准确的参照。
二、机器视觉的应用领域2.1 工业制造机器视觉在工业制造中起到了关键作用。
例如，在产品装配线上使用机器视觉系统可以检测产品的质量，识别产品的型号，实现自动化的检测与分类。
2.2 机器人导航与感知机器视觉技术对于机器人导航和感知也具有重要意义。
机器人可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，并根据图像信息实现自主移动、避障和定位等功能。
2.3 医疗诊断与手术辅助机器视觉技术在医疗领域有广泛的应用。
例如，在医学影像中，机器视觉可以帮助医生识别病变、定位病灶，并提供辅助诊断信息。
在手术中，机器视觉可以实现精确的操作辅助，提高手术的准确性和安全性。
2.4 交通监控与智能驾驶机器视觉技术在交通监控和智能驾驶中发挥着重要作用。
机器视觉介绍范文
机器视觉介绍范文
机器视觉（Machine Vision）是一门以机器、计算机和相关的传感器、硬件和软件等技术手段，利用对物体、环境和其他图像信息的自动捕捉、
处理、分析和识别技术，为机器人、机器自动化控制、过程检测、物流检测、无人驾驶、图像识别和计算机图像等提供有力的技术支撑。
机器视觉是由众多技术所组成，包括照明技术、图像传感器技术、图
像取样和采样技术、图像处理技术、特征提取和分析技术以及机器学习等
技术。
机器视觉技术可以提供有效的物体和环境信息，作为决策支持和关
键技术中介，获取机器操作所需的输入和输出信息，为提高自动化系统的
性能和准确性提供有力技术支持。
机器视觉系统的应用范围涵盖了从制造业到日常生活的各领域，主要
应用于智能机器人、自动化系统、机器人定位、机器人追踪、机器人控制
系统、检测与质检、计算机安全等。
其中，在制造业中，机器视觉作为自
动化控制及检测的关键技术，不仅可以提高工业生产的效率和质量，而且
可以减少劳动成本，提高生产率，延长产品使用寿命。
在日常生活中，机器视觉也扮演着重要角色。
机器视觉的概念和特点
机器视觉的概念和特点机器视觉是指利用计算机技术和数字图像处理技术对图像进行分析、处理和识别的一种技术。
它可以实现对图像中的物体、形状、颜色、纹理等特征进行自动提取和分析，从而实现自动识别和判断。
以下是机器视觉的概念和特点的详细介绍：一、概念机器视觉是一种利用计算机技术和数字图像处理技术对图像进行分析、处理和识别的一种技术。
它可以实现对图像中的物体、形状、颜色、纹理等特征进行自动提取和分析，从而实现自动识别和判断。
机器视觉技术主要应用于工业自动化、智能交通、安防监控、医疗诊断等领域。
二、特点1. 非接触式：机器视觉技术是一种非接触式的技术，可以不接触被测物体，从而避免了对被测物体的破坏。
2. 高速度：机器视觉技术可以实现对图像的实时处理和分析，具有高速度的特点，可以大大提高生产效率。
3. 高精度：机器视觉技术可以实现对图像中的物体、形状、颜色、纹理等特征进行自动提取和分析，具有高精度的特点，可以减少人为误差，提高测量精度。
4. 自动化：机器视觉技术可以实现对图像的自动处理和分析，具有自动化的特点，可以减少人工干预，提高生产效率。
5. 灵活性：机器视觉技术可以根据不同的应用领域和需求，进行灵活的配置和调整，具有灵活性的特点。
6. 可靠性：机器视觉技术可以实现对图像的自动处理和分析，具有可靠性的特点，可以减少人为误差，提高测量精度。
7. 应用广泛：机器视觉技术可以应用于工业自动化、智能交通、安防监控、医疗诊断等领域，具有广泛的应用前景。
总之，机器视觉技术具有非接触式、高速度、高精度、自动化、灵活性、可靠性等特点，可以应用于工业自动化、智能交通、安防监控、医疗诊断等领域，具有广泛的应用前景。
机器视觉检测技术简介及特点
机器视觉检测技术简介及特点机器视觉印刷质量检测是一种模拟人工检测方法和推断规律，但同时又具有更高检测精度和更好全都性的自动化检测方法。
一、机器视觉检测的特点1、机器视觉检测技术简介机器视觉，简而言之就是利用机器代替人工进行目标识别、推断与测量。
它是现代光学、电子学、软件工程、信号处理与系统掌握技术等多学科的交叉与融合。
光学采集设备：由工业摄像机、光源及配套图像采集卡等硬件组成。
主要作用是猎取通过采集位置的标签的数字图像，为后续的分析与处理供应素材，相当于人工检测的眼睛。
推断识别：由工业掌握计算机及植入的图像处理与分析软件、掌握软件构成。
是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的推断并能向后续执行机构发出指令。
自动掌握：最终将检测系统的结果变换成详细操作的硬件，比如常见的声光报警器、废品剔除装置或作标记的装置(如喷墨机、贴标机等)。
除此之外，印刷检测设备还必需有一套稳定的机械传输掌握平台，对于安装在印刷机上的在线检测系统而言，传输平台就是印刷机而对于离线检测系统，则需要单独配置传输平台，如复卷机、单张传输平台等。
2、印刷缺陷检测原理印刷缺陷检测主要依靠图像比对的方法进行。
如图2所示，上部图像是通过相机采集到的实时图像，而下部图像为事先采集并存储下来的标准图像。
检测时，首先将两幅图像通过定位等方法使其重合，然后进行逐点(逐像素)对比颜色(或亮度差异)。
当他们之间的差异超出事先设定的范围时即判为缺陷。
3、机器视觉检测特点一套高品质的机器视觉检测系统，必需具备以下几个必备条件：1)高品质的成像系统成像系统被称为视觉检测设备的“眼睛”，因此“眼睛”识别力量的好坏是评价成像系统的最关键指标。
通常，成像系统的评价指标主要体现在三个方面：能否发觉存在的缺陷基于图像方法进行的检测，所能够依据的最原始也是唯一的资料即是所采到的图像上的颜色(或者亮度)变化，除此之外，没有其他资料可供参考。
所以，一个高品质的成像系统首先应当是一个能充分表现被检测物表面颜色变化的成像系统。
人工智能知识：机器视觉与人工智能
人工智能知识：机器视觉与人工智能随着科技的发展，人类在各个方面都在寻求以人工智能的方式来提高效率。
而机器视觉就是其中之一。
机器视觉是指让计算机识别和处理图片和视频信息的能力，它属于人工智能技术的一部分。
机器视觉可以通过计算机的视觉和图像方式来实现各种不同的功能，比如图像识别，目标搜索，场景分析等等。
本文将着重讨论机器视觉和人工智能之间的关系以及机器视觉在人工智能中的应用。
一、机器视觉的概念和技术原理机器视觉的学科主要研究计算机视觉和图像处理两个方面，主要应用于智能监控，智能制造，物流自动化等领域。
机器视觉的主要任务是视觉信息处理，包括图像，模式识别，物体检测和跟踪等。
其中最重要的技术是图像处理和模式识别技术，这是机器视觉实现自动化和智能化的基础。
图像处理是机器视觉的基础技术之一，它主要是对图像进行数字化处理，包括图像预处理、特征提取、图像分类等。
而模式识别技术是通过对已知的样本进行分析和学习，最后形成一个由特征向量组成的模型。
这个模型可以识别输入的图片，并对输入的信息进行分类、跟踪和分析。
二、机器视觉和人工智能机器视觉和人工智能的关系十分密切，两者是相辅相成的。
人工智能是一种可以模仿人类智能特性的科技，旨在培养机器进行各种复杂的推理和任务执行、自动化流程，实现机器人技术的控制，并从中学习和发展新技术。
基于机器视觉的技术，能够让计算机像人类一样感知和理解世界，从而更好地接近人类的真实需求。
机器视觉是人工智能的重要组成部分。
懂得看和理解图像是人类理解世界的重要手段。
相比较而言，机器视觉是权衡的一种选择。
人们可以使用许多成分设备来实现人工视觉和智能处理，比如光学传感器、激光测距仪、声学数组等等。
但是，对于大多数人手中拥有的那个计算机，采用摄像机、麦克风和其他传感器来模拟自然感知过程的话，就是通过机器视觉来实现的。
所以说，机器视觉也可以看作是计算机实现人工智能和自然交互的一个模拟过程。
在实际的应用过程中，机器视觉往往需要使用图像处理和模式识别技术。
机器视觉的概述
机器视觉的概述机器视觉是一门研究如何使机器能够“看”的科学与技术，它的目标是让机器能够像人一样通过感知和理解图像信息来进行决策和行动。
机器视觉是计算机科学、图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的交叉学科，具有广泛的应用前景。
机器视觉的基本过程包括图像获取、图像预处理、特征提取和图像识别等步骤。
首先，机器通过摄像头或其他感知设备获取图像信息，然后对图像进行预处理，消除噪声、增强对比度等，以便更好地进行后续处理。
接下来，机器通过特征提取的方法将图像中的关键信息提取出来，比如边缘、纹理、颜色等特征。
最后，机器利用模式识别算法将提取到的特征与已知的模式进行匹配，从而实现对图像内容的识别。
机器视觉的应用十分广泛，涵盖了工业、医疗、交通、安防、军事等多个领域。
在工业领域，机器视觉可以用于产品质量检测、零件识别、装配指导等任务，提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，机器视觉可以用于医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
在交通领域，机器视觉可以用于交通监控、智能驾驶、交通流量统计等，提高交通管理的效果和安全性。
在安防领域，机器视觉可以用于人脸识别、行为分析、入侵检测等，提供更可靠的安全保障。
在军事领域，机器视觉可以用于目标识别、情报分析、无人机导航等，增强作战能力和决策支持。
机器视觉技术的发展离不开人工智能、深度学习和大数据等技术的支持。
近年来，随着计算机硬件性能的提升和算法的不断改进，机器视觉在图像识别、目标检测、物体跟踪等方面取得了重大突破。
例如，深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测任务上取得了令人瞩目的成绩。
通过大规模的训练数据和强大的计算能力，机器能够学习到更加准确和泛化能力强的模型，从而在图像识别任务中达到甚至超越人类的水平。
然而，机器视觉仍然面临一些挑战和问题。
首先，由于图像的复杂性和多样性，机器视觉的算法往往需要大量的计算资源和存储空间。
其次，机器视觉在处理复杂场景和复杂任务时往往存在一定的局限性，比如对光照、遮挡、变形等情况的适应能力有限。
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机器视觉概述机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
【应用领域】机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。
【基本构造】一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。
系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。
以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。
图1 典型的机器视觉系统图2 本实验室的机器视觉的主要组成尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。
【工作原理】机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。
【机器视觉系统的典型结构】一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：1.照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
光源可分为可见光和不可见光。
常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
可见光的缺点是光能不能保持稳定。
如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。
另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。
照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。
其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。
前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。
结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。
频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
2.镜头镜头选择应注意：①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/ 节点⑦畸变。
镜头的选择还与配套的工业相机有关，需要综合考虑应用要求，如相机分辨率、工作距离、视角大小等。
3.相机按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。
要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。
按照图像传感器可以分为coms相机和ccd相机，coms相机与普通的卡片式相机相同，像素高成像质量一般，色彩还原度一般；ccd相机成像质量好，但是价格高，分辨率较低。
本实验室现有的相机为CCD工业相机。
4.图像采集卡图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。
图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。
有些采集卡有内置的多路开关。
例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。
有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
采用图像采集卡可以更加快速稳定的采集图像，但是本实验室目前采用的相机是usb接口的数字化工业相机，可以没有图像采集卡实现图像采集卡的功能，缺点是速度较慢，但是足够科研要求。
5.视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。
以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。
现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。
【机器视觉系统的典型应用】图3流水线的产品检测图4葡萄糖杂质检测装置结构图图像处理概述在机器视觉中图像处理是一个核心的内容，图像处理包含了机器视觉的最核心的算法部分，在本实验室中其主要过程由工控机处理完成。
【图像定义】广义上来说，图像是自然界景物的客观反映。
以照片的形式或者视频记录介质保存的图像是连续的。
从人眼的视觉特点看，图像分为可见图像和不可见图像。
其中可见图像又包括生成图和光图像两类。
图形侧重于根据给定的物体描述模型、光照及想象中的摄像机的成像几何，生成一幅图或像的过程。
光图像侧重于用透镜、光栅和全息技术产生的图像。
通常所指的图像是后一类图像。
【数字图像处理】用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
基本内容图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
【数字图像的特点】与照片形式或者视频记录介质保存的图像是连续的，计算机无法接受和处理这种空间分布和亮度取值连续分布的图像。
数字化图像就是讲连续图像离散化，包括取样和量化。
【主要应用目的】数字图像处理主要应用目的，研究内容以及领域对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面:(1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。
(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。
提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
【数字图像成像方式与成像过程】图像成像的本质是矩阵，处理的主要方法是从数据中提取信息进行矩阵运算，数字图像处理就是将图像转换成数字矩阵存放入计算机，并采用一定算法进行处理的过程。
图5 图像与矩阵的对应关系（二值图像亮为1，暗为0）以上为图像数字化处理之后转化为二值图像（矩阵）的过程，一般应用的图像为8位彩色图像和灰度图像，颜色变化范围为0~255。
【主要过程】很多应用处理过程不一样，举一个例子，细胞提取过程：获取图像（图像数字化等过程自动完成），图像一系列的处理过程（去噪、开运算、闭运算、平滑等），最后得到二值化的图像（如右图），提取特征（如细胞大小、细胞个数等信息）。
图6图像内细胞提取过程【学习数字图像处理主要参考】图像处理算法繁多，但是经典的图像处理算法是必需要了解的（没有必要完全掌握，根据课题的需要去选择），学习图像处理算法主要有两种方法，各有优缺点。
（1）理论学习。
专业的学习数字图像处理采用的最为广泛的书籍是冈萨雷斯的《数字图像处理》，这本书在从理论上解释了各种算法，涵盖的内容广泛，需要的数学功底好，学起来费时间，但是一些大公司的考试基本上都是以这本书为参考的，以后想从事视觉行业最好多看看。
（2）理论+实践学习。
这种方法主要配合opencv、matlab等软件学习图像算法，优点是能够直观的了解各种算法的效果，对于算法的功能了解较快，但是容易忽视算法的原理，对于应用层面上足够，以后不考虑视觉算法研发可以采用这种方法。
推荐的书籍冈萨雷斯的《数字图像处理matlab版》、《学习opencv》，其他的书籍可以自己选择，另外视觉算法也可以采用labview编程，感兴趣的可以看看。
【数字图像处理主要编程工具】OpenCV：OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。
OpenCV 是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows 和Mac OS操作系统上。
它轻量级而且高效-由一系列 C 函数和少量C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
它只是一个函数库，必须配合编程工具使用（如vs2013等）。
Matlab：Matlab有视觉模块，可以实现OpenCV能实现的很多功能，很多算法首先会采用matlab编程实现（由于编程快速），然后再编写C或C++版本，缺点是速度慢。
Halcon：商业化软件，速度快，需要购买版权，没有破解，不推荐科研使用。
Labview：有破解版，可以方便的编写界面程序，大部分算法都可以实现，特殊的需要自己编程，图形化编程，方便快速。
【推荐的附带工具库】Eigen：C++矩阵运算库，与matlab的很多函数对应，可以方便的在C++中实现matlab可以实现的矩阵运算。
FFTW：是一个快速计算离散傅里叶变换的标准C语言程序集。