机器视觉系统
自动化机器视觉系统
自动化机器视觉系统自动化机器视觉系统（Automated Machine Vision System）是一种基于计算机视觉技术的先进系统，能够实现物体的自动检测、识别和分析。
该系统结合了传感器、图像处理算法和决策系统，以实现对物体的快速而准确的处理。
本文将从系统原理、应用场景和未来发展等方面进行介绍。
1. 系统原理自动化机器视觉系统利用相机或其他光学传感器捕捉物体的图像，并通过图像处理算法对图像进行分析。
系统通常会采用特定的光源和滤波器来改善图像的质量和对比度。
图像处理算法包括图像增强、特征提取和分类等步骤。
最后，通过决策系统对处理结果进行评估和判断，实现对物体的自动化处理。
2. 应用场景自动化机器视觉系统在工业、医疗、农业和安防等领域有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：2.1 工业自动化在工业生产线上，自动化机器视觉系统能够实现对产品的检测、排序和包装等操作。
例如，在电子制造业中，系统可以检测电路板上的缺陷或误焊，以提高产品质量和生产效率。
2.2 医疗影像分析自动化机器视觉系统在医学影像领域也有重要的应用。
通过对医学图像进行处理和分析，系统能够帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，在眼科领域，系统可以检测和定量测量眼底图像中的病变，辅助眼科医生诊断眼部疾病。
2.3 农业智能化自动化机器视觉系统在农业领域有助于实现农业智能化和精准农业。
系统可以识别农田中的杂草和病虫害，并自动施放相应的农药或杀虫剂，提高农作物的产量和质量。
2.4 安防监控在安防领域，自动化机器视觉系统可以用于实现视频监控和事件识别。
系统可以对图像进行实时分析，检测和识别异常行为或危险事件，并及时报警。
这在提升安全性和保护财产方面起到至关重要的作用。
3. 未来发展随着计算机视觉技术的不断发展，自动化机器视觉系统的应用前景非常广阔。
以下是一些可能的未来发展方向：3.1 深度学习和神经网络深度学习和神经网络是近年来在计算机视觉领域中取得突破的技术。
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。
机器视觉系统组成总结
机器视觉系统组成总结机器视觉系统通常由以下几个主要组成部分构成:
1. 图像采集设备
- 数字相机或工业相机
- 照明系统
- 镜头和滤光片
2. 图像传输接口
- 数据传输线路
- 图像采集卡或帧存储器
3. 图像处理硬件
- 中央处理器()
- 图形处理器()
- 数字信号处理器()
- 现场可编程门阵列()
4. 图像处理软件
- 图像预处理模块
- 图像分割模块
- 特征提取模块
- 模式识别模块
- 决策模块
5. 输出设备
- 显示器
- 控制系统
- 机器人执行器
6. 通信接口
- 工业以太网
- 现场总线
- 无线通信
机器视觉系统的各个组成部分协同工作,完成从图像采集到处理、分析、识别和执行控制的全过程。
每个部分都对系统的整体性能和可靠性起着重要作用。
根据具体应用场景和需求,可以对各个组成部分进行优化和定制化设计。
机器视觉系统工作原理
机器视觉系统工作原理
机器视觉是一种通过计算机科学和人工智能技术，使计算机能够识别、理解和解释图像和视频的过程。
机器视觉系统主要包括以下几个核心步骤：
1. 图像采集：机器视觉系统首先需要获取图像或视频数据。
这可以通过摄像头、相机或其他图像采集设备来实现。
2. 图像预处理：获取到的图像数据首先需要进行预处理，以提高后续处理的效果。
预处理步骤可能包括图像去噪、图像增强、图像变换等。
3. 特征提取：在预处理后，机器视觉系统需要从图像中提取关键特征。
这些特征可以是图像的边缘、纹理、颜色等。
特征提取可以通过各种计算机视觉算法实现。
4. 特征匹配：提取到的特征需要与模板或分类器进行匹配。
特征匹配的目的是将提取到的特征与已知的模式进行比较，以确定图像中的目标物体或场景。
5. 目标识别和分类：经过特征匹配后，机器视觉系统可以识别和分类图像中的目标物体或场景。
这可以通过训练好的分类器或深度学习模型来实现。
6. 目标跟踪：在某些应用中，机器视觉系统需要实时跟踪目标物体的运动。
目标跟踪可以通过目标的特征匹配或运动估计来完成。
7. 结果输出：机器视觉系统将处理结果输出给用户或其他系统。
输出结果可能包括识别的对象、位置信息、运动轨迹等。
以上是机器视觉系统的基本工作原理。
不同的应用领域可能会有不同的算法和技术来实现特定的功能，但总体上，机器视觉系统是通过图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配、目标识别和跟踪等步骤来实现图像和视频的分析和处理。
机器视觉系统详述
右图中，绿色背景 采用红色光源提高 对比度 （灰阶图像）
光源
代码 R G B V W IR UV
颜色 红 绿 蓝 紫 白 红外 紫外
波长（nm） 625(600~720) 517(510~530) 465(430~480) 400 色温：5500k
应用 背景为黑色的透明软板孔位定位、绿色线路 板检测、透光膜厚度测量等。 红色背景产品检测、银色背景产品检测等。
• 特殊要求，需要用到红外或紫外相机情况
镜头--如何选择镜头
•
定焦与变焦 变焦镜头
工作距离不变的情况下获得不同的放大倍率
镜头--如何选择镜头
•
远心镜头与标准工业镜头
远心镜头
• 精密测量系统
CCTV镜头
• 一般工业测量、缺陷检测，对物体成像的放大倍率没有严格要求
远心镜头
CCTV镜头
镜头--如何选择镜头
目录
1 2
机器视觉系统构成 成像系统核心器件选型方法
3 4
5
机器视觉系统设计步骤 应用案例
飞行捕捉和相机丢帧解决办法
机器视觉系统构成
机 器 （Machine)
1、机器视觉系统介绍
+
视 觉 （Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉是一个系统的概念，运 用现代先进的控制技术、计算机 技术及传感技术，表现为光机电 的结合。
镜头
镜头畸变
畸变是镜头放大倍率随着视场变化而变化的现象。
测量应用，畸变越小越好
畸变可以通过软件进行校正
镜头
镜头景深
对于理想的光学系统，像平面对应一个理想物平面。实际光学
系统，能清晰成像的最远物面到理想物平面的距离称为远景深 度，能清晰成像的最近物面到对准平面的距离称为近景深度， 远景深度和近景深度的和就是光学系统的景深。
【机器视觉培训】机器视觉系统概论
机器视觉系统概论一、机器视觉系统构成1.机器视觉的概念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。
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。
1机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用于人工视觉检查产品质量的效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
正是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。
2024 机器视觉系统与plc组成
2024 机器视觉系统与plc组成2024年，机器视觉系统与PLC组合的应用日益广泛。
机器视觉系统是一种通过摄像头和图像处理算法来进行自动检测和识别的技术，而PLC（可编程逻辑控制器）则是一种用于控制工业机器和自动化过程的计算机。
这两种技术的结合可以实现高效的自动化控制和质量检测。
在制造业中，机器视觉系统与PLC的结合可以用于自动化生产线上的工件检测和质量控制。
机器视觉系统通过摄像头捕捉到的图像，利用图像处理算法来识别和检测产品的缺陷和问题，例如瑕疵、尺寸错误等。
而PLC则可以根据机器视觉系统提供的检测结果，对生产线进行控制和调整，以提高产品质量和生产效率。
此外，在物流和仓储领域，机器视觉系统与PLC的结合也发挥着重要的作用。
机器视觉系统可以通过识别和检测传感器捕捉到的图像来实现自动化的物料跟踪和分类，从而提高物流操作的效率和准确性。
PLC则可以根据机器视觉系统提供的数据，对物流流程进行自动化控制和优化，实现物料的快速运输和储存。
除了制造业和物流领域，机器视觉系统与PLC的应用还延伸到了其他领域，如安防监控、医疗诊断等。
机器视觉系统可以通过图像识别和分析来实现对安全监控系统的监测和警报，而PLC可以对监控系统进行智能化的控制和管理。
在医疗领域，机器视觉系统与PLC的结合可以用于医学影像的分析和诊断，提高医生的诊断准确性和效率。
总的来说，2024年的机器视觉系统与PLC的结合应用前景广阔。
随着技术的不断进步和应用范围的拓展，这两种技术的结合将会在各个领域实现更多的创新和突破，推动工业自动化和智能化发展的步伐。
此外，在农业领域，机器视觉系统与PLC的结合也可以用于农产品的种植和收获过程。
机器视觉系统可以通过监测植物的生长状态和病虫害情况，提供及时的种植管理和保护措施。
而PLC则可以根据机器视觉系统的数据，自动化地控制灌溉系统、施肥系统和收割机械等，提高农产品的产量和质量。
另外，机器视觉系统与PLC的结合在交通管理中也起着重要的作用。
机器视觉系统工作原理
机器视觉系统工作原理
机器视觉系统是一种通过模拟人类的视觉感知能力来实现物体识别、检测和跟踪的技术。
它由摄像机、图像处理和分析算法以及人工智能技术组成。
机器视觉系统的工作流程如下：
1. 图像采集：系统通过一个或多个摄像机采集所需的图像或视频流。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强和图像校正等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
3. 特征提取：系统利用图像处理和分析算法，从预处理后的图像中提取有用的特征，例如颜色、纹理、形状和边缘等。
4. 物体识别：通过比对已知物体模型或特征数据库，系统能够识别图像中的物体，并将其分类。
5. 检测和跟踪：系统能够实时检测和跟踪物体的位置、运动和姿态等。
这一步骤通常利用计算机视觉和机器学习算法来实现。
6. 结果输出：系统将处理后的结果以可视化的形式呈现给用户，例如在图像或视频上标注物体位置和信息。
机器视觉系统的工作原理依赖于先进的图像处理、模式识别和机器学习算法。
这些算法通过提取图像的局部特征，然后进行
特征匹配和分类。
利用大量标注好的图像和训练样本，机器学习算法能够自动学习并优化模型，提高系统的准确度和鲁棒性。
总的来说，机器视觉系统通过图像采集、预处理、特征提取、物体识别、检测和跟踪等步骤实现对图像和视频的分析和理解。
它可以应用于许多领域，如工业自动化、无人驾驶、安防监控、医疗诊断和机器人技术等，为人们的生产、生活和工作提供更高效和智能的解决方案。
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实用案例分析
5、检测牙膏管口边缘毛刺： A、对物件进行旋转位置识别 B、检测管口是否有毛刺或其他障碍物 C、通过异步触发器对图像进行整体评估
实用案例分析
6、颜料盒生产时的粘贴物监控： A、安放颜料块前，监控颜料盒每一格中注入的胶水量
实用案例分析
7、检验传动轴是否正确安装，并且编码一致： A、自动检测编码存在与否，以及封口和卡子的位置
机器视觉系统概述
机器视觉的工作原理
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。
机器视觉系统概述
人类视觉
适应性 智能 彩色识别能 力 灰度分辨力 空间分辨力 适应性强，可在复杂及变化的环境中识别目 标 具有高级智能，可运用逻辑分析及推理能力 识别变化的目标，并能总结规律 对色彩的分辨能力强，但容易受人的心理影 响，不能量化 差，一般只能分辨64个灰度级 分辨率较差，不能观看微小的目标
机器视觉系统概述
§ 什么是视觉系统 § 工作原理 § 系统构成 § 系统特点 § 机器视觉发展史 § 特点&为什么要使用机器视觉&人机对比 § 硬件分类 § 主要行业应用&实际案例
§ 机器视觉主要功能
§ 机器视觉优势
机器视觉系统概述
什么是机器视觉系统
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（即图像获取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被获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。
机器视觉系统概述
机器视觉的应用范围
机器视觉应用主要包括两个方面：识别和检测。识别：确定一 个产品（零件，对象，目标等）是属于所给定范围中的哪一种 的过程。 检测：就是确定一个产品（零件，对象，目标等）偏离于所给 定的一组标准的过程。
机器视觉的应用范围非常广泛，应用范围几乎涵盖国民经济的 各个行业，主要包括：工业、农业、医药、军事、航天、气象 、天文、公安、安全等。
• 一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说， 机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的； • 二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶 摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点； • 三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步， 为机器视觉飞速发展提供了基础条件。
机器视觉系统概述
1.汽车行业 A、汽车电子产品中的接插件生产过程中，要求生产效率和成 品尺寸精度都较高 ，视觉系统能够对工件的实施24小时在 线检测 。 B、轴承生产中对滚珠数量的计数、滚珠间隙的检测和滚珠及 内外圈的破损的检查。 C、轴承密封圈的生产中对焊接的光洁度和有否凹陷、裂缝、 膨胀及不规则颜色的检测。 D、发动机识别、总装、等等各个环节的检测应用。
速度 感光范围 环境要求 观测精度 其它
0.1秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运 动的目标 400nm-750nm范围的可见光 对环境温度、湿度的适应性差，另外有许多 场合对人有损害 精度低，无法量化 主观性，受心理影响，易疲劳
机器视觉系统概述
目前机器视觉朝着两个大方向在发展： 一个是嵌入式，如传感器和智能相机-IMPACT A、T、C 另一个是基于PC的视觉系统-M系列 两者不能说孰优孰劣，它们都有各自的适用场合和适用时期。 • 嵌入式图像处理系统： DSP、 FPGA、CPU • 基于PC的视觉系统：结构及功能复杂，可多路并行处理。 • 小型机器视觉系统：结构简单，稳定性好，开发周期长。
机器视觉系统概述
近十年来，嵌入式产品如传感器和智能相机，逐渐占领了部分 机器视觉市场。智能相机是一种高度集成化的微小型机器视觉 系统，它将图像采集、处理和通信功能集成于单一相机内，从 而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视 觉解决方案。
• 未来的发展方向是智能相机与基于微机的机器视觉系统之间的 性能差距越来越小，而智能相机凭借其成本低、简单易用、结 构紧凑等优点将得到越来越广泛的应用。因此，越来越多的相 机和板卡制造商都在开发智能相机。
机器视觉系统概述
基于PC的视觉系统利用了PC的开放性、高度的编程灵活性和良 好的Windows界面，同时系统总体成本较低。PC-Based系统一般 可接多个镜头，满足特殊场合的集成应用需求。
• 以我们公司的M系列产品为例，可以同时支持四个Gige相机，配 套软件方面，可视化控件、图形化编程环境，甚至Windows下的 其他编程软件都可以集成到一个界面，用户可用它快速开发复 杂高级的应用。
机器视觉系统概述
机器视觉系统的构成 一个典型的工业机器视觉系统包括：
光源 镜头 相机（包括CCD 相机和COMS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
机器视觉系统概述
24 VDC电源 I/O
IMPACT
Ethernet (可选) 串口 (可选) 操作界面(可选) 相机
机器视觉系统概述
空间分辨力，通过配置各种光学镜头可以观测小到微米，大到 天体的目标。 速度，相机快门时间可达微秒级，高速相机帧率可达1000以上 。 感光范围，从紫外到红外很宽的光谱范围，还有射线特殊相机 。 环境要求，对对环境适应性强，可以加防护装置。 灰度分辨力，目前一般多使用8bit，256灰度等级，采集系统可 以具有10bit，12bit，16bit等灰度等级。 非接触测量
10. 保险、恶略环境、操作人员安全等等
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机器视觉系统概述
1990-1998年为初级阶段。期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎 其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。自从1998年， 越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广 东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。 1998-2002年定义为机器视觉概念引入期。在此阶段，许多著名视觉 设备供应商，例如，北京和利时电机技术有限公司曾经被五家外国公 司选做主要代理商或解决方案提供商。 从2002年至今，我们称之为机器视觉发展期，中国机器视觉呈快速增 长趋势。
机器视觉优势
1.
2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
质量 & 精度 – 一致性、无主观意识、, 24/7在线监测
劳动力成本 – 机器视觉更具有成本效益 减少废料 - 捕捉生产过程中有缺陷的产品提早剔出 速度 – 机器视觉检测快于人工检测 客户关系 – 使用机器视觉维系客户 数据备份 – 使用数据工具保存产品检测数据 技术配合 – 联网其它工厂自动化 (机器人) 远端监控 – 远程诊断调试设备以及排除故障 错误校对 – 在错误发生前冗余检测
实用案例分析
3、装瓶过程中最严格的质检员： A、瓶体分类 B、标签检查 C、缺损识别 D、灌瓶液位测量 E、支持动态检测，吞吐量可达：25 物件/秒
实用案例分析
4、完整性检测：-确保标签与实际物品相符 A、标签印刷是否正确 B、外形轮廓检查 C、表面检测 D、代码识别 E、可使用频闪或连续光源 F、支持动态或静态检测吞吐量：10 物件/秒
感应器
镜头
产品方向 光源 剔除装置
触发信号 错误信号输出 电源 I/O 控制器
PLC
不良品
机器视觉系统概述
其起点难以准确考证，其大致的发展历程是 ： 20世纪50年代提出机器视觉概念 20世纪70年代真正开始发展 20世纪80年代进入发展正轨 20世纪90年代发展趋于成熟 20世纪90年代后高速发展
机器视觉系统概述
2.电子行业 A、对 IC表面字符的识别及管脚数目的检查、长短脚的判别、 管脚间距离的检测。 B、高速贴片机上对电子元件的快速定位。 C、精密电子元件上微少的异物和缺陷的检查，进行晶片单品 合格与否的判定。
机器视觉系统概述
3、包装行业 A、对包装袋表面条码读取和生产日期的检测。 B、药片生产中对药片的外形及其包装情况的检查。 C、胶囊生产中对壁厚和外观的检查。
机器视觉
适应性差，容易受复杂背景及环境变化的影响 虽然可利用人工智能及神经网络技术，但智能很差， 不能很好地识别变化的目标 受硬件条件的制约，目前一般的图像采集系统对色 彩的分辨能力较差，但具有可量化的优点 强，目前一般使用256灰度级，采集系统可具有 10bit、12bit、16bit等灰度级 目前有4K×4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机，通 过备置各种光学镜头，可以观测小到微米大 到天体的目标 快门时间可达到10微妙左右，高速像机帧率可达到 1000以上，处理器的速度越来越快 从紫外到红外的较宽光谱范围，另外有X光等特殊 摄像机 对环境适应性强，另外可加防护装置 精度高，可到微米级，易量化 客观性，可连续工作
机器视觉系统概述
机器视觉的功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发 展的。据不完全统计，目前全球整个视觉市场总量大概在70亿 美元这个规模，并且按照每年8.8%的速度在增长。 而在中国，由于工业自动化程度还没有达到国外的先进水平， 所以机器视觉在中国的应用还处于起步阶段，但是随着制造业 对自动化的需求以及对生产质量和管理水平的不断提高，中国 对于机器视觉的需求将会不断上升。
机器视觉系统概述
机器视觉的特点
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适 合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用 机器视觉来替代人工视觉； 同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且 精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动 化程度； 而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技 术。