机器视觉系统的建立与应用
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。
2024 工业机器视觉编程与应用
2024 工业机器视觉编程与应用2024年工业机器视觉编程与应用展望在2024年，工业机器视觉编程与应用将继续迎来快速发展和广泛应用。
这一领域的技术不断创新，为工业生产和制造业带来了前所未有的效率和精确度。
首先，我们可以看到工业机器视觉编程在各个行业中的广泛应用。
在制造业中，机器视觉将被用于自动化生产线上的检测和质量控制。
通过使用高分辨率的摄像头和先进的算法，机器视觉可以实时检测产品的缺陷和错误，并及时做出反应。
这将大大减少人为错误和生产线的停机时间，提高产品的质量和产量。
另外，工业机器视觉编程还将在物流和仓储领域发挥重要作用。
通过使用视觉传感器和机器学习算法，机器视觉可以准确地识别和跟踪物体。
这将使得仓储管理更加高效，并且可以实现自动化的货物分拣、库存管理和物流运输。
此外，工业机器视觉编程还将在智能制造和人机协作领域得到广泛应用。
通过将机器视觉与机械臂和其他机器人设备相结合，可以实现更高级的自动化生产和灵活性。
机器视觉可以实时检测并识别人类的动作和姿态，从而使得机器人可以更安全地与人类共同工作。
然而，随着机器视觉技术的发展和应用日益广泛，我们也面临一些挑战。
首先，训练和设计高效的机器视觉算法是一个复杂的任务。
需要投入大量的时间和资源来收集和标注数据，并对算法进行优化和训练。
此外，随着数据量和算法的不断增长，我们也需要解决存储和处理大规模数据的问题。
总体而言，2024年将是工业机器视觉编程与应用迈向新的高度的一年。
随着技术的不断发展和应用的不断创新，我们可以期待工业生产和制造业将取得更大的突破和进步。
工业机器视觉编程的发展将推动着工业智能化的进程，为人类创造更加便利和高效的生产环境。
此外，在2024年，工业机器视觉编程与应用还将进一步与其他先进技术进行整合。
其中之一是人工智能（AI）。
通过结合机器学习和深度学习算法，工业机器视觉可以更好地理解和识别复杂的图像和场景。
它可以不断学习并提高自己的准确性和效率。
列举1～2个机器视觉应用案例,并解释其工作原理。
机器视觉技术是一种能够使机器“看”的技术，通过摄像头、图像处理器和相关的算法，使机器能够模拟人眼的功能，实现对物体、场景等视觉信息的感知和理解。
在众多领域中，机器视觉技术都得到了广泛的应用，本文将结合实际案例，介绍机器视觉技术在工业和医疗领域中的应用，并阐述其工作原理。
一、工业领域中的机器视觉应用案例1. 自动化生产线中的质量检测在工业生产中，产品质量的稳定性和一致性对于企业的生产效率和产品质量都至关重要。
传统的质量检测需要大量的人力和时间，而且不够准确，难以满足大规模工业生产需求。
机器视觉技术的应用，可以实现对产品表面、尺寸、外观等多个维度的快速检测，大大提高了检测效率和准确性。
具体工作原理是通过摄像头获取产品的图像信息，然后借助图像处理算法对图像进行分析和处理，最终实现对产品各项指标的检测和评估。
2. 无人驾驶车辆中的视觉感知技术无人驾驶汽车作为近年来智能交通领域的一项重要技术突破，其中的视觉感知技术是实现无人驾驶的重要一环。
通过激光雷达、摄像头等设备，无人驾驶汽车可以实时感知周围环境的图像信息，包括道路、交通标志、车辆、行人等，然后利用机器学习和深度学习算法对这些图像信息进行分析和理解，从而实现车辆的自主导航和智能决策。
这一技术的应用，将对未来交通、出行和城市规划等领域产生深远的影响。
二、医疗领域中的机器视觉应用案例1. 医学影像诊断在医学影像诊断领域，机器视觉技术发挥了巨大作用。
医学影像如CT、MRI等传统上需要医生凭借经验和专业知识进行诊断，费时费力且存在一定主观性，而引入机器视觉技术后，可以实现对医学影像的自动分析和诊断，辅助医生进行更准确、更快速的临床诊断。
其工作原理是通过机器学习算法对大量医学影像数据进行学习和训练，从而建立起对各种疾病、病变的自动识别和分析能力，大大提高了医学影像诊断的准确性和效率。
2. 手术辅助系统在微创手术和精准手术领域，机器视觉技术的应用也成为了一大亮点。
机器视觉技术的应用和实践
机器视觉技术的应用和实践随着人工智能技术的发展，机器视觉技术也日渐成熟并实现了广泛的应用。
机器视觉技术是一种透过相机或其他光学设备捕捉图像，并利用计算机视觉算法对图像进行处理的技术。
这种技术可以分为三个主要的步骤：图像采集、图像处理和结果呈现。
在本文中，将介绍机器视觉技术的应用和实践。
一、机器视觉技术的应用1. 自动驾驶自动驾驶技术需要使用各种传感器、摄像头和雷达等设备捕获路面信息和交通信号。
机器视觉技术将这些采集到的数据形成对路面情况的分析，指导车辆的行驶和判断。
测量车道宽度、车速测量、车道控制以及交通标志识别都是机器视觉技术的应用。
2. 工业自动化生产在机器视觉的应用中，工业自动化生产是最为广泛的应用之一。
机器视觉技术可以对工业生产过程中的各个关键点或参数进行检测、分析、识别和监控，并给出相应的控制和调节信号，实现对整个工业生产线的自动化控制。
3. 物体识别和追踪机器视觉技术可以用于物体识别和跟踪，这在监控、安全和医疗等方面都有重要的应用。
通过摄像机采集图像和识别算法的处理，机器视觉可以自动检测犯罪行为或异常活动，及时警报和调度警力。
在医疗领域，机器视觉可以帮助医护人员自动检测和追踪手术过程中的重要部位和器官，并给出安全警报。
4. 人机交互机器视觉技术也可以用于人机交互，为人们提供丰富的交互体验。
例如，通过面部表情检测技术将用户的情绪状态反馈到计算机系统中，使得用户可以用面部表情控制游戏、指挥家庭自动化系统和控制终端。
二、机器视觉技术的实践1. 人脸识别人脸识别技术是机器视觉技术的一项应用，它可以帮助识别在公开场合出现的危险人物。
例如，在大型公共场所如机场、车站、体育场馆等，人脸识别系统可以将摄像头拍摄的图像与用户数据库中的数据进行比对，轻松地识别出嫌疑人，以实现对安全的保障。
2. 医学影像分析医学影像分析技术使用机器视觉技术来自动分析，处理和评估医学图像，包括医学检查（如X光和MRI）和生物医学图像（如细胞和组织切片）。
机器视觉系统的建立与应用
机器视觉系统的建立与应用摘要：本文简要介绍了机器视觉系统的概念，提出了机器视觉系统的方案设计，然后分析机器视觉系统的应用。
关键词：机器视觉图像应用一、机器视觉系统的概念（一）基本概念与组成机器视觉技术涉及数字图像处理技术、模式识别、自动控制、光源和光学成像知识、模拟与数字视频技术、计算机软硬件和人机接口等多学科理论和技术，因此很难给出一个准确的定义．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，RoboticIndustries Association)的自动化视觉分会对机器视觉的定义：“机器视觉是通过光学的、非接触的传感器自动地获取和解释处理一个真实物体的图像，以获取所需信息或用于控制机器运动或过程”。
机器视觉主要研究利用计算机来模拟人的视觉功能，采用一个或多个摄像机抓拍客观事物的实际图像，经过数字化等一系列处理提取需要的特征信息，然后加以理解并通过逻辑运算最终实现工业生产和科学研究中的检测、测量和控制等功能。
一个典型的机器视觉应用系统包括光源、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理系统(或平台)、机器视觉软件模块、输入输出和控制执行模块等部件。
（二）高质量图像的评判标准图像质量的好坏是机器视觉系统的关键所在，一般来说，一幅高质量的图像应该满足下列条件：(1)被测目标的特征部位充满视场，这需要通过选择合适的镜头、工作距离、光源和摄像机配合实现，从而可达到最大限度地利用系统的分辨率；(2)对比度合适，即灰度级的最大值接近255，而最小值靠近0，使图像不失真；(3)焦距准确，目标成像清楚，切忌图像轮廓重叠造成图像模糊；(4)图像畸变小或无畸变，在精确测量系统中这一点尤为重要。
二、机器视觉系统的方案设计由于机器视觉系统的应用范围特别广泛，在不同的应用系统里会选用不同的组成部件，但是无论何种系统都离不开最基本的几个组成部分．在配置机器视觉系统时，主要部件之间要相互协调、配合才能组成一个成功的机器视觉系统．下面讨论在选择各主要部件时应遵循的几个原则：1．光源光源不是简单的照亮物体而已，与照明方案的配合，以合适的方式将光线投射到被测目标上，应尽可能地突出拍摄目标的特征量部分，使需要检测的部分与那些不重要部分之间应尽可能地产生明显的区别，增加足够的对比度；同时还应保证足够的整体亮度、强度等，上述因素直接影响输入数据的质量和至少30％的实际应用效果．好光源和照明方式的设计能够改善整个系统的分辨率，降低噪声，简化图像分析与处理的软件算法，因此在机器视觉应用系统中，好的光源与照明方案往往对整个系统起着非常重要的提升作用，是视觉图像采集中一个关键的环节．对光源和照明系统设计的原则要求“照明均匀，避免反光”。
机器视觉定义、发展概况、构造及应用等系统认识
机器视觉定义、发展概况、构造及应用等系统认识一、机器视觉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，得到被摄目标的形态信息，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。
二、发展概况如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。
其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。
经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。
《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的最高水平。
2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。
相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。
2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。
电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。
2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。
市份额达到了46.3%。
电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。
三、基本构造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。
高教社2023王志明工业机器视觉系统编程与应用教学课件-机器视觉
机器视觉系统三个部分缺一不可，选取合适的光学成像系统，采集适合处理的图像，是完成视觉检测的基本 条件;开发稳定可靠的图像处理系统是视觉检测的核心任务;可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能 的保障。
从狭义的图像处理角度出发，机器视觉属于计算机视觉的一个分支。但机器视觉系统中一定包含硬件，相对而言更偏重行 业应用。计算机视觉系统中不一定包含硬件，更偏重算法的实现。
现在，机器视觉广泛代指在工厂和其他工业环境中使用的自动化成像“系统”，正如在装配线上工作的检验人员通过目视 检查零件来判断工艺质量一样，视觉工程师通过将视觉器件、控制器件与图像处理软件有机组合，构建一套完整的处理流程， 完成识别、定位、引导、测量、检测等综合功能。
机器视觉
1.3.4 为什么要使用机器视觉
第7页
(3)互联互通标准:机器视觉系统内部以及其与智能制造设备之间、与企业的管理系统之间，都有必要进行互联互通，使设 备和制造管理朝着更智能的方向发展。目前机器视觉行业内部，欧洲机器视觉协会(EMVA)开发了摄像机通用接口标准 GenICam，自动成像协会(AIA)制定了 GigE Vision,USB3 Vision 等相机通信协议,等等。机器视觉行业还与其他行业协会合 作，不断拓展互联互通的外延，旨在促成机器视觉系统与其他行业的互联互通。
谢谢观看！
1、机器视觉发展历程 1969 年，贝尔实验室的两位科学家威拉德·博伊尔和乔治·史密斯发明了电荷耦合器件(CCD)。CCD 是一种将光子转化为 电脉冲的器件，很快成为了高质予诺贝尔物理学 奖。 1975 年，柯达公司工程师史蒂文·萨森创造性地利用Super 8 摄像机的废弃零件、一个电压表、一个 100 100 像素的精 细 CCD，以及六块电路板，制造出了世界上第一台数码相机。这个约 3.6 kg重的相机花了 23 s 来拍摄一张百万像素级的黑白 图像。拍摄下来的图像被记录在盒式磁带上，并可以在黑白电视机上显示。 1982 年，Cognex 公司推出了读取、验证、确认零件和组件上印刷字母、数字和符号的视觉系统 DataMan，这是世界 上第一套工业光学字符识别系统。
机器视觉技术和其应用
机器视觉技术和其应用机器视觉技术是一种基于计算机视觉、图像处理、计算机图形学、模式识别等技术的综合性技术，可以使计算机像人类一样“看到”和“理解”图片或视频。
目前，机器视觉技术已经广泛应用于各行各业，如自动驾驶、智能安防、医疗诊断、工业制造等领域，为人类带来了巨大的便利和效益。
一、机器视觉的基础技术机器视觉技术的基础是计算机视觉和图像处理技术。
计算机视觉是指通过计算机对图像进行分析和处理，并进行相关决策的技术，主要包括图像处理、图像增强、特征提取和目标跟踪等技术。
图像处理是计算机视觉的基础技术，可以对图像进行去噪、滤波、增强、缩放等处理，以便更好地提取相关信息。
特征提取是计算机视觉的核心技术，通过对图像中的关键特征进行提取和识别，从而实现目标检测、分类和识别等功能。
除了计算机视觉技术外，机器视觉还需要其它的技术支持，包括自然语言处理、语音识别、机器学习和深度学习等。
这些技术可以为机器视觉提供更强大的分析和判断能力，弥补计算机视觉技术的不足。
二、机器视觉技术的应用机器视觉技术的应用非常广泛，以下是几个典型的应用场景：1、自动驾驶自动驾驶技术是机器视觉技术的一个重要应用领域，它可以使车辆在没有人类干预的情况下自主驾驶。
自动驾驶技术需要使用相机、激光雷达、GPS等各种传感器获取行驶环境中的信息，并使用机器视觉技术进行分析和处理，以便更好地理解环境中的各种物体和障碍物，从而更好地规划行驶路线和动作。
2、智能安防智能安防是另一个广泛应用机器视觉技术的领域。
机器视觉技术可以帮助摄像机更好地识别物体和人脸，从而帮助安防系统更好地检测和阻止突发事件。
例如，在银行、商场、车站等公共场所，智能安防系统可以利用机器视觉技术对人群进行监测，及时发现异常行为，以避免安全风险。
3、医疗诊断机器视觉技术在医疗领域也扮演着重要的角色。
机器视觉技术可以帮助医生更好地识别和诊断患者的疾病，例如癌症的早期诊断和糖尿病的病变评估等。
通过对医学图像进行分析和处理，机器视觉技术可以帮助医生更准确地识别病变和异常，从而更好地指导患者的治疗。
机器视觉应用--ppt课件
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
通过单相机的视觉系统对目标对象进行图像分析，给出位置坐标。机器人通过位置坐标修正当前动作姿态，调整抓取位置。
相机
通用机器人
定位对象
ViTEX视觉控制器
机器人应用介绍
工作距离
工作距离估算＝（视野宽度／２）／ｔａｎ（视场角／２）
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 相机感光芯片：１／１.８“ 镜头：１６ｍｍ 视场角：１８.６８度 工作距离估算：（６０／２）／ｔａｎ（１８.６８／２）＝１８２.４ｍｍ
视觉系统选型
视觉系统光源选型
环形光
条形光
背光
线性光
同轴光
通用外观检测
矩形或较大物体外观检测
机器人应用介绍
视觉＋机器人应用的优点
更高精度
通过视觉的定位可以实现比传统的机械工装更高的定位精度，使机器人能够实现更高精度的装配。
更高灵活度
更复杂的检测
更高的经济性
对不同的产品做抓取的时候，通过使用那个视觉系统可以快速的切换产品的规格，而无需更换复杂的工装夹具。
某些视觉检测的应用无法采用一个相机完成检测，多个相机的成本和安装要求过高。可以通过机器人带相机的方式实现单工位多检测任务的应用。
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 分辨率：１２８０ｘ１０２４ 精度估算值：１／１０００ 精度估算：６０ｘ（１／１０００）＝０.０６ｍｍ／像素 精度精确计算： （８０／１２８０）ｘ（６０／１０２４）＝０.０６２５ｘ０.０５９ｍｍ／像素
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机器视觉系统的建立与应用
摘要：本文简要介绍了机器视觉系统的概念，提出了机器视觉系统的方案设计，然后分析机器视觉系统的应用。
关键词：机器视觉图像应用
一、机器视觉系统的概念
（一）基本概念与组成
机器视觉技术涉及数字图像处理技术、模式识别、自动控制、光源和光学成像知识、模拟与数字视频技术、计算机软硬件和人机接口等多学科理论和技术，因此很难给出一个准确的定义．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的定义：“机器视觉是通过光学的、非接触的传感器自动地获取和解释处理一个真实物体的图像，以获取所需信息或用于控制机器运动或过程”。
机器视觉主要研究利用计算机来模拟人的视觉功能，采用一个或多个摄像机抓拍客观事物的实际图像，经过数字化等一系列处理提取需要的特征信息，然后加以理解并通过逻辑运算最终实现工业生
产和科学研究中的检测、测量和控制等功能。
一个典型的机器视觉应用系统包括光源、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理系统(或平台)、机器视觉软件模块、输入输出和控制执行模块等部件。
（二）高质量图像的评判标准
图像质量的好坏是机器视觉系统的关键所在，
一般来说，一幅高质量的图像应该满足下列条件：
(1)被测目标的特征部位充满视场，这需要通过选择合适的镜头、工作距离、光源和摄像机配合实现，从而可达到最大限度地利用系统的分辨率；
(2)对比度合适，即灰度级的最大值接近255，而最小值靠近0，使图像不失真；
(3)焦距准确，目标成像清楚，切忌图像轮廓重叠造成图像模糊；
(4)图像畸变小或无畸变，在精确测量系统中这一点尤为重要。
二、机器视觉系统的方案设计
由于机器视觉系统的应用范围特别广泛，在不同的应用系统里会选用不同的组成部件，但是无论何种系统都离不开最基本的几个组成部分．在配置机器视觉系统时，主要部件之间要相互协调、配合才能组成一个成功的机器视觉系统．下面讨论在选择各主要部件时应遵循的几个原则：
1．光源
光源不是简单的照亮物体而已，与照明方案的配合，以合适的方式将光线投射到被测目标上，应尽可能地突出拍摄目标的特征量部分，使需要检测的部分与那些不重要部分之间应尽可能地产生明显的区别，增加足够的对比度；同时还应保证足够的整体亮度、强度等，上述因素直接影响输入数据的质量和至少30％的实际应用效果．好光源和照明方式的设计能够改善整个系统的分辨率，降低噪声，简化图像分析与处理的软件算法，因此在机器视觉应用系统中，好的光源与照明方案往往对整个系统起着非常重要的提升作用，是视觉图像采集中一个关键的环
节．对光源和照明系统设计的原则要求“照明均匀，避免反光”。
2.镜头
镜头是整个机器视觉系统与被测物体接触最近的部件，它相当于人眼的晶状体，入射光正是通过它才使得外界的景物成像到摄相机光敏面上，镜头的质量直接影响机器视觉系统的整体性能，因此合理选择并安装光学镜头是保证清晰成像同时获得正常视频信号的基础．光学镜头的基本参数包括焦距、相对孔径和像面尺寸，其中焦距决定了成像目标在图像传感器的图像大小，相对孔径直接影响着镜头的分辨率和照度．
2.摄像机
摄像机实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号．光电转换器件是构成摄相机的核心器件．目前典型光电转换器件有真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等．而工业用摄像机主要选用CCD和CMOS．CI2D是目前机器视觉最为常用的图像传感器．它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件．其突出特点
是以电荷作为信号，而不同于其他器件是以电流或者电压为信号．这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像号．CCD具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点．摄像机使用的CL’D 芯片大小受测量物体的大小和分辨率的影响，标准CCD芯片尺寸比例是4：3，而一般摄像机指标给出的是其感光区域对角线的长度。
三、机器视觉系统及典型应用分析
（一）机器视觉的典型应用
(1) 纺织与服装断纱检测；
·织染检测；
·布料、皮革形状检测。
(2) 食品与粮食
·粮食异物检测、分拣与色选；·饮料液位检测；
·生产日期、保质期字符识别；·灌装线上空瓶的破损、洁净检测。
(3) 特种检验
·缆绳磨损与破损检测；
·容器与管道探伤；
·游乐设施速度检测；
·危险装备的在线状态检测。
(4) 包装
·外观完整性检测；
·条码识别：
·唛头、密封性检测。
(5) 机械制造
·零部件外形尺寸检测；
·装配完整性检测；
·部件的定位与姿态识别；
·零件、发动机，底盘等编号的同色凹字符识别。
(6) 邮政分拣
·邮政编码识别；
·包裹物品检测
(7) 海关与口岸
·指纹、掌纹，虹膜与人脸识别；
·货物识别；
·安检危险物品检测。
此外，机器视觉还广泛应用于集成电路检测、航空航天，军事国防，消防和公路交通等。
下面通过一个具体的视觉系统来说明。
（二）机器视觉在汽车辅助自动驾驶中的应用
在汽车的辅助自动驾驶中，机器视觉系统的典型应用。
机器视觉系统在其中的主要任务在于，完成对车辆前方、车辆后方和两侧，以及车内驾驶员行为等各种视觉信息的获取和处理，并完成辅助驾驶指令的发出。
其中前方车辆和路况信息对安全驾驶起着关键作用。
汽车辅助自动驾驶，是未来发展智能汽车的前提和基础。
着重介绍该立体视觉系统，该系统已经完成实验室研究视觉的立体视觉系统。
获取前方的车辆和路况信息，也包括道路标志信息。
其基本原理是用两台CCD摄像机以不同角度获取物体图像，通过空间物点在两幅图像中对应像点之间的几何位置关系来重构该物点的空间三维坐标。
根据本车的速度和与前方车辆的相对位置或距离，不断检测前方视场范围内的车辆和环境信息，得到前方车辆的速度、车辆的高宽尺寸，并获取前方路况其他信息，如道路标志信息，路面障碍物信息等。
根据得到的综合信息，辅助驾驶人员采取安全、有效的操控方式。
达到高精度三维定位的一个关键前提是特征向量的选取以及高精度立体匹配。
在车辆前向对称位置，左右装置双目视觉的立体视觉系统。
获取前方的车辆和路况信息，也包括道路标志信息。
其基本原理是用两台CCD摄像机以不同角度获取物体图像，通过空间物点在两幅图像中对应像点之间的几何位置关系来重构该物点的空间三维坐标。
根据本车的速度和与前方车辆的相对位置或距离，不断检测前方视场范围内的车辆和环境信息，得到前方车辆的速度、车辆的高宽尺寸，并获取前方路况其他信息，如道路标志信息，路面障碍物信息等。
根据得到的综合信息，辅助驾驶人员采取安全、有效的操控方式。
达到高精度三维定位的一个关键前提是特征向量的选取以及高精度立体匹配。
参考文献：
[1] 王庆有.CCD应用技术.[M].天津:天津大学出版社.2000.
[2] 张峰,王晓琳,曾广周,一种基于模式组件的工作流管理系统构建方法.[J].计算机工程.2006.32(2).
[3] 孙瑞志,史美林,支持工作流动态变化的工作流元模型.[J].软件学报.2003.14.(1).。