基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现
HALCON在3D视觉及机器人中的应用介绍
HALCON在3D视觉及机器人中的应用介绍在3D视觉领域中，HALCON可以进行3D建模、3D测量和3D视觉检测等任务。
首先，HALCON可以实现3D点云数据的获取和处理。
它具有强大的点云库，可以对点云数据进行滤波、配准和拼接等操作，从而得到高质量的3D重建结果。
其次，HALCON还可以进行3D模型的创建和匹配。
它具有多种建模方法，包括基于CAD模型、基于视觉标定和基于深度图像等，可以根据实际需求选择最合适的方法。
此外，HALCON还可以进行3D物体的姿态估计和测量，可以实现对物体的精确定位和尺寸测量，可以广泛应用于工业自动化、智能制造和机器人视觉等领域。
在机器人领域中，HALCON可以用于机器人的视觉导航、目标检测和物体抓取等任务。
首先，HALCON可以与机器人系统进行无缝集成，实现机器人的定位和导航。
它可以通过摄像头获取环境图像，并进行图像处理和分析，实现机器人的自主导航和路径规划。
其次，HALCON可以用于机器人的目标检测和识别。
它具有强大的图像处理和模式识别功能，可以实现对不同目标的检测和识别，可以帮助机器人实现智能感知和自主决策。
此外，HALCON还可以用于机器人的物体抓取和操作。
它可以根据3D物体的形状和姿态信息，实现对物体的精确抓取和操作，可以广泛应用于工业机器人、服务机器人和医疗机器人等领域。
除了上述应用外，HALCON还可以应用于其他一些领域的机器视觉和机器人控制任务。
比如，HALCON可以用于医疗影像的处理和分析，可以帮助医生实现病灶的定位和诊断。
此外，HALCON还可以用于安防监控和智能交通系统中的车辆识别和行人跟踪，可以帮助实现安全管理和交通流量控制。
此外，HALCON还可以应用于无人机、无人车和无人潜水器等无人系统中，可以帮助实现自主导航和环境感知。
总之，HALCON在3D视觉及机器人中的应用非常广泛，可以帮助解决各种复杂的视觉和控制问题，是一个非常有价值的工具和平台。
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基于HALCON的双目立体视觉系统实现
基于HALCON的双目立体视觉系统实现双目立体视觉系统是一种模拟人眼观察物体的视觉系统，通过两个摄像机模拟人眼的双眼观察物体的方式，获取物体的三维信息。
HALCON是一种广泛应用于机器视觉领域的开发工具，可以用于开发和实现双目立体视觉系统。
双目立体视觉系统通过两个距离较短的摄像机成像同一个场景，利用两个图像的差异来计算场景中物体的深度信息。
在HALCON中，实现双目立体视觉系统的关键步骤包括相机校准、图像获取、图像匹配以及深度计算。
首先，进行相机校准。
双目相机系统的校准是获取准确三维信息的基础，HALCON提供了相机标定工具来获取相机的内参和畸变参数。
通过使用标定板或者特定的标定物体拍摄一组图像，可以通过HALCON的相机标定工具获取相机的校准参数。
接下来，进行图像获取。
使用两个相机同时拍摄同一个场景的图像，获取左右两个相机的图像。
HALCON提供了图像处理的函数和工具，可以方便地读取和处理图像。
然后，进行图像匹配。
通过对左右两个相机的图像进行匹配，找到对应的视差点对。
HALCON提供了多种图像匹配算法，可以根据具体的应用需求选择合适的算法，例如基于相似度的匹配算法、基于特征点的匹配算法等。
最后，进行深度计算。
根据图像匹配得到的视差点对，可以通过三角测量方法计算物体的深度信息。
HALCON提供了三角测量的函数和工具，可以根据视差和相机间的基线距离计算出物体的深度。
除了基本的双目立体视觉系统实现，HALCON还提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数，可以进行目标检测、目标跟踪、图像分割等进一步的应用开发。
双目立体视觉系统在智能制造、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛应用。
通过HALCON的支持，可以方便地实现双目立体视觉系统，并为各种应用场景提供高效可靠的解决方案。
总结来说，基于HALCON的双目立体视觉系统实现，需要进行相机校准、图像获取、图像匹配和深度计算等步骤。
HALCON提供了丰富的函数和工具，可以方便地实现这些步骤，并为双目立体视觉系统的应用提供强大的支持。
一种基于halcon视觉算法的人流量统计装置及方法与流程
一种基于halcon视觉算法的人流量统计装置及方法与流程
一、背景介绍
随着社会的快速发展，人流量统计在公共场所、商业区域和交通领域等方面具有重要意义。
传统的人流量统计方法存在诸多不足，如人工计数准确性低、耗时耗力等。
为了提高人流量统计的准确性和效率，本文提出一种基于Halcon视觉算法的人流量统计装置及方法。
二、Halcon视觉算法概述
Halcon是一种强大的机器视觉开发软件，广泛应用于图像处理、分析和识别等领域。
本研究中，利用Halcon视觉算法对图像进行处理，实现人流的检测和统计。
三、人流量统计装置的设计与实现
1.硬件设备：摄像头、处理器、显示屏等。
2.软件系统：基于Halcon视觉算法的程序设计。
（1）图像采集：摄像头捕捉现场场景，获取含有行人图像的数据。
（2）图像预处理：对原始图像进行去噪、灰度化、二值化等操作，提高图像质量。
（3）特征提取：通过边缘检测、轮廓提取等方法，获取行人特征。
（4）行人识别：结合形态学处理、模板匹配等技术，判断图像中是否存在行人。
（5）人数统计：对识别出的行人进行计数，实现人流量统计。
四、实验结果及分析
实验结果表明，本文提出的人流量统计方法具有较高的准确性和稳定性。
与传统方法相比，该方法在准确性、实时性和实用性方面具有显著优势。
五、结论与展望
本文提出了一种基于Halcon视觉算法的人流量统计装置及方法，实验结果表明该方法具有较高的准确性和实用性。
未来研究可进一步优化算法，提高装置的性能和适应性，以满足更多场景的需求。
Halcon机器视觉算法原理与编程实战
不断发展的领域，需要我们不断学习和探索新的算法和技 术。”
精彩摘录
“通过阅读这本书，你将学习到机器视觉的基本原理、算法和编程技巧，并 掌握一些常用的机器视觉工具和库的使用方法。”
精彩摘录
这些摘录展示了《Halcon机器视觉算法原理与编程实战》这本书的全面性和 实用性。这本书不仅介绍了机器视觉的基本概念和原理，还详细介绍了各种机器 视觉算法和技术，以及如何使用它们来解决实际问题。这本书还提供了大量的实 际案例和编程示例，以帮助读者更好地理解和应用所学知识。无论是初学者还是 专业人士，都可以从这本书中受益匪浅。
阅读感受
当然，这本书也有一些需要改进的地方。例如，书中的代码示例和实验数据 都是用Halcon软件实现的，对于不熟悉Halcon软件的读者来说可能会有一定的学 习难度。书中对于某些算法的讲解还不够详细，需要读者进一步查阅相关资料进 行学习和理解。
阅读感受
《Halcon机器视觉算法原理与编程实战》是一本非常实用的机器视觉算法和 编程参考书籍，适合于从事机器视觉领域的开发人员和技术人员阅读。通过阅读 这本书，可以深入了解机器视觉算法和编程的基础知识，学习如何使用Halcon软 件进行机器视觉应用开发，同时还可以了解一些高级的机器视觉算法和应用案例。 虽然这本书还存在一些不足之处，但仍然是一本非常值得推荐的机器视觉算法和 编程参考书籍。
目录分析
在实战篇中，第八章至第十章分别介绍了三个具体的机器视觉应用案例。这 些案例涵盖了工业检测、人脸识别和自动化装配等领域，通过这些案例，读者可 以更好地了解Halcon软件在实际应用中的使用方法和技巧。
目录分析
本书还提供了附录和
作者简介
作者简介
这是《Halcon机器视觉算法原理与编程实战》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现
基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现一、引言机器视觉是一种将图像处理和分析技术与计算机视觉相结合的技术，用于使计算机具备对物体进行辨识、判别、分析和认知的能力。
HALCON （High-Level-Application-Programming-Interface-C-Library-Object-Navigator）是一种功能强大的机器视觉库，广泛应用于工业自动化、智能交通、智能仓储等领域。
本文将基于HALCON进行机器视觉系统的研究与实现。
二、研究内容1.系统需求分析根据实际应用需求，对机器视觉系统的功能进行分析和定义，包括物体识别、定位、测量等功能。
同时，对系统的性能要求进行明确，例如识别准确率、速度要求等。
2.图像采集与预处理设计合适的图像采集系统，选择合适的相机设备，并进行图像采集与预处理。
预处理包括图像去噪、灰度化、滤波等操作，以提高后续处理的准确性和可靠性。
3.物体识别与定位算法4.系统性能测试与优化对已实现的机器视觉系统进行性能测试，包括准确性、速度、稳定性等指标进行评估。
根据测试结果，对系统进行优化与调整，提高系统的整体性能。
5.系统集成与应用将机器视觉系统与实际应用场景进行集成，根据系统需求进行相应的界面设计，方便用户对系统的操作与使用。
并根据实际应用需求，进行系统的功能扩展与升级。
三、实验与结果在本文的研究中，我们选择了一个工业自动化的应用场景，以汽车零件尺寸的测量为例，进行了机器视觉系统的研究与实现。
经过系统设计与实现，我们成功地实现了对汽车零件进行测量的功能。
系统在准确性、速度和稳定性等方面均达到了实际需求，并得到了应用方的认可与好评。
四、结论本文基于HALCON进行了机器视觉系统的研究与实现，实现了对汽车零件尺寸的测量功能。
通过实践应用，验证了HALCON的强大功能和可靠性。
在实际生产中，机器视觉系统具有广泛的应用前景，可以大大提高生产效率和产品质量。
同时，我们也意识到系统的改进与优化是一个持续的过程，需要不断地进行迭代和创新。
2024 halcon机器视觉算法与
2024 halcon机器视觉算法与2024年，Halcon机器视觉算法经历了一系列的更新与发展，不断推动着机器视觉技术的进步。
在这一年，Halcon推出了全新的深度学习算法，极大地提升了机器视觉在图像处理和分析方面的能力。
新的深度学习算法采用了先进的卷积神经网络架构，能够通过学习大量的图像样本来进行图像分类、目标检测和图像分割等任务。
相比传统的机器学习算法，深度学习算法具有更高的准确性和鲁棒性。
此外，Halcon还引入了一系列的先进特征提取算法，如SIFT、SURF和ORB等，用于快速而准确地提取图像中的关键特征。
这些算法基于图像的局部特征，能够在光照变化、遮挡等复杂环境下仍然具有很好的稳定性。
在图像匹配和物体定位方面，Halcon的机器视觉算法也有了飞跃性的进步。
通过使用新的匹配算法和优化技术，Halcon能够在大规模图像数据库中快速地找到最佳匹配，并估计出物体的位置和姿态。
此外，Halcon还针对不同应用领域推出了一些专门的算法模块，如工业自动化、医疗影像和智能交通等。
这些算法模块具有针对性，能够在特定的应用场景下实现更高的检测准确性和处理速度。
综上所述，2024年的Halcon机器视觉算法通过引入深度学习算法、先进特征提取算法和优化技术等，不断提升了机器视觉的性能和功能，推动了机器视觉技术的发展。
此外，2024年Halcon机器视觉算法还进一步优化了图像处理和分析的速度和稳定性。
通过针对不同硬件平台进行底层优化和算法并行处理，Halcon能够在较短的时间内处理大量的图像数据，并实时输出准确的分析结果。
在图像识别和分类方面，Halcon引入了基于深度学习的卷积神经网络模型，通过大规模训练数据集的学习，实现了更高的分类准确率。
这使得Halcon可以广泛应用于物体识别、人脸识别和文字识别等领域，为各行各业提供更精准和智能的解决方案。
随着人工智能技术的不断发展，Halcon还将机器学习和深度学习技术与传统机器视觉算法相结合，实现更强大的功能和更高的鲁棒性。
机器视觉系统论文
机器视觉系统论文半导体晶片切割的机器视觉系统摘要：机器视觉系统在工业中已经广泛使用，本课题研究了机器视觉系统运用于半导体晶片切割的工业流程。
在选取合适的摄像机和图像采集卡前提下，成功获取了清晰的半导体晶片原始图像；然后利用halcon软件首先运用傅立叶变换获取原始图像的自相关图像从而得到晶片的宽和高，然后通过匹配算法构建匹配模型，最后与原始图像进行匹配后计算出晶片的切割线来完成晶片的切割定位。
这样即完成了一套半导体晶片的自动切割的流程，本课题的实现大大的提升了半导体晶片切割的速率。
关键词：机器视觉；傅立叶变换；模板匹配；HalconThe WaferDicing Based on Machine VisionTechnologyAbstract Machine vision system has been widely used in industry, this topic studied mach ine visio n system used in semicon ductor wafer cut in dustrial process. In select ing the right camera and image acquisition card, acquire clear success original image; semic on ductor chips The n halc on software first by using Fourier tran sform of the orig inal image acquisiti on from releva nt images and get a chip in width and height, and the n through the match ing algorithm, and fin ally con struct match ing model with the orig inal image matching of wafer calculated out after cutting line to complete the chip's cutting positi oning. Namely so completed a set of semic on ductor chip the flow of automatic cutti ng, so greatly promoted semic on ductor wafer cutt ing speed. So this topic research now is widely used in in dustrial product ion.Key words: machine vision, Fourier transform, template matching, Halcon目录第1章前言 (5)1.1选题背景 (5)1.2选题目的和意义 (5)1.3国内外现状 (6)1.4机器视觉技术的发展趋势 (7)1.5论文主要研究内容 (8)1.6 本章小结 (9)第2章半导体晶片切割机器视觉系统的方案设计 (9)2.1机器视觉系统基本原理 (9)2.2系统方案设计基本结构 (10)2.2.1 光源 (10)2.2.2摄像机 (11)2.2.3 图像采集 (12)2.2.4 图像处理 (13)2.2.5 本章小结 (13)第3章半导体晶片切割算法 (13)3.1 fourier 变换 (13)3.2 相关 (15)3.3 模板匹配 (16)3.3.1 边缘匹配算法 (16)3.3.2 基于边缘像素点的算法 (18)3.4 本章小结 (19)第4章半导体晶片切割算法的实现 (19)4.1 图像的获取 (20)4.2 利用自相关算法获取晶片大小 (21)4.3 提取芯片位置 (25)4.4估计切割线位置 (28)4.5 本章小结 (29)结论 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录（算法实现的主要源代码） (33)第1章前言1.1选题背景视觉传感技术机器视觉在半导体工业上的应用早在二十年前就已开始，半导体、电子设备市场是机器视觉技术发源地并一直成为机器视觉赖以生存的巨大市场之一。
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基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现近年来，机器视觉系统以其高效率、高可靠、低成本的特点在国外取得了广泛的应用。
机器视觉系统适用于众多领域，例如工业自动化、医药业、制造业、农业等，弥补了人类视觉的很多不足。
本文采用德国MVTec公司的专业机器视觉软件HALCON来开发机器视觉系统，提出了相关机器视觉实现方法，并且在机器视觉实验平台上完成了一个弹簧片检测任务。
目前关注较多的是机器视觉系统的硬件部分，而机器视觉软件部分关注较少，一个先进的机器视觉系统除了具有高性能的硬件外，还需要有高性能的软件，虽然说许多常见的开发软件例如Mircosoft的Visual Studio、NI的LabWindows\CVI等等都可以开发机器视觉系统，但是开发周期比较长，针对性较弱，程序的复杂程度较高。
而采用HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件，不仅大大缩短了开发周期，降低了开发难度，而且可以参考HALCON提供的众多机器视觉和图像处理例程来针对具体的任务做具体开发。
文章的第一章研究了机器视觉系统的组成、应用现状和发展，并且对机器视觉软件HALCON做了概述。
第二章根据相关要求，选择合适的硬件单元，设计和搭建了VS-ZM1200机器视觉实验平台。
第三章研究了机器视觉中常用的一些图像处理技术，重点讨论了在弹簧片检测任务中所采用的图像处理技术和算法，如图像的增强，分割，边缘检测等。
第四章研究了机器视觉软件，重点研究了HALCON，并且对在Visual C++开发环境下如何使用HALCON编写的程序做了讨论。
第五章介绍了在VS-ZM1200机器视觉实验平台上，使用HALCON和Visual C++开发的一套弹簧片检测系统，该系统完成关于弹簧片的尺寸参数测量和外观参数判别的任务。
第一章：绪论1.1机器视觉概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,为了克服自身能力、能量的局限性,发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。
这类机器,我们通常称为智能机器,它能模拟人类的功能,能感知外部世界并有效地解决人所希望解决的问题。
人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官,而视觉,是人类最重要的感觉功能。
视,就是看;觉,就是感觉、感知。
通过看来感知外部世界丰富多采的信息。
“百闻不如一见”,这句话生动地说明了视觉对获得客观世界信息的重要性。
据统计,人所感知的外界信息有80%以上是由视觉得到的[1],通过视觉,我们可以感受到物体的位置,亮度以及物体之间的相互关系等。
因此,对于智能机器来说,赋予机器人类的视觉功能对发展智能机器是极其重要的,由此形成了一门新的学科———机器视觉。
机器视觉，就是用机器（通常是数字计算机）代替人眼来做测量及判断，对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程。
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”。
具体来讲，是指通过镜头将被测目标转化为图像信号，投射至影像接受器件（一般为 CCD 元件）上再通过数字计算机进行分析处理。
CCD是英文（Charge Coupling Device）的缩写，其中文含义为电荷耦合组件。
当不同强度的光线照射在CCD表面，CCD 即发生光电效应，产生对应分布的电荷量。
通过模数转换即可得到对应的数字量。
由于一般均采用8位模数转换，则最低强度光线（黑）到最高强度光线（白）分成256等分（0~255），专业术语称之为灰阶或灰度随着信息时代的到来，用计算机处理各种信息的需求越来越多。
多媒体信息处理技术已经成为日常生活各个领域的迫切需要，而人们就更希望能用计算机来处理视觉问题，例如利用人脸、虹膜、指纹等识别技术来处理与个人有关的一切事务。
利用自动识别技术帮助盲人，利用视觉自动监控系统监视环境中发生的非常事件，如陌生人的侵入、老年人的异常行动等。
在如智能交通管理系统、视频检索、用于军事目的的自动目标检测等，都需要应用机器视觉技术来解决问题。
正如视觉是人类在自然环境与社会环境生存不可缺少的最重要感知器官，机器视觉技术也是信息技术中一门不可缺少的技术，因此它成为计算机学科中不可或缺的一们学科。
1.1.1 机器视觉组成图1-1 机器视觉系统的组成框图图1-1用图的方式表示了一个机器视觉系统在最基本层次上的组成。
首先对未知物体进行度量，并确定一组特征的度量值。
在工业应用中，这些特征包括被度量零件在图像中的长，宽和面积。
一旦特征经过度量后，其数值就被送到一个实现决策规则的过程中去。
这种决策的规则一般用一个子程序实现。
它对度量值进行计算，并根据所度量的值确定物体最可能属于的类别。
典型的机器视觉系统一般包括：光源，光学镜头，摄像机，传感器，图像分析处理软件，通讯接口等组成的。
图1-2：机器视觉基本结构如图1-2所示光源：在目前的机器视觉应用系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键，光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别。
其中 LED 光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用光学镜头：光学镜头相当于人眼的晶状体，在机器视觉系统中非常重要。
镜头的主要性能指标有焦距、光阑系数、倍率、接口等。
相机：相机是机器视觉系统获取原始信息的最主要部分，目前主要使用的CMOS相机和CCD相机。
目前 CCD 摄像机以其小巧、可靠、清晰度高等特点在商用与工业领域都得到了广泛地使用。
图像采集卡：在基于 PC 机的机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照，完成图像采集与数字化，协调整个系统的重要设备。
视觉传感器：基于 PC 机的机器视觉系统结构没有模块化，安装不方便，可移植性差，特别是与工业广泛使用的PLC 接口比较麻烦。
从软件和硬件开发两个方面来考虑，都需要一种更适合工业需求的机器视觉组件。
目前国外已经开发出了一种叫做视觉传感器的模块化部件，图 2 为实物图。
这种视觉传感器集成了光源、摄像头、图像处理器、标准的控制与通讯接口，自成为一个智能图像采集与处理单元，内部程序存储器可存储图像处理算法，并能使用 PC 机，利用专用组态软件编制各种算法下载到视觉传感器的程序存储器中。
视觉传感器将 PC 的灵活性，PLC 的可靠性、分布式网络技术结合在一起。
用这样的视觉传感器和PLC 可以更容易地构成机器视觉系统1.1.2 机器视觉应用机器视觉被称为自动化的眼睛，在国民经济、科学研究及国防建设等领域都有着广泛的应用。
视觉的最大优点是与被观测的对象无接触，因此对观测与被观测者都不会产生任何损伤，十分安全可靠，这是其他感觉方式无法比拟的。
另外，视觉方式所能检测的对象十分广泛，可以说对对象是不加选择的。
理论上，人眼观察不到的范围计算机视觉也可以观察。
例如红外线、微波、超声波等人类就观察不到，而机器视觉则可以利用这方面的敏感器件形成红外线、微波、超声波等图像。
因此可以说机器视觉扩展了人类的视觉范围。
另外，人无法长时间地观察对象，计算机视觉则不知疲劳，始终如一地观测，所以机器视觉可以广泛地用于长时间恶劣的工作环境。
下面列举一些已取得的应用成果[10-14]：检测技术是现代制造业的基础技术之一,是保证产品质量的关键。
近年来,随着市场竞争的不断加剧,对产品质量的要求几乎近于苛刻,产品在线100%检测、控制和管理已成为企业不可缺少的技术装备,并可通过网络与制造业信息化系统连接,实现产品质量管理。
随着现代制造业的发展,许多传统的检测技术已不能满足其需要,表现在:现代制造产品种类有很大的扩充,现代制造强调实时、在线、非接触检测,现代产品的制造精度大大提高;现代制造业的进步需要研究新型的产品检测技术,视觉检测技术具有非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点,能很好地满足现代制造业的需求,在实际中显示出广阔的应用前景。
机器视觉检测系统正是适应以上要求而发展起来的一门学科。
机器视觉检测系统是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴检测技术,可用于工业领域的很多方面,如零件检验与尺寸测量、零件的缺陷检查、零件装配、机器人的引导和零件的识别等。
在现代制造业自动化生产中,涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用。
这类加工生产的共同特点是连续大批量生产、对尺寸精确度的要求非常高。
这种带有高度重复性和智能性判断的工作一般只能靠人手工检测来完成,我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,仍然不能保证100%的检验合格率,而当今企业之间的竞争,已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。
有些时候,如微小尺寸的精确快速测量,形状匹配,颜色辨识等,用人眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难有用武之地。
以铸件而言,它的形状不规则导致难以测量,而钣金件也是千变万化。
这时,计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性,与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合,使机器视觉在工业检测中的应用越来越广泛。
机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。
机器视觉系统形式多样，在不同的场景中应用所采用摄像装置也是不同的。
主要区分为，线阵和面阵两类。
工业视觉大多数使用线阵系统。
下面列出部分使用线阵和面阵视觉系统的应用。
(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;唆头、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。
1.1.3 机器视觉的现状和发展机器视觉自七步发展到现在，已有接近15年的历史。
应该说机器视觉作为一个应用系统，其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。