机器视觉检测台自动控制系统设计毕业设计
基于机器视觉的自动化检验系统设计
基于机器视觉的自动化检验系统设计一、选题背景随着智能制造的飞速发展，自动化生产已经成为现代企业提高生产效率和竞争力的重要手段。
在生产流程中，自动化检验系统是至关重要的一环，通过对产品进行可靠精确的质量检测和管理，确保产品的质量和稳定性。
而基于机器视觉的自动化检验系统具有无接触、高精度、高效率、可靠性强等优势，已经广泛应用于制造业各个领域。
因此，本文拟就基于机器视觉的自动化检验系统的设计进行探讨。
二、相关技术介绍机器视觉技术是人工智能领域的一个分支，也是自动化检验系统中的核心。
其主要应用于品质检测、生产线检测以及生产线控制等方面。
机器视觉系统包含图像采集、图像处理、特征提取、分类等几个主要环节。
其中，图像采集是获取图像信息的过程，主要采用CCD相机等光电转换设备。
而图像处理是将图像信息转化为可以处理的数学模型，主要包括图像去噪、灰度化、二值化、膨胀、腐蚀等操作。
然后是特征提取，即对处理后的图像提取出相关特征。
最后是分类，将提取到的特征与已有的模型进行比较，确定物体的类型。
三、设计方案1. 系统架构基本架构：基于硬件、软件、数据三层建立系统结构，其功能主要分为两部分：图像采集和图像处理。
其中，图像采集是建立整个系统所必需的第一步，最好使用高质量的CCD相机或其他高质量的图像采集设备。
图像采集过程中，需要对图像进行清晰度和颜色的调整，同时保证采集的图像数量和质量都能够满足后续的处理要求。
2. 系统流程系统流程包括三个主要步骤：图像采集、图像处理和决策流程。
图像采集是整个检测过程中最重要的一步，需要注意的是，在图像采集过程中需要调整系统的采集速度和角度，使得捕捉到的图像都具备一定的舒适度和清晰度。
接下来，图像处理阶段就必须对图像进行处理，在此过程中需要去除图像中不必要的背景和噪声，以及将图像转换为可处理的二进制图像。
最后，整个系统的决策流程决定了最终物体的分类结果。
3. 算法选择在基于机器视觉的自动化检验系统中，算法的选择是非常关键的一步。
基于机器视觉的自动化检测系统设计
基于机器视觉的自动化检测系统设计自动化检测系统是现代智能制造领域中一项关键技术，机器视觉作为其中的核心技术之一，广泛应用于各个工业领域。
本文将围绕基于机器视觉的自动化检测系统设计展开讨论，包括系统架构设计、图像处理算法、检测准确性优化以及应用案例等方面的内容。
一、系统架构设计基于机器视觉的自动化检测系统设计的首要任务是确定系统的整体架构。
该架构包括图像采集设备、图像处理算法、决策判定与反馈控制三个主要组成部分。
1. 图像采集设备图像采集设备主要用于采集待检测物体的图像信息。
常用的图像采集设备包括工业相机、摄像头等。
在选择图像采集设备时，需根据具体应用场景和检测要求考虑分辨率、帧率以及光照条件等因素，保证图像的质量和稳定性。
2. 图像处理算法图像处理算法是基于机器视觉的自动化检测系统的核心部分。
常见的算法包括图像滤波、边缘检测、特征提取、目标识别和缺陷检测等。
在设计算法时，需要根据实际情况选择合适的算法，并结合机器学习和深度学习等技术进行优化，提高检测准确性和稳定性。
3. 决策判定与反馈控制决策判定与反馈控制是基于机器视觉的自动化检测系统中的关键环节。
通过分析处理后的图像数据，系统可以自动判断物体是否合格，并根据判定结果进行相应的控制操作，例如拒绝不合格品、调整生产参数等。
在设计决策与反馈控制模块时，需要考虑实时性、可靠性以及和其他部分的协调与通讯等因素。
二、图像处理算法图像处理算法在基于机器视觉的自动化检测系统设计中起到至关重要的作用。
以下是几个常用的图像处理算法：1. 图像滤波图像滤波是一种常用的图像增强和去噪的技术。
通过应用不同的滤波器，可以增强图像的边缘、去除噪声等，提供更清晰的图像信息，有利于后续的检测处理。
2. 边缘检测边缘检测是图像处理中的基本任务之一。
通过检测图像中的边缘信息，可以提取出物体的轮廓，用于后续的特征提取和目标识别。
3. 特征提取特征提取是图像处理中的关键步骤，用于从图像中提取出能够表征物体特征的信息。
基于机器视觉的自动化检测系统设计与实现
基于机器视觉的自动化检测系统设计与实现机器视觉技术的发展在工业制造等领域中起到了至关重要的作用。
基于机器视觉的自动化检测系统利用计算机视觉技术，通过对图像或视频的处理分析，实现对物体进行自动化检测和判断。
本文将介绍基于机器视觉的自动化检测系统的设计与实现。
一、引言随着工业生产的快速发展，传统的人工检测方式已经无法满足生产效率和质量要求。
基于机器视觉的自动化检测系统应运而生。
该系统可以准确、快速地对产品进行检测，大大提高了检测精度和效率。
二、系统设计1. 硬件设计基于机器视觉的自动化检测系统的核心设备是计算机和视觉检测设备。
计算机负责图像处理和算法运算，视觉检测设备负责图像采集和输入。
此外，根据具体需求，系统还可配备其他硬件设备，如运动控制系统、光照控制系统等。
2. 软件设计软件设计是基于机器视觉的自动化检测系统的关键部分。
在软件设计过程中，需要考虑图像处理算法的选择和优化，以及系统界面的设计等方面。
首先，根据实际需求选择合适的图像处理算法，如边缘检测、形状匹配、颜色识别等。
根据不同的应用场景，可能需要集成多种算法，以实现更精确的检测和判定。
其次，设计系统界面，使之简洁明了、易于操作。
用户可以通过界面设置检测参数，查看检测结果等。
三、系统实现1. 数据采集系统实现时，首先需要进行图像或视频的采集。
根据实际应用场景，可以选择合适的图像采集设备，如摄像头、工业相机等。
通过采集设备，将待检测的物体图像输入到计算机中。
2. 图像处理与特征提取采集到的图像需要进行预处理，并提取出适用于检测的特征。
预处理包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续处理的效果。
特征提取是基于机器视觉的自动化检测系统的核心步骤，通过选择合适的算法和参数，从图像中提取出目标物体的特征信息。
3. 检测与判断通过对特征提取的结果进行分析和处理，系统可以对目标物体进行自动化检测和判断。
根据具体需求，可以设置不同的检测标准和判定规则，以实现对不同缺陷或问题的检测和判断。
基于机器视觉技术的自动化检测系统设计
基于机器视觉技术的自动化检测系统设计第一章：绪论1.1 研究背景与意义随着工业化进程的加速，工业生产中对产品质量的要求越来越高。
而自动化检测技术绝对是实现这一目标的有效途径之一。
人类对于自动化检测技术的研究已经取得了巨大的进步，其中机器视觉技术就是一项非常重要的技术手段。
1.2 研究现状与趋势目前，基于机器视觉技术的自动化检测系统已在许多领域得到广泛应用。
例如：产品外观检测、物体定位、光学字符识别、缺陷检测、行人识别等。
随着计算机技术、数字图像处理技术和人工智能技术的逐渐成熟，这一技术在未来将会得到更广泛的应用和重视。
第二章：机器视觉技术概述2.1 基本概念机器视觉技术指的是利用计算机和数字图像处理技术等手段，对真实世界的图片、视频等视觉信息进行处理、分析和理解。
其目的是模拟人类视觉过程，实现对真实世界的感知和认知，以达到自动化检测的目的。
2.2 技术流程机器视觉技术的处理过程包括：图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配、分类识别等步骤。
其中，图像采集是将现实世界中的图像信息通过相机等设备采集下来。
图像预处理是对采集到的图像进行去噪、矫正、增强等处理。
特征提取是从图像中提取出对应物体的特征信息。
特征匹配是将提取出来的特征信息与预设的模板进行匹配，以实现物体的识别。
分类识别则是对识别出的物体进行分类，并进行善后处理。
第三章：基于机器视觉技术的自动化检测系统设计3.1 设计思路基于机器视觉技术的自动化检测系统设计需要明确具体的检测需求，同时需要明确使用的设备和软件等技术手段。
大致设计流程如下：1. 确认检测需求：需要对待检测的物体的特征进行明确说明，以便于后续的特征提取和匹配。
2. 确认技术手段：需要明确采用的设备和软件等技术手段，进而确定系统架构、算法和参数等。
3. 开发系统应用：需要进行系统应用的开发和测试，使其能够达到预期的检测功能。
3.2 系统设计要点基于机器视觉技术的自动化检测系统设计的重点在于特征提取和特征匹配。
基于机器视觉技术的智能仪器自动化检测系统设计
基于机器视觉技术的智能仪器自动化检测系统设计随着科技不断发展，现今各行各业都在朝着自动化、智能化方向前进。
在工业生产领域，常用的仪器自动化检测系统是不可或缺的一部分。
目前，随着机器视觉技术的发展和应用，基于机器视觉技术的智能仪器自动化检测系统越来越受到关注和应用。
一、机器视觉技术的基本原理机器视觉技术是指通过计算机对图像进行处理和分析，实现对物体的自动识别、检测和测量等功能。
其基本原理就是对数码图像信息进行处理和分析，将所得到的信息与预先设定的规则进行比较，从而实现对物体的识别和检测。
机器视觉的实现过程主要分为三个部分：图像采集、图像处理和图像识别。
其中，图像采集是机器视觉中最基础、最重要的环节。
它直接影响到后续图像处理及识别结果的准确性和可靠性。
因此，如何有效、准确地采集图像成为机器视觉技术应用中的关键之一。
二、智能仪器自动化检测系统的意义和应用智能仪器自动化检测系统是基于机器视觉技术的应用之一，其意义和应用可从以下几个方面来阐述。
首先，智能仪器自动化检测系统可以提高检测精度和效率。
相比于传统的人工检测方式，智能仪器自动化检测系统可以快速、准确地测量和分析物体的参数和特征，减少人为因素对检测结果的影响，从而提升了检测精度和效率。
其次，智能仪器自动化检测系统可以节省人力成本和时间成本。
由于自动化检测系统能够耗费更少的人力和时间完成工作，因此，可以降低生产成本，并提高企业的竞争力。
另外，智能仪器自动化检测系统可以广泛应用于各种工业领域。
例如，汽车行业的零部件检测、电子行业的电路板检测、食品行业的质量控制等，均可以通过自动化检测系统来实现。
三、智能仪器自动化检测系统的设计智能仪器自动化检测系统的具体设计方案，需要依据客户需求和实际应用场景来进行定制化设计。
下面简要介绍一些设计要素：1. 图像采集装置的选用。
在智能仪器自动化检测系统的设计中，图像采集装置是至关重要的一环。
因此，如何选择合适的图像采集装置是非常关键的。
基于机器视觉的自动检测系统设计
基于机器视觉的自动检测系统设计近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于机器视觉的自动检测系统在各个领域得到了广泛应用。
无论是在工业生产中的缺陷检测、医疗诊断中的病变检测，还是在交通安全中的违规行为监控，机器视觉系统已经成为一种非常重要的技术手段。
本文将从系统的设计、关键技术和应用案例等方面，探讨基于机器视觉的自动检测系统。
一、系统设计基于机器视觉的自动检测系统设计主要包括硬件设备、图像采集、图像处理和决策判断等几个方面。
1. 硬件设备硬件设备是机器视觉系统的基础，其中包括摄像头、传感器、光源等。
摄像头负责图像的采集，选择合适的摄像头可以提高图像质量和系统的稳定性。
传感器负责采集其他环境信息，如温度、湿度等。
光源则提供适当的照明条件，确保图像清晰度和准确性。
2. 图像采集图像采集是机器视觉系统的第一步，也是最关键的一步。
图像采集可以通过单张图像或者连续图像进行，也可以通过不同角度和视角对目标进行多角度采集。
采集到的图像需要具备一定的分辨率和色彩准确度。
3. 图像处理在图像采集之后，需要对采集到的图像进行处理，以提取目标的有效信息。
图像处理包括图像分割、特征提取、滤波处理等。
图像分割用于将目标从背景中分离出来，特征提取则用于提取目标的特征，如形状、颜色、纹理等。
滤波处理则是对图像进行去噪和增强。
4. 决策判断在图像处理完成之后，需要进行决策判断，以确定目标是否符合预定的标准。
决策判断通常使用分类、识别和检测等技术。
分类用于将目标划分到不同的类别，识别则是对目标进行识别，检测则是寻找目标的位置。
二、关键技术在基于机器视觉的自动检测系统中，有几个关键技术是不可或缺的。
1. 图像处理技术图像处理技术可以说是机器视觉系统的核心技术之一。
它包括图像增强、图像分割、特征提取、目标识别和目标检测等。
这些技术的优化和改进可以大大提升系统的性能和准确性。
2. 特征提取技术特征提取技术主要用于将目标从图像中提取出来，并对其进行描述。
基于机器视觉的自动化检测系统设计
基于机器视觉的自动化检测系统设计随着科技的不断发展，机器视觉技术在自动化领域的应用也变得越来越广泛。
基于机器视觉的自动化检测系统能够通过图像处理和分析技术，实现对产品质量的自动检测和判定。
本文将探讨基于机器视觉的自动化检测系统的设计原理和应用。
一、引言随着工业生产的快速发展和质量要求的提高，传统的人工检测方法已经不能满足生产需求。
基于机器视觉的自动化检测系统能够以更高的速度和准确度对产品进行检测，极大地提高了生产效率和质量。
二、系统设计原理基于机器视觉的自动化检测系统主要包含图像获取、图像处理和结果输出三个主要步骤。
1. 图像获取为了获取高质量的图像，系统需要采用高分辨率的摄像头，并保持适当的光照条件。
图像获取的稳定性对于后续的图像处理至关重要。
2. 图像处理图像处理是基于机器视觉的自动化检测系统的核心部分。
它包括图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。
- 图像预处理：对图像进行去噪、滤波等预处理操作，以消除图像中的噪声和干扰信息，提高图像质量。
- 特征提取：选取适当的特征来描述图像中的目标物体，例如形状、纹理、颜色等特征。
- 分类识别：通过训练分类器，对特征进行分类和识别，以实现对不同缺陷或异常的检测。
3. 结果输出系统将检测结果以可视化界面或电子报表的形式输出，以便操作人员进行判定和记录。
同时，系统也可以与其他自动化设备进行接口，实现实时检测和处理反馈。
三、应用案例基于机器视觉的自动化检测系统在多个领域都有广泛的应用。
1. 制造业在制造业中，自动化的质量控制是非常重要的。
通过基于机器视觉的自动化检测系统，可以对产品进行外观缺陷、尺寸偏差、装配错误等方面的检测，提高产品的质量和一致性。
2. 医疗领域在医疗领域，基于机器视觉的自动化检测系统可以应用于医学影像的分析和诊断，例如针对X光、MRI等影像进行病灶检测和分析，辅助医生判断。
3. 农业在农业领域，基于机器视觉的自动化检测系统可以用于果蔬的外观检测和分级，提高产品的品质和市场竞争力。
基于机器视觉的工业自动化检测系统设计与优化毕业设计
基于机器视觉的工业自动化检测系统设计与优化毕业设计1. 引言工业自动化技术的快速发展使得现代生产过程更高效、更精确。
其中，机器视觉技术作为一种重要的检测手段，在工业自动化领域中得到了广泛应用。
本毕业设计旨在设计和优化一种基于机器视觉的工业自动化检测系统，帮助提高生产过程的质量和效率。
2. 系统需求分析在进行系统设计前，首先需要对工业自动化检测系统的需求进行详细的分析。
通过与行业相关企业和专家的交流和访谈，获得以下需求：- 高精度检测：系统应具备高精度的检测能力，以确保产品质量符合标准。
- 多样化适应性：系统应能够适应不同形态、尺寸和材质的产品进行检测，以满足多样化的生产需求。
- 高效性：系统应具备快速高效的检测速度，以提高生产效率。
- 实时监控：系统应能够实时监控生产过程，及时发现并解决问题。
- 数据管理：系统应具备数据记录和管理功能，以便后续分析和优化。
3. 系统设计与构成模块基于以上需求，本设计提出了以下系统设计方案，并将其分解为几个主要模块。
- 图像采集模块：该模块负责采集产品的图像信息，并将其传输到后续处理模块。
- 图像处理模块：该模块对采集到的图像进行处理和分析，提取出产品的特征信息。
- 特征提取与匹配模块：该模块根据预先设定的特征模板，对提取出的特征进行匹配和比对，以确定产品的合格与否。
- 控制与决策模块：该模块根据检测结果，进行相应的控制和决策，例如报警、剔除次品等。
- 数据管理模块：该模块负责记录和管理检测系统所产生的数据，并提供统计和分析功能。
4. 系统优化方法为了进一步提升系统的性能和效率，本设计还提出了以下系统优化方法：- 算法优化：对系统各模块中的算法进行优化，提高图像处理和特征提取的准确率和速度。
- 硬件优化：选择高性能的图像采集设备，提高图像采集的质量和速度；同时，根据实际需求选择合适的图像处理和数据管理设备，以满足系统的性能要求。
- 通信优化：采用高速稳定的通信方式，确保图像数据的及时传输和系统控制指令的准确执行。
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毕业设计题目：机器视觉检测台自动控制系统设计姓名：学号：学院：机电学院专业：机械工程及自动化指导教师：协助指导教师：201 年月日摘要为了提高机器视觉检测系统中摄像头的定位精度和实现摄像头的全自动调节，本文结合实际工业生产需求详细叙述了怎样进行机械机构设计、硬件选型与硬件接线以及精度计算设计等工作。
其中硬件设计包含怎么选择合适的控制器、控制工艺、驱动设备、上位监控软件及网络通信方式等机器视觉检测台自动控制系统中的重要组成部分；精度计算设计主是指通过计算步进电机步距角与其高速脉冲频率的关系来实现摄像头移动位置的精确定位。
关键词：自动检测系统、PLC、步进电机AbstractPrecision detection technology as the key to promoting industrial development and the efficiency of detection to some extent reflects the development of the manufacturing sector; for machine vision inspection system has the advantage of high precision, on-line, real-time, non-contact, etc., with industrial production field of automation requirements continue to increase, machine vision inspection applications in various fields more widely, such as assembly line parts recognition positioning, size and location of the measurement of mechanical components, parts flaw detection, mechanical parts assembly Appearance inspection and product testing completely.In order to improve the positioning accuracy of the machine vision inspection system in the camera and the camera's automatic adjustment realization, this paper actual industrial production requirements described in detail how mechanical structure design, hardware selection and the hardware wiring and accuracy of the calculation and design work. The hardware design includes how to choose the right controller to control the process, drives, PC and network monitoring software, communications and other machine vision inspection station automatic control system, an important part; precision computing design of the main means by calculating the stepper motor step Relationship angle from its high-speed pulse frequency to achieve precise positioning camera movement position.Keywords: Automatically Detecting System, PLC, Stepper Motor.目录摘要 (I)Abstract (II)引言 (1)1绪论 (2)1.1上位监控 (2)1.2驱动技术 (2)2 总体方案设计 (4)2.1 机器视觉检测台控制系统构成....................................................... 错误！未定义书签。
2.1.1 机械总体结构 (4)2. 2控制工艺要求 (5)2. 3总体方案 (5)3硬件设计 (7)3. 1 信号分析 (7)3. 2 硬件选型 (8)3. 2 硬件组态 (9)3. 3I/O分配 (12)3. 4硬件原理图 (13)3. 5操作面板和控制面板设计 (14)4 软件设计 (16)4. 1 程序结构 (16)4. 2 主程序分析 (16)4. 3急停子程序 (18)4. 4复位子程序 (19)4. 5手动子程序 (19)4. 6自动子程序 (19)4. 7报警子程序 (21)5 上位设计 (22)5. 1 新建项目 (22)5.1.1 添加新的驱动程序 (24)5.1.2建立新驱动程序的链接 (24)5. 3建立变量 (25)5. 4 初始画面 (26)5. 5 运行画面 (26)5. 6 报警画面 (27)5. 7 参数画面 (28)6调试及解决方案 (29)结论 (30)致谢 (31)参考文献 (32)引言精密测量与检测的效率很大程度上体现了制造业的发展水平，对精密测量与检测技术要求有了极大地提高,且现代工业生产领域对自动化程度要求的越来越高，机器视觉检测技术是一种在工业、医疗、智能交通等领域应用越来越广泛的新型技术，机器视觉检测技术是通过运用计算机图形图像学对摄像头采集的图像进行处理，而后运用自动化控制、计算机图形图像学、数字信号处理等的非接触式测量技术。
在工业生产中,传统的检测技术需要众多的检测工人, 且存在众多人类视觉不能够感知的场合，如不可见物体感知、精确定量感知、危险场景感知等，这不仅影响生产效率加大生产成本,而且带来不可靠及安全因素；而作为近几十年迅速崛起的一种新型计算机技术与科学，机器视觉检测技术克服了传统检测技术的缺点，即是使机器视觉具有信息处理的能力，用机器代替人来做相关的测量和判断；所以近年来基于机器视觉的自动化检测系统已经在汽车制造、医学检测、食品检测以及各种工业加工品生产检测等众多工作危险或者人工无法完成的环境下代替人工工作。
机器视觉在应用于实际项目之前，通常需要在检测台上进行算法研究和测试。
目前市场上的机器视觉检测系统为适应不同对象的检测要求，摄像头的位置通常可以进行调解，但大都是手动调节或半自动调节。
本设计所设计机器视觉检测系统机构中的摄像头可以进行自动调节，并可实现上位监控和控制系统之间的通信；在上位监控系统中有摄像头位置状态显示，可进行上位调节控制、参数设置和报警等功能。
1绪论机器视觉是一个正处在快速发展中的学科，其理论体系及控制体系还在不断完善，而随着工业生产领域对自动化程度要求的不断提高，对机器视觉检测系统的要求也在不断提高，因此进一步开展视觉检测的实践研究和理论探索，引进及学习国外先进的机器视觉检测技术与学术思想，对开拓视觉检测新的应用领域，具有十分重要的意义。
1.1上位监控目前市场上的上位监控软件有iFIX、组态王、InTouch、WinCC等等。
其中，InTouch：InTouch软件是第一批进入中国的组态软件。
在八九十年代，基于Windows3.1的InTouch软件一度让早期研究人员耳目一新，而且InTouch可以提供大量的图库；但是，早期的InTouch软件采用ＤＤＥ方式与驱动程序通信，使用性能较差，最新的InTouch7.0版已经完全适用基于32位的Windows操作平台，并且提供了OPC支持。
组态王：组态王是中国第一家相对具有一定影响力的组态软件开发公司；组态王给用户提供了资源管理器式的操作主界面，并且提供了以汉字作为关键字的脚本语言支持方便中国用户使用，组态王也提供多种硬件驱动程序。
WinCC：西门子公司旗下的WinCC上位监控软件也具有一套完备的组态开发环境，WinCC上位监控软件可提供类Ｃ语言的脚本，包括调试环境，WinCC内嵌OPC支持，并可对分布式系统进行组态。
1.2驱动技术现行市场中所流通的驱动设备主要分为气压驱动、液压驱动、电气驱动。
气压驱动主要优点是经济成本低，驱动系统具有缓冲作用，气源方便，结构相对简单，能够在粉尘、高温等环境恶劣的条件中工作。
气压驱动的缺点是装置体积大，功率质量比小，同时由于空气的可压缩性使得机器人在任意定位时，位姿精度不高。
适用于灰尘大、易爆与易燃的场合。
液压驱动与气压驱动相比体积小，驱动平稳，系统的固有效率高，且快速性好，功率质量比大，同时液压驱动的速度调节比较简单，能够在较大范围内实现无级调速；用电液伺服调整运动方向和液体流量时，可以使机器人的轨迹重复性提高；液压驱动的缺点是易漏油，这将影响定位的精度与工作的稳定性，而且会造成污染环境。
液压驱动大多用于要求运行速度偏低，输出力较大的场合。
电气驱动是利用各种电机产生的转矩或力，直接或经过减速机构去驱动负载，减少了由电能变为压力能的中间环节，直接获得要求的机器人运动；由于电气驱动具有响应快，信号监测、信号监测、运动精度高，信号监测、使用方便，成本低廉，不污染环境，传递和处理方便，驱动效率高等诸多优点，电气驱动已经成为市场中应用最多，最普遍的驱动方式。
1.3主要研究内容机器视觉自动检测台控制系统的设计任务旨在研制一台在高度和水平方向均能实现自动调节的装置，主要研究内容包括：机械设计，控制系统硬件设计和上位界面软件设计等。
2 总体方案设计机器视觉自动检测台控制系统的设计的主要研究内容包括：机械设计，控制系统硬件设计和上位界面软件设计等。
故需对本设计实施方案在控制器、控制工艺、驱动设备、上位监控软件及网络通信方式选择进行详细分析。
2.1 机械结构机器视觉自动检测台系统主要包括传输机构、升降机构、水平移动机构等机械机构。
根据项目需求，其中传输机构主要负责传输待检测工件，可以使用普通电机皮带传输。
所以需要设计传送装置，而升降机构与水平移动机构的主要工作是驱动升降机机构和水平机构将摄像头移动到指定位置，可以使用丝杠滑杆结构实现。
又因要求摄像头移动位置要精确，因此可以使用步进电机或伺服电机进行驱动。