机器视觉技术及其工业应用
机器视觉技术在工业检测中的应用
机器视觉技术在工业检测中具有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：
1.瑕疵检测：机器视觉可以用于检测产品表面的瑕疵，如裂纹、划痕、
气泡等。
通过对产品图像进行分析和比对，可以实现高效快速的瑕疵检测。
2.尺寸测量：机器视觉可以用于测量产品的尺寸和几何参数，如长度、
宽度、直径等。
通过图像处理和计算算法，可以精确测量产品的尺寸，并与标准尺寸进行比对。
3.字符识别：机器视觉可以用于识别产品上的文字和标识，如序列号、
日期、条形码等。
通过图像处理和模式识别算法，可以快速准确地读取产品上的字符信息。
4.颜色检测：机器视觉可以用于检测产品的颜色，判断产品是否符合要
求。
通过对图像进行颜色分析和比对，可以实现对产品颜色的自动检测和分类。
5.精密组装：机器视觉可以用于辅助精密组装过程中的定位和对齐。
通
过对零部件图像进行分析和匹配，可以实现高精度的自动定位和对齐，提高组装效率和质量。
总的来说，机器视觉技术在工业检测中可以提高检测效率、减少人力成本，并
且可以实现对细微缺陷的准确检测和测量，提高产品质量和工艺控制水平。
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。
机器视觉技术的原理及应用
机器视觉技术的原理及应用随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也逐渐成为了人们关注的焦点之一。
机器视觉技术是一种通过计算机模拟人眼进行图像识别和分析的技术，其主要应用于工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域。
本文将详细介绍机器视觉技术的原理及应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术是基于数字图像的处理，通过对传感器采集的视觉信息进行图像处理和分析，从而实现对图像的识别和理解。
机器视觉技术的核心技术是图像处理技术和模式识别技术。
1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的基础。
它包括图像获取、预处理、特征提取、分割、增强、变形、压缩和重构等过程。
其中，预处理是将采集到的图像进行去噪、滤波和几何校正等处理，使图像更加清晰、准确。
特征提取是从预处理后的图像中提取出被识别物体的特征，如颜色、纹理、形状、大小等。
分割是将图像中的前景和背景进行分离，以便进一步处理。
增强是通过图像处理技术提高图像质量，如增强对比度、锐度等。
2. 模式识别技术模式识别技术是机器视觉技术的核心部分，其主要任务是对预处理后的图像进行解析、分类和识别。
机器视觉技术主要采用的模式识别技术包括统计学、人工神经网络、支持向量机和决策树等。
其中，人工神经网络是最常用的模式识别技术之一，其模拟人类大脑的神经元构建识别模型，通过学习训练数据来实现对图像的分类和识别。
二、机器视觉技术的应用机器视觉技术在工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域有广泛的应用。
1. 工业自动化机器视觉技术在工业制造中的应用主要是利用计算机视觉系统对制造过程进行监控和控制。
例如，机器人在生产过程中通过图像检测技术实现自我定位和精确定位，从而提高了生产效率和制品质量。
在生产线上，机器视觉技术实现了产品的缺陷检测和质量控制，从而提高了产品的一致性和可靠性。
2. 安防监控机器视觉技术在安防监控领域是一种非常有效的技术。
通过数字摄像机、视频处理和传输技术，将监控的图像信号传输给计算机进行处理和分析。
机器视觉的应用实例
机器视觉的应用实例一、引言机器视觉是一种利用计算机和数字信号处理技术对图像和视频进行处理和分析的技术，它已经在许多领域得到了广泛应用。
本文将介绍机器视觉的应用实例。
二、工业领域1. 检测产品质量在工业生产中，产品质量是非常重要的，而机器视觉可以通过对产品外观、尺寸等方面进行检测，确保产品符合标准。
例如，在汽车制造过程中，机器视觉可以检测零件的尺寸是否符合规定，并且可以检测表面缺陷和裂纹等问题。
2. 智能物流管理机器视觉可以帮助物流公司提高效率，减少错误率。
例如，在货物分类过程中，机器视觉可以自动识别货物类型并将其分配到正确的位置。
3. 无人化生产随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始采用无人化生产模式。
机器视觉在这个过程中发挥着重要作用。
例如，在半导体制造过程中，机器视觉可以自动检测芯片表面是否有缺陷，并将不良芯片排除在外。
三、医疗领域1. 诊断疾病机器视觉可以帮助医生更准确地诊断疾病。
例如，在眼科领域，机器视觉可以自动识别眼底图像中的异常情况，并提供有关患者眼部健康的详细信息。
2. 手术辅助机器视觉可以帮助医生进行手术。
例如，在微创手术中，机器视觉可以提供高清晰度的图像，帮助医生更好地了解手术区域的情况。
3. 药物开发机器视觉在药物开发过程中也发挥着重要作用。
例如，在药物筛选过程中，机器视觉可以自动分析药物对细胞的影响，并确定哪些化合物具有治疗潜力。
四、安防领域1. 监控系统机器视觉可以帮助安防公司提高监控系统的效率和准确性。
例如，在公共场所安装摄像头后，机器视觉可以自动检测异常行为并向警方发送警报。
2. 人脸识别人脸识别是一种广泛应用的技术，它可以用于身份验证、考勤管理等方面。
机器视觉可以通过对人脸图像的分析和比对，实现高效准确的人脸识别。
3. 智能家居随着智能家居技术的发展，机器视觉也开始在这个领域发挥作用。
例如，在智能门锁中，机器视觉可以自动识别家庭成员，并允许他们进入房屋。
五、结语机器视觉是一种非常有前途的技术，它已经在许多领域得到了广泛应用。
机器人视觉技术在工业自动化中的应用案例分析
机器人视觉技术在工业自动化中的应用案例分析随着科技的不断发展，机器人视觉技术在工业自动化中的应用也越来越广泛。
通过机器视觉技术，机器人能够实现对周围环境的感知和理解，从而更加智能地执行任务。
本文将通过分析几个实际案例，探讨机器人视觉技术在工业自动化中的应用以及带来的效益。
案例一：品质检测在许多生产线上，机器人被广泛用于产品的品质检测。
传统的品质检测通常需要大量的人力，并且容易受到人为因素的影响，导致误判和漏检。
而采用机器人视觉技术进行品质检测能够有效地降低成本并提高检测的准确性。
一个典型的应用案例是在电子制造业中的电路板检测。
通过机器视觉系统，机器人可以快速高效地检测电路板上的元器件位置、焊接点连接情况以及缺陷等信息。
这种自动化的检测过程不仅大大降低了人力成本，还能够提高检测的准确性和稳定性。
案例二：物料识别和定位在物流仓储行业中，机器人视觉技术也被广泛运用于物料的识别和定位。
以货物分拣为例，传统的分拣过程需要大量人力，并且速度较慢，容易出现错误。
而采用机器人视觉技术可以实现对货物的自动识别和定位，从而实现快速高效的分拣。
通过机器视觉系统，机器人能够识别货物上的条形码、二维码等信息，并根据预设的分拣规则将其送到指定的位置。
这种自动化的物料识别和定位技术能够大大提高分拣的速度和准确性，减少人力成本，并且能够适应不同尺寸和形状的货物。
案例三：装配和组装在制造业中，机器人视觉技术也被广泛应用于装配和组装过程中。
传统的装配和组装需要人工参与，费时费力且容易出错。
而采用机器人视觉技术可以实现对零部件的自动识别和定位，从而实现快速高效的装配和组装。
通过机器视觉系统，机器人能够准确识别零部件的位置和方向，并将其精准地装配到指定的位置上。
这种自动化的装配和组装过程不仅提高了生产效率，还大大降低了错误率和人力成本。
综上所述，机器人视觉技术在工业自动化中的应用具有巨大的潜力和市场需求。
通过机器视觉系统，机器人能够实现对环境的感知和理解，从而实现更加智能化的工业自动化。
工业机器视觉技术的原理与应用
工业机器视觉技术的原理与应用工业机器视觉是指应用计算机视觉技术来实现对工业产品、生产工艺和设备的监测、控制、质量检测和自动化控制等。
它以图像传感器为先导，采用数字图像处理、模式识别、自动控制等技术，通过对图像信息的处理和分析，实现对现场工业环境的现实感知，同时也用于诊断、监测和调试机器故障。
一、工业机器视觉技术的原理工业机器视觉技术主要由光学图像采集系统、图像处理系统、控制计算机和控制器构成。
1.光学图像采集系统光学图像采集系统是工业机器视觉技术的核心部分。
它主要由CCD 相机、光源、镜头和曝光控制器等设备组成。
CCD 相机能够把现场的光信号转换成数字信号，光源目的是为了照亮被检测物体的表面，镜头主要是起到对焦作用，曝光控制器用来控制CCD 相机的曝光时间。
同时，还需要根据被检测物体的不同特性来选择适当的光源和镜头，以达到最佳的图像效果。
2.图像处理系统图像处理系统是对采集到的图像信号进行处理和分析的处理中心，主要包括图像增强、滤波、分割、边缘检测、形态学处理和目标识别等。
图像增强主要用来改善被检测物体的对比度和亮度，滤波则是为消除噪声，分割则是将图像中的目标和背景分离，边缘检测是为了得到目标的轮廓信息，形态学处理用来进行目标结构的填充、腐蚀、膨胀等操作，最后目标识别则是在图像中找出所需的对象，包括形状、大小和颜色等特征。
3. 控制计算机和控制器控制计算机和控制器是用来实现对被检测物体的位置、速度、轮廓、颜色等特征的监测和控制的装置。
在工业机器视觉技术中，最常用的控制器是PLC控制器。
它们在图像处理完成后，将处理结果上传到PLC控制器中，在PLC控制器中进行过滤、处理，使图像处理的结果变成实现控制的信号输出，从而实现自动控制。
二、工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术广泛应用于制造业、半导体、电子、食品、医药、汽车、物流等行业。
其中包括：1. 自动光学缺陷检测工业机器视觉技术可以在生产过程中，实现对产品的缺陷检测，包括开裂、气泡、异物和凹坑等。
机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用
机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用机器视觉技术是近年来快速发展的一种先进技术，它通过对图像进行处理和分析，实现对目标的识别、检测和测量，为人们带来了许多便利和效率提升。
在机械制造自动化领域，机器视觉技术的应用已经得到了广泛的推广和应用。
本文将就机器视觉技术的原理和应用进行介绍，并重点探讨它在机械制造自动化中的作用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术的基本原理是通过图像传感器获取目标的图像信息，然后通过图像处理和分析算法对图像进行处理，最终实现对目标的识别、检测和测量。
其核心技术包括图像采集、图像处理、特征提取和目标识别等。
1. 图像采集图像采集是机器视觉技术的第一步，通常通过摄像头等图像传感器获取目标的图像信息。
图像的质量和清晰度对后续的图像处理和分析至关重要，因此图像采集设备的选用对于机器视觉系统的性能至关重要。
2. 图像处理图像处理是机器视觉技术的核心环节，它包括对图像进行滤波、边缘检测、灰度变换和直方图均衡化等操作，以提取图像中的有用信息并减少噪声干扰。
图像处理的质量直接影响了后续的特征提取和目标识别的准确性。
3. 特征提取特征提取是机器视觉技术的重要环节，通过对图像进行特征提取，可以将目标的不同特征用数字化的方式表示出来，为后续的目标识别和测量提供基础。
常用的特征包括边缘、纹理、形状、颜色等。
4. 目标识别目标识别是机器视觉技术的最终目的，通过对图像的特征进行比较和匹配，可以实现对目标的识别和分类。
目标的识别通常是通过机器学习和模式识别算法实现的，包括支持向量机、神经网络、决策树等。
机器视觉技术在机械制造自动化中具有广泛的应用，其主要包括以下几个方面：1.产品检测和质量控制在机械制造过程中，产品的质量控制是非常重要的一环。
传统的质量检测通常需要大量的人力和时间成本，而且容易受到人为因素的影响。
而机器视觉技术可以通过对产品图像进行分析，实现对产品表面缺陷、尺寸偏差、装配不良等缺陷的自动检测和分类，大大提高了产品的检测速度和准确性。
机器视觉技术在工业安全生产中的应用
机器视觉技术在工业安全生产中的应用工业安全生产是所有企业和厂商都必须重视的问题，尤其是在现代化的制造业中更是如此。
无论是在机械设备的操作、生产流程的管理还是设备的维修保养中，都需要过程的安全和质量保障。
近年来，随着机器视觉技术的迅速发展，该技术在工业安全生产中的应用也变得越来越广泛。
一、机器视觉技术的基础机器视觉技术是一种利用计算机和相机等设备来模拟人眼视觉的技术，将所拍摄的图像进行处理、分析和识别。
其实现的基础就是图像处理技术。
比如利用数学变换，对图像进行增强、噪声去除等操作，可以有效提高图像质量。
同时，还有一些基础的图像特征提取算法，利用这些算法可以准确提取图像中的特征信息。
二、机器视觉技术在工业安全生产中的应用1.质量检测机器视觉技术在生产线上可以对产品的质量进行快速、准确的检测，再现人眼的检查过程。
利用摄像头拍摄，利用机器视觉算法进行图像识别和图像分析，可以判断产品是否符合规定的标准，从而实现质量的保障。
2.设备运转状态检测机器视觉技术还可以用于设备运转状态的监测，能够实现设备的实时检测。
工业设备通常在运转中会出现一些问题，例如振动、温度等问题。
机器视觉技术可以将监测到的数据进行拍摄和收集，并利用图像处理技术进行分析，及时反馈信号，可以有效预防问题的发生。
3.安全监控为了保证工人的安全，一些工业设备需要进行安全监控。
传统的安全监测技术通常是通过感知器、震动器等设备实现，但是由于受限于安全区域等因素，这种方法通常不能及时地反馈数据。
而机器视觉技术可以利用摄像头对工业设备监测，识别人员是否进入危险区域，从而及时向设备发出警报，确保工人的安全。
三、机器视觉技术应用的潜力1.智能制造机器视觉技术可以有效地提高生产线的智能化程度，从而可以实现更加高效和节省成本的生产流程。
利用机器视觉技术可以实现无人车间的管理和监测，从而实现更高效的生产。
2.物联网随着物联网技术的发展，机器视觉技术也将在更多的应用场景中得到应用。
机器视觉在工业中的应用
机器视觉在工业中的应用在当今的工业领域，机器视觉技术正以惊人的速度发展，并在生产流程中发挥着日益重要的作用。
简单来说，机器视觉就是让机器具备像人一样的“眼睛”和“大脑”，能够对物体进行识别、测量、检测和定位等操作。
机器视觉系统通常由图像获取设备（如相机）、图像处理软件、执行机构以及相关的硬件设备组成。
其工作原理是通过相机获取物体的图像，然后利用图像处理软件对图像进行分析和处理，提取出有用的信息，最后根据这些信息控制执行机构完成相应的任务。
在工业生产中，机器视觉的应用范围非常广泛。
其中，质量检测是一个重要的应用领域。
在传统的生产线上，产品质量的检测往往依赖人工进行，这不仅效率低下，而且容易出现漏检和误检的情况。
而机器视觉技术能够快速、准确地对产品的外观、尺寸、形状等进行检测，大大提高了检测的效率和准确性。
例如，在电子制造业中，机器视觉可以检测电路板上的元件是否安装正确、焊点是否良好；在汽车制造业中，机器视觉可以检测车身的漆面是否有瑕疵、零部件是否符合规格。
机器视觉在工业中的另一个重要应用是零件识别和分类。
在大规模的生产中，往往需要对大量的零件进行快速准确的识别和分类。
机器视觉系统可以通过对零件的形状、颜色、纹理等特征进行分析，实现自动化的识别和分类。
这不仅提高了生产效率，还降低了人工操作带来的错误率。
此外，机器视觉还被广泛应用于工业机器人的引导和定位。
工业机器人在执行任务时，需要准确地知道被操作物体的位置和姿态。
机器视觉系统可以通过对物体的识别和定位，为机器人提供准确的坐标信息，从而引导机器人完成抓取、装配等操作。
这使得工业机器人能够更加灵活、高效地完成复杂的任务，提高了生产的自动化水平。
在印刷和包装行业，机器视觉也有着重要的作用。
它可以检测印刷品的颜色、套印精度、图案完整性等，确保产品的质量符合标准。
同时，在包装过程中，机器视觉可以对产品的包装位置、标签贴附情况进行检测，保证包装的准确性和一致性。
机器视觉技术在工业自动化中的应用
机器视觉技术在工业自动化中的应用机器视觉技术是一种基于视觉感知的自动检测和判别技术，它通过摄像机、图像处理系统和控制系统等组成，实现对目标的检测、识别、定位等功能。
随着工业自动化水平的不断提高，机器视觉技术在工业领域得到了广泛的应用。
本文将探讨机器视觉技术在工业自动化中的应用。
第一部分：机器视觉在产品质量检测中的应用1. 样品检测：机器视觉技术可以对产品样品进行自动化检测，实现对样品外观、尺寸、色差等多个方面的检测和判别，提高检测效率和准确性。
2. 缺陷检测：机器视觉技术可以对产品表面进行缺陷检测，如裂纹、划痕、气泡等，实现对产品质量的快速筛查，提高产品的合格率。
3. 拼装检测：机器视觉技术能够对产品的拼装过程进行检测，通过识别和定位零部件，判断产品的拼装质量，有效避免拼装错误和质量问题。
第二部分：机器视觉在流程控制中的应用1. 机器人导航：机器视觉技术可以为工业机器人提供导航和定位功能，通过识别场景中的标志物、边缘和轮廓等特征，实现机器人在复杂环境中的自主导航和路径规划。
2. 零件识别：机器视觉技术可以对工业生产中的零件进行识别和分类，实现自动化的零件管理和追踪，提高生产效率和减少人工成本。
3. 流程监控：机器视觉技术可以对生产流程进行实时监控，如流水线上的工件数量、位置和状态等，及时发现异常情况并进行预警和调整，提高生产线的稳定性和效率。
第三部分：机器视觉在智能仓储和物流中的应用1. 货物识别：机器视觉技术可以对货物进行识别和追踪，实时监控货物的位置和状态，提供准确的库存信息和管理手段。
2. 智能分拣：机器视觉技术可以对快递或物流包裹进行自动分拣，通过图像识别和物体定位等技术，实现高速、高效的分拣过程，提高物流处理能力。
3. 仓库安全：机器视觉技术可以用于仓库的安全监控，对入侵者进行检测和识别，及时报警并采取相应措施，保障仓库内物品和人员的安全。
结语：随着科技的进步，机器视觉技术在工业自动化领域的应用越来越广泛。
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机器视觉技术及其工业应用
机器视觉技术的出现促進了工业自动化的发展，深受各方关注及应用。
介绍机器视觉系统原理，分析其关键技术，提出对机器视觉技术的选型及应用。
标签：机器视觉；图像；软件；检测
1.前言
机器视觉（Machine vision）技术是计算机学科的一个重要分支，它促进了生产自动化发展，提高了生产效率。
机器视觉可以在不适合人工作业的环境下完成对产品的检测和监控；可以弥补在大批量工业生产中人工检测精度低的漏洞。
故机器视觉被广泛地应用于监控监测、成品检验和质量控制等众多自动化生产过程。
2.机器视觉系统原理及关键技术
2.1.机器视觉系统原理
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
如图1示，选择适当光源，以恰当角度照射被检测物，CCD照相机通过计算机转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据图像像素分布和亮度、颜色等信息，通过A/D 转换将模拟信号转变成数字信号，图像处理系统对这些信号进行运算抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再运用模式识别技术对特征进行分类整理，实现自动识别与控制。
图1机器视觉系统的组成
2.2.机器视觉系统的关键技术
机器视觉系统主要分为三部分：机器、视觉和系统。
机器负责机械的运动和控制；视觉通过照明光源、工业镜头、工业摄像机、图像采集卡等来实现；系统是指软件或整套的机器视觉设备。
2.2.1.照明光源
照明光源为机器视觉系统的重要部件，直接影响输入数据的质量。
常见有LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源和平行光源等。
光源与照明方案的配合应突出物体特征量，在物体检测与非检测部分有明显区别，以增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度，物体位置的变化不影响成像的质量。
2.2.2.光学镜头
光学镜头相当于人眼的晶状体，主要负责光束调制并完成信号传递。
一个镜头成像质量优劣取决于像差校正，通过像差大小来衡量。
对定焦和变焦镜头来讲，同一档次的定焦镜头像差肯定比变焦镜头的小。
所以应优先选用定焦镜头，再综合考虑图像的放大倍率、视场、光圈、焦距、视角等因素。
镜头类型包括标准、远心、广角、近摄和远摄等，选择依据是相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。
2.2.
3.工业摄像机
工业摄像机是将光信号转变为电信号。
按输出信号方式有模拟工业摄像机和数字工业摄像机；根据芯片类型又分CCD和CMOS工业摄像机。
2.2.4.图像采集技术
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。
一般有以下功能模块：（1）图像信号的接收与A/ D 转换模块，负责图像信号的放大与数字化；（2）摄像机控制输入输出接口，负责协调摄像机进行同步或实现异步重置拍照、定时拍照等；（3）总线接口，负责通过计算机内部总线高速输出数字数据；（4）显示模块，负责高质量的图像实时显示；（5）通讯接口，负责通讯。
它直接决定了摄像头的接口、黑白、彩色、模拟、数字等。
在选择图像采集卡时应考虑到系统的功能需求、图像的采集精度和与摄像机输出信号的匹配。
2.2.5.图像信号处理技术
图像信号处理是机器视觉系统的核心，相当于人的大脑，涉及对图像进行处理和运算。
图像处理方法包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与分析等一系列具体功能，这些功能分别起着不同的辅助作用。
经过系统处理，输出图像的质量得到相当程度的改善，既优化了图像的视觉效果，又便于计算机运用图像处理软件对图像进行分析、处理和识别，从而实现对产品的监控、检测、筛选与测量。
因此，作为机器视觉系统接力的最后一棒，图像处理技术起着举足轻重的作用。
2.2.6.机械执行部件
对于一个系统而言，系统功能的最终实现是要靠执行机构来完成的，它是系统的最后一个也是最关键的环节。
对于不同的应用场合，执行机构可以是机电系统、液压系统、气动系统中的某一种或者集合。
但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外，其动态特性，特别是快速性、重复性和稳定性也十分重要，设计时须予以足够的重视。
3.机器视觉技术的典型工业应用
3.1.图像识别应用
图像识别是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。
图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是识别二维码，将大量的数据信息存储在小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，大大提高了现代化生产的效率。
如食品行业自动识别保质期等。
3.2.图像检测应用
几乎所有产品都需要图像检测，而人工检测准确性低，检测速度慢，影响生产效率。
机器视觉在图像检测方面也应用广泛。
在汽车工业中，常用于检测有缺陷的液晶显示器；装配错误的仪表板开关；马达线的连接质量及焊接缺陷等。
此外还广泛应用于印刷、食品、医药等领域。
3.3.视觉定位应用
视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。
在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定；而在金属涂覆时，由机器视觉测量喷嘴与被涂覆钢材间的间隙，通过控制喷嘴与被涂表面间的间隙来保持气体压力始终如一，以减少涂层质量的波动。
3.4.物体测量应用
机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能。
常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻检测等。
3.5.物体分拣应用
物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。
在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、轴承钢球漏装、说明书或标签缺失等。
4.结语
机器视觉代替人工视觉，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度，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。
参考文献
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[2]李福建，张元培.机器视觉系统组成研究[J].自动化博览，2004（2）
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作者简介：张祁詠（1963-），女，无锡机电高等职业技术学校机电工程系（214028），副教授，机械工程师。