内容简介机器视觉的概述机器视觉的定义：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。机器视觉的基础机器视觉系统的设计检测目标物2.机器视觉系统的方案设计机械设计光源如果选择的光源，能使图像达到这些基本的要求，就完成了机器视觉系统集成的第1步；1)充分利用视场，使被检测物体特征充满视场，从而可以最大限度地利用系统的分辨率；2)对比度合适；3)焦距准确图像没有因为景深或运动而不清晰；4)照明均匀，避免反光；5)图像畸变小；6)感兴趣的特征容易被检测识别，其他特征不显示或得到抑制；镜头摄像机图像采集卡图像处理软件其他部件总结机器视觉的典型应用机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化的有效途径，其最大优点为：一.实现非接触测量；二.具有较宽的光谱响应范围；三.长时间工作；四.成本效率高；五.灵活性好；六.精度高；机器视觉系统在不同领域的典型应用：机器视觉系统总结充分考虑现场条件：在实验室里开发的系统，安装到使用现场后常常碰到问题。这主要是环境光、电磁干扰和振动几个方面的原因造成的。机器视觉系统毕竟使用了光学系统，安装现场的照明情况或自然光的影响，有时会导致我们设计的算法根本无法工作，从而致使系统失败；工厂的供电一般是带有各种电磁干扰的，很容易从电源线或其他地方进入计算机系统，从而导致系统不能稳定工作。另外，工业现场各种机器同时工作，有时振动会导致问题。系统集成的过程中，最好能够模拟现场情况。整个系统集成时，碰到的问题和解决问题的时间往往比预计的要多，有好多意想不到的情况会发生，所以我们需要把问题想得全面一些，这样才能切合实际的完成工作计划。谢谢大家!