机器视觉，即用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品捕获图像，然后将图像传输到处理单元，通过数字处理，根据像素分布、亮度、颜色等信息，判断尺寸、形状、颜色，然后根据图像判断结果控制现场设备动作。

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在一些不适合人工操作的危险工作环境或难以满足人工视觉要求的情况下，通常使用机器视觉来取代人工视觉。同时，在大规模工业生产过程中，人工视觉检验产品质量效率低，精度低。机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产自动化程度。机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基本技术。

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，易于自动处理，也容易与设计信息和处理控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，机器视觉系统广泛应用于食品饮料、制药、建材化工、电子制造、包装、汽车制造等行业。

基本构造

机器视觉技术是人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等领域的交叉学科。计算机主要用于模拟人类的视觉功能，并从客观事物的图像中提取信息Atmel代理，最终用于实际检测、测量和控制。典型的机器视觉应用系统包括图像捕获、光源系统、图像数字模块、图像处理模块、判断决策模块和机械控制执行模块。

工作原理

机器视觉检测系统采用相机（CCD/COMS）将检测到的目标转换为图像信号，传输到特殊的图像处理系统，然后根据像素分布、亮度、颜色等信息转换为数字信号。图像处理系统对这些信号进行各种操作，以提取面积、数量、位置等特征信息，然后根据预设条件输出结果实现自动识别功能。

机器视觉特性

1、机器视觉是一项综合性技术，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机硬件技术、人机接口技术等。这些技术可以形成成功的工业机器视觉应用系统。

2、机器视觉更注重实用性，要求能够适应工业生产中的恶劣环境，具有合理的成本性能，具有一般的工业界面，能够由普通工作操作，容错能力高，安全性高，不会破坏工业产品，必须具有较强的通用性和可移植性。

3.对于机器视觉技术人员来说，他们不仅要具备研究数学理论和编制计算机软件的专业能力，还要具备光、机、电一体化的综合能力。

4.机器视觉更注重实时性、高速度和高精度。因此，计算机视觉和数字图像处理中的许多技术仍然难以应用于机器视觉，其发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。