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機器視覺檢測系統采用CCD照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格 / 不合格、有 / 無等，實現自動識別功能。典型結構編輯一個典型的機器視覺系統包括以下五大塊：照明照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，它直接影響輸入數據的質量和應用效果。由于沒有通用的機器視覺照明設備，所以針對每個特定的應用實例，要選擇相應的照明裝置，以達到效果。光源可分為可見光和不可見光。而在中國，視覺技術的應用開始于90年代，因為行業本身就屬于新興的領域，再加之機器視覺產品技術的普及不夠，導致以上各行業的應用幾乎空白。常用的幾種可見光源是白熾燈、日光燈、燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不能保持穩定。

機器視覺有如下的發展趨勢。 [9] 價格持續下降目前，在我國機器視覺技術還不太成熟，主要靠進口國外整套系統，價格比較昂貴.隨著技術的進步和市場競爭的激烈，價格下降已成必然趨勢，這意味著機器視覺技術將逐漸被接受。機器選型編輯在機器視覺系統中，獲得一張高質量的可處理的圖像是至關重要。功能逐漸增多更多功能的實現主要來自于計算能力的增強，更高分辨率的傳感器，更快的掃描率和軟件功能的提高，PC處理器的速度在得到穩步提升的同時，其價格也在下降，這推動了更快的總線的出現，而總線又反過來允許具有更多數據的更大圖像以更快的速度進行傳輸和處理。

機器視覺工業檢測系統類型機器視覺工業檢測系統就其檢測性質和應用范圍而言，分為定量和定性檢測兩大類，每類又分為不同的子類。機器視覺在工業在線檢測的各個應用領域十分活躍，如：印刷電路板的視覺檢查、鋼板表面的自動探傷、大型工件平行度和垂直度測量、容器容積或雜質檢測、機械零件的自動識別分類和幾何尺寸測量等。照明系統按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。此外，在許多其它方法難以檢測的場合，利用機器視覺系統可以有效地實現。