系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。 光源选型基本要素： 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的**重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生比较大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。 亮度：当选择两种光源的时候，比较好的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统。中国澳门苏州机器视觉购买
和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。 ⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。 此外还有： 1自动光学检查 2 人脸识别 3无人驾驶汽车 4产品质量等级分类 5印刷品质量自动化检测 6文字识别 7纹理识别 8追踪定位山东滤光片机器视觉购买机器视觉系统应用 编辑 在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳。
结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 机器视觉镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变 视觉检测中如何确定镜头的焦距 为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素： · 视野 - 被成像区域的大小。
计算机视觉与机器视觉的问题是，前者太学术，后者太工业，因而一直以来在消费级市场缺乏好的产品。 2017-01-06 25 参考资料 1. 人工智能、深度学习、机器视觉，你需要弄清的概念 ．深度学习世界[引用日期2016-05-03] 2. 机器视觉检测技术 ．工业机器人网 [引用日期2016-04-08] 3. 现在谈机器视觉还早了点？ ．深度学习世界[引用日期2016-05-04] 4. 工业自动化发展完善 机器视觉大时代来临 ．EEPW电子产品[引用日期2015-02-06] 5. 机器视觉在布匹生产在线检测系统应用 ．中国电子网[引用日期2015-02-09] 6. 机器视觉系统国内外应用现状 ．中国智能化网[引用日期2015-02-09] 7. 谷歌发现机器视觉的“阿喀琉斯之踵” ．工控网[引用日期2016-09-14] 8. 机器视觉系统典型应用 ．光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。
机器视觉概述 编辑 机器视觉（Machine vision） 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不 视觉系统工作原理简图 适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以**提高生产效率和生产的自动化程度。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。 [4] 机器视觉基本构造 编辑 一个典型的工业机器视觉系统包括： 光源、 镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为。山东滤光片机器视觉购买
为下一步的工作作出安排；可以获知内布匹的质量情况等等。中国澳门苏州机器视觉购买
机器视觉工作原理 编辑 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给**的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 机器视觉典型结构 编辑 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 机器视觉照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。中国澳门苏州机器视觉购买
