VisionBrochure---NI机器视觉选型指南

如何选择自己需要的机器视觉系统-硬件篇当下，工业自动化、智能化脚步越来越快，加上市场和政策的推动，自动化在生产制造中的应用将进入飞速发展的时期。

机器视觉系统作为自动化和智能化生产必不可少的部分，工业制造企业也会越来越多的接触到机器视觉系统。

而在此之前，很多的运营人、工业人、技术人、采购人对于机器视觉都是陌生的。

如何以最快的速度熟悉机器视觉系统便成为大家近期需要考虑的问题。

那么来到你面前的第一个问题是：公司要用，自己不了解，如何选择一套公司需要的机器视觉系统呢？这里从技术上,以最通俗易懂的方式，理一下选择一套自己需要的机器视觉系统的过程。

很显然，我们要先搞明白什么是机器视觉系统？组成是什么？因为，我们要知道买些什么。

通俗的说：机器视觉系统就是让机器设备具有像人一样的视觉，并能像人一样进行检测、识别、判断、定位、计数等功能的一套软硬件设备。

机器视觉系统的经典组成包括：被测物体、光源、相机、镜头、图像处理软件系统（SCI/KEYENCE/康耐视/欧姆龙等）、图像处理硬件（PC）、执行机构（机器人/机械手等）需要注意的，或者说需要购买的其实可以分为2部分：1 图像采集的硬件（光源、相机、镜头）2 图像处理的软件（就是所谓的视觉系统）首先来确定硬件，也就是视觉系统的光源、相机、镜头在硬件选择上，我们一般会按相机、镜头、光源这样的流程来选择。

往往技术部门首先遇到的是一个工件检测的CASE，我们就以具体的CASE为实例情景：如上图，假设我们要通过机器视觉系统测量上面工件螺纹部分的精准宽度W，精度要求D=0.01。

先用钢尺粗略量下W的范围来确定选择相机的芯片分辨率通过测量，该工件初步测量的宽度W=6毫米左右，那么我们要做的视场大小定为FOV=10毫米比较合适。

注：视场，就是相机拍摄到的范围，一般以物理尺寸表示。

视场、精度、分辨率的计算公式是：分辨率F=FOV/D根据客户的精度要求D=0.01，那么图像的分辨率应该是F=FOV/D=1000(毫米)，如果以1个像素对应1毫米，那么我们需要至少分辨率为1000的相机。

机器视觉硬件选型计算概述V1.0目录1相机 (4)1.1相机光谱类型 (4)1.2相机像素值 (5)1.3图像帧速率和快门速度 (6)1.3.1断续送料的应用 (6)1.3.2连续送料的应用 (7)1.4图像数据传输 (7)1.4.1模拟传输方式 (8)1.4.2数字传输方式 (8)1.5其他要点 (9)1.5.1像素深度 (9)1.5.2传感器尺寸 (9)1.5.3像元尺寸 (10)1.5.4CCD&CMOS (10)2镜头 (10)2.1靶面尺寸 (11)2.1.1面阵相机镜头 (11)2.1.2线阵相机镜头 (11)2.2焦距 (11)2.3镜头分辨率 (12)2.4接口类型 (13)2.5工作距离 (14)2.6镜头其他参数 (14)2.6.1景深 (14)2.6.2工作波长 (14)2.6.3畸变 (15)3光源 (16)3.1光源类型 (16)3.2光源照射方向性 (17)3.2.1反射类型 (17)3.2.2照射角度 (17)3.3光源光谱 (23)3.3.1光源颜色 (23)3.3.2光源波长特性 (24)3.3.3几种光源光谱使用情况汇总对比 (25)3.4光源亮度调整 (26)4其他 (27)4.1各种滤镜/选配件 (27)4.1.1偏光镜 (27)4.1.2锐波滤镜 (28)4.1.3保护镜 (28)机器视觉硬件选型计算概述V1.0本资料主要包括相机、镜头和光源的选型计算概述。

1相机相机选型主要参数包括：相机光谱类型、相机像素值、图像帧速率和快门速度、像素深度、传感器尺寸、像元尺寸。

1.1相机光谱类型相机光谱类型即相机色彩类型主要分为彩色相机和黑白相机。

在处理图像时，彩色照相机使用的是色调（颜色）数据，而黑白照相机使用的是强度（亮度）数据。

首先要强调目前市场上同等分辨率的彩色相机和黑白相机价格差异不大，但是同等条件下仍然优选黑白相机（特别是涉及尺寸测量），主要原因如下：1、在图像边缘检测算法中一般实现先将彩色图片转换为黑白图片然后根据像素之间像素值差异实现边缘检测。

ni机器视觉概念手册本文介绍了NI机器视觉的概念，详细介绍了其中的核心技术及方法，详细介绍了NI机器视觉在各种应用领域中的应用情况，并提供了一些实战模式和示例，以帮助读者对NI机器视觉技术更加清楚和深入的理解。

1. 介绍NI机器视觉技术是一种利用电脑来实现图像和视频处理的技术，通过数字图像捕捉和数据处理的方式，可以实现自动的图像识别、测量和分析。

其有望应用于工业检测和服务机器人领域，并可以帮助解决目前全球经济发展中的质量控制、生产效率、安全监控、智能化等问题，从而节省大量的人力物力和时间。

2. NI机器视觉技术NI机器视觉技术是一种应用于机器视觉的高精度自动化测量技术，它主要涵盖了数字图像捕捉、数字图像处理、数字图像分析等技术，特别在智能分类、测量、定位等方面有着独特的优势。

（1）数字图像捕捉数字图像捕捉是机器视觉技术的核心，通过将拍摄的图像数据转换为数字图像数据，从而实现视觉信息的数字化处理。

常用的图像捕捉设备有CCD摄像头、面阵相机、普通数码相机等，常见的数据格式有JPG、BMP、TIF等，它们都可以作为图像处理的输入。

（2）数字图像处理数字图像处理是将捕捉到的数字图像数据进行分析和处理的过程，可以通过各种算法进行图像的亮度、对比度调整、噪声抑制、图像平滑处理、图像分割、缺陷检测等处理，以获得更加精确的图像数据。

（3）数字图像分析数字图像分析是利用数字图像处理技术，对图像中的物体、形状、尺寸进行准确的分析，从而实现自动识别、测量和分类等功能，常用的图像分析技术有边界检测、空间识别、形状匹配等。

3. 应用领域NI机器视觉技术可以用于各行各业，主要应用于工业自动化、智能控制、汽车制造、服务机器人等领域，在以上领域中的应用情况如下：（1）工业自动化NI机器视觉技术可以用于工业自动化，可以用于快速定位、自动检测、质量检查、料仓管理、供料控制等，可以提高产品质量、实现自动化生产，减少人员成本。

（2）智能控制NI机器视觉技术可以用于智能控制，可以用于机器人跟踪、无人机自主控制、智能车辆等，可以实现机器真正的智能自主控制，提高机器生产力、安全性和稳定性。

机器视觉镜头选型原则机器视觉是一种通过使用相机和其他传感器来模拟人类视觉以实现目标检测和识别的技术。

在机器视觉中，选择合适的镜头是至关重要的，因为它直接关系到图像质量和视觉算法的性能。

以下是一些机器视觉镜头选型的原则和参考内容。

1. 分辨率：分辨率是指镜头能够捕捉细节的能力。

在选择镜头时，应根据需要的应用和要求选择适当的分辨率。

如果需要检测和识别小尺寸的目标或精细的图像特征，需要选择具有较高分辨率的镜头。

2. 焦距：焦距决定了镜头的视场范围和放大倍率。

对于机器视觉应用，焦距的选择应根据需要的视场范围和目标大小来确定。

较长的焦距可以提供更大的视场，但放大倍率较小；而较短的焦距可以提供更大的放大倍率，但视场较小。

3. 光圈：光圈是控制镜头进入的光线量的孔径大小。

较大的光圈可以提供更多的光线，使图像更明亮，但深度-of-field 相对较浅；而较小的光圈可以提供更深的景深范围，但可能需要较长的曝光时间。

光圈的选择应根据可用的光照条件和需要的景深来确定。

4. 畸变：镜头畸变是指镜头图像与实际对象之间的形状偏差。

选择镜头时，应尽量选择具有较小畸变的镜头，以确保图像准确地反映出实际场景。

5. 透过率：透过率是指镜头对光线透过的能力。

一个高透过率的镜头可以捕捉到更多的光线，提供更明亮和清晰的图像。

因此，在选择镜头时，应尽量选择具有高透过率的镜头。

6. 调焦和变焦：一些机器视觉应用可能需要在检测和识别过程中动态调整焦距。

因此，在选择镜头时，应考虑是否需要具有自动调焦或变焦功能。

7. 传感器尺寸：镜头的传感器尺寸应与相机传感器尺寸匹配。

如果相机使用较小的传感器，选择适当尺寸的镜头以确保最佳的图像质量和性能。

8. 适应环境：在选择机器视觉镜头时，还需要考虑应用的环境条件，例如室内还是室外，光照条件等。

根据环境中的光线质量和强度，选择镜头的特定设计和材料。

总的来说，在选择机器视觉镜头时，需要综合考虑应用需求、图像质量、光照条件以及环境要素等因素。

机器视觉相机：•分辨率：相机每次采集图像的像素点数，一般对应于光电传感器靶面排列的像元数，分辨率=感光芯片尺寸/像素尺寸，面阵相机的分辨率有795×596，1024×1024，2048×2048，5320×5320等。

分辨率的确定：根据待测物体的尺寸估算出视野的大小，再结合检测精度，利用上面的公式就可以大概确定检测系统的工业相机的分辨率。

线阵相机OR面阵相机：对于静止检测或者一般低速的检测，优先考虑面阵相机，对于大幅面高速运动或者滚轴等运动的特殊应用考虑使用线阵相机。

相机帧率：尽可能选取静止检测，这样整个项目成本都会降低很多，但是会带来检测效率的下降。

当被测物体有运动要求时，要选择帧数较高的工业相机；选用帧曝光相机，行曝光相机则会引起画面变形，对于具体帧率的选择，不应盲目的选择高速相机，虽然高速相机帧率高，但是一般需要外加强光照射，带来的高成本以及图像处理速度也压力巨大，需要根据相对运动速度来定，只要在检测区域内，能捕捉到被测物即可。

一般来说分辨率越高，帧数越低。

买机器视觉相机时，选择合适的处理器是至关重要的决定。

具有与基于PC的系统相媲美的各种功能，灵活性和速度，可以让您实时处理图像。

买机器视觉相机通常只是自动化系统的一部分。

摄像机提供的决策或指令可以发送到从机器人控制器到云服务器的所有内容。

普通镜头选型步骤：获得物体至镜头的距离（工作距离）WD，如果是一个范围，取中间值；通过已知的传感器成像面高度Hi和被测物尺寸（视场高度）Ho计算图像放大倍数PMAG；PMAG= Sensor Size(mm) / Field of View(mm)=Hi /Ho利用公式计算所需的焦距f；f=WD*PMAG / (1+PMAG)选取与计算值最接近的标准镜头产品，并取其焦距值；标准镜头焦距：8mm、12.5mm、16mm、25mm和50mm根据所选镜头焦距重新核算镜头到物体的距离WD。

基本参数镜头的主要参数有焦距、分辨率、工作距离、景深、视野范围、畸变量等。

分辨率：指在像面处镜头在单位毫米内能够分辨的黑白相间的条纹对数，受镜头结构、材质、加工精度等因素的影响。

下图的分辨率为1/2d，其中，d为线宽。

分辨率的单位为lp/mm（线对/毫米）。

镜头和相机的分辨率影响最终成像的质量。

工作距离：一般指镜头前端到被测物体的距离，小于最小工作距离、大于最大工作距离的系统一般不能清晰成像。

景深：以镜头最佳聚焦时的工作距离为中心，前后存在一个范围，在此范围内镜头都可以清晰成像。

景深受焦距和光圈的影响：镜头的焦距越短，景深的范围就越大，光圈越小，景深就越大视野范围：图像采集设备所能够覆盖的范围，即和靶面上的图像所对应的物平面的尺寸。

焦距：镜头焦距与凸透镜的焦距概念略有不同，因为镜头是多个凸透镜组合而成的。

焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。

根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。

畸变量：因凸透镜的固有特性造成的成像失真，无法完全消除。

畸变像差只影响成像的几何形状，而不影响成像的清晰度。

选用原则在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标在图像传感器的光敏面上。

镜头的质量直影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。

第一步选择合适的镜头接口常用的镜头接口类型有C口、CS口、F口等，在选用镜头时要首先确定镜头的接口类型。

第二步确定焦距焦距是相机最主要的参数之一，一般先考虑焦距是否能够满足需求。

根据系统的整体尺寸和工作距离，结合靶面尺寸和待测范围的比值可以计算出镜头的焦距。

第三步确定靶面尺寸镜头的靶面尺寸要大于相机的靶面尺寸，否则进光量可能会导致图像信息的缺损。

第四步根据项目需求，综合考虑分辨率、畸变、景深等参数，根据光照环境确定光圈。

机器视觉硬件中的光源光源选用1.形状自由度高，可以组合成各种形状、尺寸，能够自由调整照射角度，可以根据客户需要定制；2.可以根据需要制成各种颜色，并可以随时调整亮度；3.光源散热性好，光亮度稳定，使用寿命长，可连续使用约数万小时；4.反应快捷，可在极短时间内达到最大亮度；5.运行成本低，性价比较高。

机器视觉硬件选型基础机器视觉在工业制造、智能物流、智能家居等领域都有广泛应用。

为了实现高效、精准的机器视觉应用，需要选择合适的硬件平台。

本文将以选型的角度介绍机器视觉硬件的基础知识。

CPU vs GPUCPU和GPU都是常见的计算设备，它们都有着各自的优缺点。

CPU的优势在于适合处理单线程任务、具有很好的通用性，而GPU则具备处理大规模数据的能力。

对于机器视觉应用来说，需要处理海量数据，所以选择GPU作为计算设备是一个不错的选择。

近年来，由于人工智能的兴起，又衍生出了专门的AI芯片，例如Intel的Movidius系列、华为的京东方NPU、英伟达的Tensor Core等。

这些芯片都专门为深度学习任务优化了架构和计算能力，可以有效提升机器视觉的性能。

传感器机器视觉的核心任务是对图像和视频进行处理，所以需要高质量、高分辨率的传感器进行数据采集。

在选择传感器时需要考虑以下因素：•分辨率：分辨率越高，则数据越精细，但同时也意味着数据量更大，需要更高的处理能力。

•帧率：帧率越高，则对实时性的要求越高，同时也会增加数据量，需要更高的处理能力。

•噪声：传感器的噪声会直接影响数据的质量和精度。

•动态范围：动态范围越大，则能够捕捉到更多的细节和色彩，使图像更加真实。

在从传感器读取数据时，还需要考虑传输协议和速率的选择。

常用的协议有MIPI、USB、Ethernet等。

硬件平台硬件平台是机器视觉系统的核心组成部分，负责控制和运行算法，并输出处理结果。

硬件平台的选择应该根据应用场景和需求来进行。

在选择硬件平台时，需要考虑以下因素：•处理能力：系统需要处理的数据量和复杂程度不同，所以需要采用不同的处理器和芯片组。

•存储容量：需要根据应用的具体需求来选择适当的存储容量和类型，例如固态硬盘(SSD)、硬盘等。

•网络性能：对于需要进行网络通信的系统，需要考虑网络接口的类型和速率。

•稳定性和可靠性：对于工业、医疗等领域，系统的稳定性和可靠性是非常重要的考虑因素。

机器视觉选型计算概述机器视觉硬件选型计算概述V1.0⽬录1相机 (4)1.1相机光谱类型 (4)1.2相机像素值 (5)1.3图像帧速率和快门速度 (6)1.3.1断续送料的应⽤ (6)1.3.2连续送料的应⽤ (7)1.4图像数据传输 (7)1.4.1模拟传输⽅式 (8)1.4.2数字传输⽅式 (8)1.5其他要点 (9)1.5.1像素深度 (9)1.5.2传感器尺⼨ (9)1.5.3像元尺⼨ (10)1.5.4CCD&CMOS (10)2镜头 (10)2.1靶⾯尺⼨ (11)2.1.1⾯阵相机镜头 (11)2.1.2线阵相机镜头 (11)2.2焦距 (11)2.3镜头分辨率 (12)2.4接⼝类型 (13)2.5⼯作距离 (14)2.6镜头其他参数 (14)2.6.1景深 (14)2.6.2⼯作波长 (14)2.6.3畸变 (15)3光源 (16)3.1光源类型 (16)3.2光源照射⽅向性 (17)3.2.1反射类型 (17)3.2.2照射⾓度 (17)3.3光源光谱 (23)3.3.1光源颜⾊ (23)3.3.2光源波长特性 (24)3.3.3⼏种光源光谱使⽤情况汇总对⽐ (25)3.4光源亮度调整 (26)4其他 (27)4.1各种滤镜/选配件 (27)4.1.1偏光镜 (27)4.1.2锐波滤镜 (28)4.1.3保护镜 (28)机器视觉硬件选型计算概述V1.0本资料主要包括相机、镜头和光源的选型计算概述。

1相机相机选型主要参数包括：相机光谱类型、相机像素值、图像帧速率和快门速度、像素深度、传感器尺⼨、像元尺⼨。

1.1相机光谱类型相机光谱类型即相机⾊彩类型主要分为彩⾊相机和⿊⽩相机。

在处理图像时，彩⾊照相机使⽤的是⾊调（颜⾊）数据，⽽⿊⽩照相机使⽤的是强度（亮度）数据。

⾸先要强调⽬前市场上同等分辨率的彩⾊相机和⿊⽩相机价格差异不⼤，但是同等条件下仍然优选⿊⽩相机（特别是涉及尺⼨测量），主要原因如下：1、在图像边缘检测算法中⼀般实现先将彩⾊图⽚转换为⿊⽩图⽚然后根据像素之间像素值差异实现边缘检测。

如何选择机器视觉相机的镜头
优化您的高性能机器视觉相机; 它需要与适当的镜头匹配。

我们专注于相机，但从我们多年的经验可以提供一些基本的镜头选择。

提供的细节和示例只是一个简单的概述。

我们可以将机器视觉镜头分为两个非官方的大类：
1. 镜头的视野（图像大小）比相机传感器的尺寸大得多
2. 视野范围较小或接近相机传感器尺寸的镜头。

当视野（图像尺寸）远大于相机传感器尺寸时
对于这种情况下的应用，视场（FOV）的范围从20-30毫米到100米（室外应用）。

用于这些应用的镜头具有固定焦距或可变焦距。

在选择过程中有三个重要的因素：
1. 视野
2. 工作距离
3. 相机的传感器尺寸
所采集图像的放大倍数=（相机的传感器尺寸）/（视场）
为了估算您的应用所需的焦距：
焦距=（放大倍数）*（工作距离）/（1 +放大率）
例如：
Adimec Opal-2000相机的传感器尺寸为2/3“。

如果一个应用需要摄像头看50mm（水平）的FOV和200mm的工作距离，通过使用前面提到的公式，我们应该能够估算出适用于这种应用的镜头。

FOV = 50mm
传感器尺寸= 8.8mm（基于2/3“传感器尺寸）
工作距离= 200mm
放大倍数= 0.176。

目录1 机器视觉基础知识机器视觉概述相机（camera）镜头（lens）图像采集卡（frame grabber）光源（illumination）视觉开发软件(vision SDK)智能相机（smart camera）2典型案例定位&引导（Locate & Guide ）几何尺寸测量（Gauging）缺陷检测（Flaw Inspection）光学字符检测/识别（OCV/OCR）机器视觉的概念机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

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大大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。

半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。

作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。

检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。

比如说牙签，假设在一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合格，大多数人都不会怎么担心。

但是对于很多产品，假如前面的盒子里装的不是牙签，而是针头，试想不合格品可能会带来什么样的后果，所以产品功能性的检测都是不可缺少的，即使只是外观检测，要证明内在的品质也必须要做到无缺陷。

一、選擇CCD關鍵參數：1.精度：根据“视野”与“分辨率”选择CCD。

“视野”是指CCD 在X 和Y方向上所能覆盖的范围，而“分辨率”是由1 个像素等于多少mm 来确定的。

以下公式表示了它们的关系。

分辨率= Y 方向的视野(mm) / CCD 在Y 方向上的像素数2.視野：是指CCD 在X 和Y 方向上所能覆盖的范围3.工作距離：WD（工作距离= 镜头顶端与工件之间的距离）、4.景深：確定產品是靜止的，還是運動的，或者是不同的產品會有高度差。

5.安裝空間：如果空間不足。

可以選擇小型ccd和側視鏡比較合適。

6.傳輸速度：标准速度的31 万像素CCD 以16.0 ms 的速率传输图像。

相同分辨率的高速CCD 具有4.7 ms 的图像传输速度。

在由于高速生产线而需要更快处理时间的检测中，高速CCD 非常有效7.黑白與彩色CCD的選擇：应根据需要检测什么类型的瑕疵来选择彩色或黑白CCD。

难以与背景区分的瑕疵可能需要使用彩色CCD。

8.軟件調試：光源選擇步驟：一.根据目标材料、形状和应用，从以下三种类型中选择合适的照射方向：镜面反射、漫反射和透射。

(1) 镜面反射光从目标上直接反射回CCD。

这种照明在检测玻璃基板等高反射性工件时非常有效。

(2) 漫反射光在目标表面反射时向许多方向散射。

这种照明方法在通过反射性包装检测工件时非常有效。

(3) 透射从目标背后发出光线，CCD 接收透射的轮廓。

这种方法通常在尺寸检测中使用。

二. 确定合适的型状一旦根据类型（镜面反射型、漫反射型、透射型）选择了照明方法，即可根据要检测的工件、检测工件的背景及其周围环境选择型号。

按照明类型分类的典型照明设备镜面反射型同轴照明环形照明条形照明漫反射型低角度照明环形照明条形照明透射型面照明棒形照明-鏡面反射型的照明最佳旋轉是同軸照明，條件如下：1 照明在玻璃表面上反射。

2 需要增强玻璃板和背景之间的差异。

3 最好对工件实施垂直照明。

4 可在目标上方提供一定的空间。

ni机器视觉概念手册本文将详细解释ni机器视觉概念手册中的关键概念，包括概念的定义、重要性和应用等。

为了便于阅读和理解，本文按照以下结构进行说明：1.什么是ni机器视觉？2.ni机器视觉的重要性3.ni机器视觉的关键概念及其应用–图像处理–物体检测与识别–物体跟踪–三维重构–深度学习在机器视觉中的应用4.ni机器视觉的未来发展趋势5.总结1. 什么是ni机器视觉？ni机器视觉（National Instruments Machine Vision）是一种利用计算机和相机等设备进行图像处理和分析的技术。

它通过获取、处理和理解图像中的信息，实现对目标对象的识别、检测、跟踪等操作。

ni机器视觉主要基于计算机视觉和图像处理技术，但它更强调于实时性和工业应用。

ni机器视觉具有广泛的应用领域，如工业自动化、质量控制、安防监控、医学影像等。

2. ni机器视觉的重要性ni机器视觉在工业和科学研究中具有重要的地位和作用。

它可以帮助实现自动化生产、提高质量控制的准确性和效率、增强安全监控、辅助医学诊断等。

ni机器视觉技术与传统的人工检测相比，能够提供更快、更准确、更稳定的结果。

它可以处理大量的图像数据，并能在实时性要求高的场景中快速响应。

通过将ni机器视觉与其他技术结合，可以进一步提高自动化水平和生产效率，推动工业和科学研究的发展。

3. ni机器视觉的关键概念及其应用图像处理图像处理是ni机器视觉的核心技术之一。

它包括对图像进行增强、滤波、几何校正等操作，以提高图像质量和准确度。

图像处理可以消除图像中的噪声和干扰，增强图像的对比度和细节，使得后续的分析和处理更加准确和可靠。

在工业自动化中，图像处理常用于质量控制、产品分类和分拣、外观检测等。

在医学影像领域，图像处理可以改善医学图像的质量，为医学诊断提供更准确、更可靠的结果。

物体检测与识别物体检测与识别是ni机器视觉中的重要任务之一。

它通过分析图像中的特征和结构，确定图像中是否存在特定的物体，并进行分类和识别。