机器视觉-值得收藏pptx教学资料
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《机器视觉基础》课件
在农业领域，机器视觉技术被用于监测作物 生长状况、病虫害识别等方面。通过对农田 的图像采集和处理，机器视觉系统能够实时 监测作物的生长情况，及时发现病虫害，为 农民提供科学的管理依据，从而提高农产品 的产量和质量。
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步， 负责将目标物体转化为数字图像，以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像，以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理，机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品，并自动剔除或进行分类，从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步， 负责将目标物体转化为数字图像，以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像，以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理，机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品，并自动剔除或进行分类，从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
机器视觉基础知识培训课件
机器视觉具有高效、准确、可靠、非 接触性等优点，能够适应各种复杂环 境，广泛应用于工业自动化、智能安 防、医疗诊断等领域。
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物， 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控，广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征，利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理，提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ，以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域，提高安全性和便利性。
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物， 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控，广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征，利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理，提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ，以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域，提高安全性和便利性。
机器视觉基础PPT幻灯片课件
PPT VISION, Inc. | 6301 Old Shakopee Road Suite A | Bloomington, MN 55438 | 952-996-
12
9500 |
光学器件
PPT VISION, Inc. | 6301 Old Shakopee Road Suite A | Bloomington, MN 55438 | 952-996-
• 检测方法 灰度分析（阀值） & 梯度分析 图像增强 在视场（FOV）内定位产品零件 检测分析 – 测量，特征点查找检测，读取等
• 设备通讯 Pass/Fail 结果状态输出 检测数据分析控制输出
3
机器视觉系统概述
• 基础术语 • 相机
图像传感器 灰度 & 彩色 • 光学器件(镜头) 标准镜头 vs. 远心镜头 • 光源 基础知识 技巧
PPT VISION, Inc. | 6301 Old Shakopee Road Suite A | Bloomington, MN 55438 | 952-996-
18
9500 |
光源
高频荧光灯
卤 素 灯
LED灯ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
19
光源
20
光源
荧光灯，传统型荧光灯即低压汞灯，是利用低气压的汞蒸气在通电后释放紫外 线，从而使荧光粉发出可见光的原理发光，因此它属于低气压弧光放电光源。
13
9500 |
镜头
14
光学器件
标准镜头
远心镜头
PPT VISION, Inc. | 6301 Old Shakopee Road Suite A | Bloomington, MN 55438 | 952-996-
机器视觉概念-PPT课件
机器视觉未来发展的趋势
机器视觉自起步发展到现在，已有15年的 发展历史。应该说机器视觉作为一种应用 系统，其功能特点是随着工业自动化的发 展而逐渐完善和发展的。
机器视觉未来发展的趋势
在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层 面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定 性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的 提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、 分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的 方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动 化更进一步的融合。 需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的 空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。
机器视觉的基本知识
二.机器视觉的基本构成
机器视觉的基本知识
三.机器视觉的特点 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。
机器视觉未来发展的趋势
2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动 力。
机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量， 应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国 自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术 也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整 个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能 让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是 促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。
实用案例分析
5、检测牙膏管口边缘毛刺：
A、对物件进行旋转位置识别 B、检测管口是否有毛刺或其他障碍物 C、通过异步触发器对图像进行整体评估
机器视觉基础知识培训课件
FOV：100MM
500 象素
象素值 = 0.2 MM
实用精品PPT课件
43
七、机器视觉系统搭建
获得完美图象的6大要素
#1：高系统精度
• 视野（FOV） - 让视觉系统“关心”的部分尽可能“充满”视野。通俗来说，FOV越小越“好”。 - 相机分辨率相同视野越小系统精度越高 - 视野相同相机分辨率越高系统精度越高
实用精品PPT课件
51
七、机器视觉系统搭建
项目评估的基本步骤1：
检测项目 条款
检测项目条款 • 条款名称及详细说明
客户需求
系统精度 要求
系统速度 要求
系统工作 空间要求
系统精度要求
• 详细记录每项条款的精度 要求
系统速度要求
• 清楚了解整个系统的速度要求
• 对于设备制造商，还需要了解 整个设备的工作流程
三维深度信息
实用精品PPT课件
29
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#6：影子的利用——最不直接的测量
待测物高度信息
待测物长度信息
实用精品PPT课件
30
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#7：彩色的考虑
光
色
的
彩
三
三
原 色
原 色
光的三原色：红、绿、蓝；色彩三原色：青、紫、黄。 世界上所有颜色都是由三原色按不同比例组合而成 三原色的色光叠加为白光。如：日光 三原色的色彩叠加为黑色。
49
七、机器视觉系统搭建
小结
• #1：获得完美图象的6大要素及控制因素 高系统精度。控制因素：视野、相机分辨率。 清晰成象。控制因素：镜头、光源 避免畸变。控制因素：镜头 保持待测物体在成象中大小一致。控制因素：视野、拍照角度、待测物位置 反差最大化。控制因素：光源、镜头 恰当的照明与曝光。控制因素：光源、镜头
机器视觉基础知识PPT课件.共63页文档
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
机器视觉基础知识PPT课件.
1、战鼓一响，法律无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
谢谢！Biblioteka 36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
机器视觉-值得收藏pptx教学资料86页PPT
Thank you
13、遵守纪律的风气的培养，只有领 导者本 身在这 方面以 身作则 才能收 到成效 。—— 马卡连 柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅 精神以 及同全 世界劳 动者的 团结一 致，是 取得最 后胜利 的保证 。—— 列宁 摘自名言网
15、机会是不守纪律的。——雨果
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
机器视觉-值得收藏pptx教学 资料
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)
13、遵守纪律的风气的培养，只有领 导者本 身在这 方面以 身作则 才能收 到成效 。—— 马卡连 柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅 精神以 及同全 世界劳 动者的 团结一 致，是 取得最 后胜利 的保证 。—— 列宁 摘自名言网
15、机会是不守纪律的。——雨果
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
机器视觉-值得收藏pptx教学 资料
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)
机器视觉的概述PPT学习教案
第14页/共28页
图像处理软件
图像处理包括图像增强和图像分析两部分；图像增 强是指经过某种处理，使图像改变，实现对比度增 加、特征突出等目的；而图像分析是指经过某种运 算，来提取某种有用的信息，如有无、好坏、位置 等，以便用来进行判断和控制；
在机器视觉系统集成时，图像增强算法是在图像分 析前作为图像预处理进行的，而图像分析算法才是 机器视觉真正需要解决的问题，而且需要很多的实 践经验；
第16页/共28页
总结
机器视觉系统的各个组成部分环环紧扣，从镜头 到图像采集卡以及系统平台相互匹配才能获得理 想的图像质量和成功的机器视觉应用系统。机器 视觉系统极大减轻了人工检测的难度和强度，提 高了产品的检测质量和速度，已经代替了传统的 人工检测和测量，同时利于系统信息的集成，因 此近年来已经广泛应用到工业生产的工况监视、 成品检验和质量控制等多个领域；
第15页/共28页
其他部件
图像卡与图像处理模块都离不开一定的系统平台支 持，如PC机等，用户可以根据图像的处理速度选择 合适的系统平台；
系统控制功能的最终实现是要靠执行机构来完成， 它是最后一个关键环节，在设计时执行机构可选用 机电系统、液压系统、气动系统中的某一种，但需 要考虑的除了其加工制造和装配精度以外，其动态 特性，特别是快速性和稳定性要特别考虑；
第6页/共28页
检测目标物 检测目的 工作距离 目标大小 分辨率 检测速度 工位信号 材质 合格判据 剔除或控制信号
工作环境
目标物是什么，目标物的形状、大小等 具体检测哪些指标如位置、缺陷、尺寸等 镜头到物体的距离即物距 即确定系统的视场 测量尺寸精度要求有多高 每分钟测量的快慢及对图像处理速度的要求 有工位触发信号还是需要自动连续拍摄图像 物体是什么材料的，表面光学性质怎样？ 有无合格/不合格的定义 是否需要自动剔除次品或控制机器动作？怎 样剔除？在什么位置进行？需要什么信号？ 工作环境的温度、湿度、粉尘、杂散光等
图像处理软件
图像处理包括图像增强和图像分析两部分；图像增 强是指经过某种处理，使图像改变，实现对比度增 加、特征突出等目的；而图像分析是指经过某种运 算，来提取某种有用的信息，如有无、好坏、位置 等，以便用来进行判断和控制；
在机器视觉系统集成时，图像增强算法是在图像分 析前作为图像预处理进行的，而图像分析算法才是 机器视觉真正需要解决的问题，而且需要很多的实 践经验；
第16页/共28页
总结
机器视觉系统的各个组成部分环环紧扣，从镜头 到图像采集卡以及系统平台相互匹配才能获得理 想的图像质量和成功的机器视觉应用系统。机器 视觉系统极大减轻了人工检测的难度和强度，提 高了产品的检测质量和速度，已经代替了传统的 人工检测和测量，同时利于系统信息的集成，因 此近年来已经广泛应用到工业生产的工况监视、 成品检验和质量控制等多个领域；
第15页/共28页
其他部件
图像卡与图像处理模块都离不开一定的系统平台支 持，如PC机等，用户可以根据图像的处理速度选择 合适的系统平台；
系统控制功能的最终实现是要靠执行机构来完成， 它是最后一个关键环节，在设计时执行机构可选用 机电系统、液压系统、气动系统中的某一种，但需 要考虑的除了其加工制造和装配精度以外，其动态 特性，特别是快速性和稳定性要特别考虑；
第6页/共28页
检测目标物 检测目的 工作距离 目标大小 分辨率 检测速度 工位信号 材质 合格判据 剔除或控制信号
工作环境
目标物是什么，目标物的形状、大小等 具体检测哪些指标如位置、缺陷、尺寸等 镜头到物体的距离即物距 即确定系统的视场 测量尺寸精度要求有多高 每分钟测量的快慢及对图像处理速度的要求 有工位触发信号还是需要自动连续拍摄图像 物体是什么材料的，表面光学性质怎样？ 有无合格/不合格的定义 是否需要自动剔除次品或控制机器动作？怎 样剔除？在什么位置进行？需要什么信号？ 工作环境的温度、湿度、粉尘、杂散光等
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精度低，无法量化
精度高，可到微米级，易量化
感光范围
400nm-750nm范围的可 从紫外到红外的较宽光谱范围，另外有X光等
见光
特殊摄像机
其它
主观性，受心理影 客观性，可连续工作
响，易疲劳
机器视觉的引入
为什么要引入机器视觉呢？它所带来的效益 。
节省时间 降低生产成本 优化物流过程 缩短机器停工期
机器视觉的引入
较短，难度相对较低，但由于其硬件结构限制， 通常只能带一至两个相机，程序开发不如PC Based系统灵活，运行速度和算法复杂度不如 PC Based系统。
Hale Waihona Puke 像处理系统如何选择？ 两种系统各有利弊，在检测点数少，检测要求
可能发生变化，项目周期紧急的应用更适合选用 嵌入式系统，检测点数多，速度要求高，检测要 求相对稳定，项目周期宽松的应用更适合选用PC Based系统。
灰度分辨力差，一般 强，一般为256灰度级，采集系统可具有10bit 只能分辨64个灰度级 、12bit、16bit等灰度级
空间分辨力
分辨率较差，不能观 目前有4K×4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像
看微小的目标
机，通过备置各种光学镜头，可以观测小到微
米大到天体的目标
彩色识别能力
分辨能力强，易受人 受硬件条件的制约，分辨能力较差，可量化 的心理影响，不能量 化。
模拟相机或直接通过数字相机采集图片，依托PC 处理平台，处理速度快，可运行复杂的图像处理 算法；可带多个相机；可根据用户要求自行开发 处理程序和用户界面。但由于其开发工具为高级 编程语言，开发周期长，难度大，维护成本高。
图像处理系统
嵌入式系统 将相机、图像采集模块、处理器、存储器
、通讯模块、I/O集成一体，稳定性更高，开发 周期
机器视觉-值得收藏pptx
机器视觉的引入
机器视觉的概念
一个系统的概念，运用现 代先进的控制技术、计算 机技术及传感技术，表现 为光机电的结合。
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉的引入
为什么要引入机器视觉呢？引入机器视觉所带来 的好处亦或是效益。
了解机器视觉
与人的视觉的一些对比。
像素
光学系统
图像处理系统
核心部分 在取得图像后，我们需要对图像进行处理，分析
计算，并输出检测结果。
图像处理部分包括两个部分： 硬件、软件
图像处理系统
硬件 目前市场主流的机器视觉图像处理系统有： 1、PC Based系统 2、嵌入式系统（智能相机）
图像处理系统
PC Based系统 采用PC作为处理平台，通过图像采集卡+
灯源控制信号
数字图像信号
PCI地址 总线
传统机器视觉系统工作流程
机器视觉的三部分
光学系统 图像处理系统 执行机构及人机界面
机器视觉的三部分
三个部分缺一不可，选取合适的光学系统，采集 适合处理的图象，是完成视觉检测的基本条件， 开发稳定可靠的图象处理软件是视觉检测的核心 任务，可靠的执行机构和人性化的人机界面是实 现最终功能的临门一脚。
1、相机分辨率 2、像素 3、F & f ( 光圈和焦距) 4、FOV & DOV ( 景深和视野) 5、光源与成像(亮场和暗场) 6、WD & LWD （相机和光源工作距离）
光学系统
光学系统
像素数据 • 每个像素都含有以下 信息: • 图像中的位置 • (Row, Column) location • 光强度 • 黑白图像的灰度值 • 彩色图像的RGB色彩 值
机器视觉系统
工作流程：
零件到达检 测位置
光电或传感器感应到 感应物件时，触发视 觉传应器工作。
零件照明
离散输出，显 示不良品画面 和统计信息
视觉软件处理图像并 显示产品是否合格
获取图像并把资 料数据化
机器视觉系统
镜头 灯源
待测目标
机器视觉系统
CCD 相 机
相机控制信号及电源
模拟图像信号
电脑系统 图像采集卡
图像处理系统
软件 1、开发平台 2、应用软件
图像处理软件是否先进是机器视觉应用成功的 关键。
图像处理系统
图像处理算法基础知识
定位（Locating）
灰度（Grey
Scale）
对比度（Contrast）
斑点（Blob）
模板匹配（Pattem Match） 边缘（Edge）
光学字符识别/校验（OCR/OCV）
光学系统
光学系统
机器视觉系统中不可或缺的部分，如果没有适 合的光学系统采集适于处理的图片则难以有效地 完成图象检测，甚至直接导致检测的失败。因此 ，我们认为适合的光学系统是成功完成机器视觉 应用的前提条件。
光学系统
一个典型的光学系统包括： 1、光源 2、相机 3、镜头
光学系统
光学系统的一些基本概念
机器视觉系统与人的视觉的对比
速度
0.1秒的视觉暂留使人眼无 快门时间可达到10微妙左右，高速像机帧率可 法看清较快速运动的目标 达到1000以上，处理器的速度越来越快
环境要求
对环境温度、湿度的适应性 对环境适应性强，另外可加防护装置 差，另外有许多场合对人有 损害
观测精度
机器视觉系统与人的视觉的对比
提高生产率和产品质量 减轻测试及检测人员劳动强度 减少不合格产品的数量 提高机器利用率
机器视觉系统
机器视觉系统的原理
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。
机器视觉的引入
自动化和电脑技术是机器视觉进入工业生产线的 关键要素
自动化技术的发展史是机器逐步取代人工的历史 。 1、传感与控制是自动化的主要分支； 2、人类大脑、四肢、感官和神经分别可以对应 CPU、运动控制、传感器和网络。
机器视觉的引入
人类视觉是最后几个被取代的器官之一
在很多情况下人类视觉越发不能满足要求（机器 视觉与人的视觉的对比） 1、高速、高精、超视、微距， 2、客观、无疲劳、环境限制等。
适应性
机器视觉系统与人的视觉的对比
人的视觉
机器视觉
强，可在复杂多变的环 差，容易受复杂背景及环境变化的影响 境中识别目标。
智能
具有高级智能，可运用 逻辑分析及推理能力识 别变化的目标，并能总 结规律
智能差，可利用人工智能及神经网络技术，但 不能很好地识别变化的目标
灰度分辨力
机器视觉系统与人的视觉的对比