机器视觉的概念和主要应用

机器视觉打光原理一、引言机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过使用相机和计算机算法，使机器能够“看见”并理解图像。

而打光是机器视觉中的一个重要步骤，它能够通过控制光源的亮度和方向，提高图像的质量和对比度，从而更好地进行图像处理和分析。

本文将介绍机器视觉打光原理的基本概念、方法以及应用。

二、机器视觉打光的基本概念1. 光源选择：机器视觉打光的第一步是选择合适的光源。

常用的光源有LED灯、荧光灯、激光等。

不同的光源具有不同的特性，如亮度、颜色、方向性等，需要根据具体应用场景选择合适的光源。

2. 光源亮度控制：光源的亮度对图像的质量和对比度有着重要影响。

在机器视觉中，通过调节光源的亮度可以使图像中的目标物体更加清晰可见。

一般来说，亮度越高，图像中的目标物体越明亮，但是过高的亮度也可能导致图像过曝。

因此，需要根据具体场景和需求来控制光源的亮度。

3. 光源方向控制：光源的方向性也是机器视觉打光中需要考虑的因素之一。

合理的光源方向可以强调目标物体的轮廓和细节，提高图像的对比度。

通常情况下，光源应该与相机的视线垂直或接近垂直，以避免产生阴影和反射。

三、机器视觉打光的方法1. 平面光源：平面光源是一种常用的机器视觉打光方法，它能够提供均匀的光照，并减少阴影的产生。

平面光源一般由多个光源组成，光源之间的距离和位置需要根据具体需求来确定。

通过调节光源的亮度和方向，可以使目标物体在图像中呈现均匀明亮的效果。

2. 斜面光源：斜面光源是一种通过调节光源方向来强调目标物体轮廓和细节的打光方法。

斜面光源将光线从一个方向斜射到目标物体上，通过产生明暗交替的效果，使目标物体的边缘更加清晰可见。

这种打光方法常用于检测目标物体的表面缺陷和凹凸不平。

3. 透射光源：透射光源是一种通过透射光线来打光的方法。

它可以通过透明或半透明的材料将光线引导到目标物体上，从而提高图像的对比度和清晰度。

透射光源常用于表面光洁度检测、透明物体检测等应用场景。

机器视觉识别技术的概念和特点【知识专栏】深度探索：机器视觉识别技术的概念和特点1. 引言机器视觉识别技术是人工智能领域中的一项核心技术，其应用广泛涉及到计算机对图像和视频进行分析、理解和识别。

随着计算机硬件性能的不断提升和算法的不断优化，机器视觉识别技术在科研、工业生产、医疗健康、安防监控等领域发挥着越来越重要的作用。

2. 机器视觉识别技术的概念和定义机器视觉识别技术是指计算机通过对图像或视频的分析和处理，从中提取出有意义的信息，并进行模式识别、物体检测等任务的技术。

它可以模拟人类视觉系统，实现对图像中的目标、形状、颜色等信息的理解和识别。

3. 机器视觉识别技术的特点3.1 高度自动化机器视觉识别技术使用计算机进行图像处理和分析，能够自动地从海量图像或视频中提取和识别出目标物体。

通过算法的优化和机器学习的应用，识别结果具有较高的准确性和可靠性。

3.2 大规模数据处理能力机器视觉识别技术需要对大量的图像或视频进行处理和分析，需要具备大规模数据的处理能力。

利用分布式计算、图像识别芯片等技术手段，可以实现对海量数据的高效处理和识别。

3.3 多样化的应用场景机器视觉识别技术在各个领域都有广泛的应用，例如智能安防监控、工业自动化、医疗影像诊断、无人驾驶等。

不同应用场景对机器视觉识别技术的要求不同，需要根据具体任务进行算法的调整和优化。

3.4 持续创新和进化随着科学技术的发展和社会需求的变化，机器视觉识别技术也在不断创新和进化。

深度学习的兴起使得机器视觉识别技术在目标检测、图像分类等任务上取得了显著的进展，同时也带来了更高的计算复杂度和数据需求。

4. 我对机器视觉识别技术的个人观点和理解在我看来，机器视觉识别技术是一项具有广阔前景的核心技术。

它能够模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的高效处理和理解。

随着计算机硬件性能的不断提升和算法的不断优化，机器视觉识别技术在各种应用场景中都有着巨大的潜力和机遇。

然而，我也认识到机器视觉识别技术目前还存在着一些挑战和问题。

工业视觉是什么原理的应用一、工业视觉的概念工业视觉（Industrial Vision），又称机器视觉、计算机视觉，是利用计算机、摄像机和其他相关设备来模拟人类视觉感知并进行图像识别与处理的技术。

它通过采集、处理和解析图像，从而实现对物体的自动检测、测量和分析，广泛应用于工业自动化、质量控制、物体识别以及机器人和自动驾驶等领域。

二、工业视觉的原理工业视觉的应用原理主要包括图像采集、图像处理和图像识别等过程。

1. 图像采集图像采集是工业视觉的首要步骤，通过使用摄像机或图像传感器等设备对待测物体进行图像采集。

常用的图像采集设备有CCD摄像机、CMOS摄像机和线阵扫描仪等。

图像采集时需要考虑光照条件、相机参数以及工作环境等因素，以获得清晰、准确的图像。

2. 图像处理图像处理是指对采集到的图像进行预处理、增强、滤波、分割、拼接等一系列算法和方法的处理过程。

通过图像处理，可以提高图像的质量，对图像进行去噪、增强边缘检测等操作，以便后续的图像识别和测量。

3. 图像识别图像识别是工业视觉中最核心的部分，它通过对处理后的图像进行特征提取和模式匹配，实现对物体的自动检测和识别。

常用的图像识别算法包括边缘检测、特征点匹配、模板匹配、形状匹配和神经网络等。

通过这些算法，可以实现对产品缺陷、外观缺陷、二维码、条形码等进行检测和识别。

4. 控制输出工业视觉系统还需要将检测到的结果通过控制输出进行反馈，以实现对生产过程的控制和管理。

控制输出一般通过PLC、机器人控制系统、图形界面等方式实现。

三、工业视觉的应用1. 质量控制工业视觉在质量控制方面具有广泛应用。

通过对产品外观缺陷、尺寸偏差、正反面识别等进行检测和判断，可以提高产品质量的一致性和稳定性，减少人工检验的误差，并提供可追溯性。

2. 自动导航工业视觉在自动导航领域有重要应用。

例如，在无人驾驶领域，工业视觉可以通过识别道路标志、交通信号和障碍物等，实现车辆的自主导航和防撞功能。

人工智能的概念研究内容应用领域
一、人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用系统的一门新的技术科学。

它是研究有组织的智能体的设计和实现的一门多领域交叉学科，涉及
计算机科学、神经科学、心理学、语言学、生物学等多个学科。

主要研究
的内容包括：智能体的行动策略、知识建模、感知和识别技术、机器思考、语言理解和机器翻译等，主要应用于模拟人类智能的机器，即“人工智能
机器”。

二、人工智能的研究内容
1.机器视觉：机器视觉技术模仿人类机体的视觉能力，包括图像采集、图像处理和图像分析。

它为机器提供了一种依据图像获取信息的能力，是
机器感知的基础技术，它可以被用于实现自动监控与检测，是各种机器人
及其它计算机应用系统的基础技术之一
2.语音识别：语音识别技术，又称自然语言处理，是指将模拟人类语
言的机器语言，通过语音识别系统，实现人机交互的一种技术。

它是人工
智能中的重要技术，它可以通过机器识别人类语音中的信息，将语音信号
转化为计算机能够理解的文本信息，从而实现语音信息的传输和自动处理
等功能。

机器视觉与机器人视觉的比较机器视觉和机器人视觉都是现代人工智能领域中热门的研究方向，虽然两者有所重合，但本质上是不同的概念。

机器视觉是计算机视觉领域中重要的一个分支，着重于模仿人类视觉进行图像和视频的处理。

机器人视觉则侧重于策略性的实时感知，它与机器人本身联动，通过视频和传感器来感知周围环境。

本文将就这两种领域进行区分和比较。

1.理论知识点在机器视觉的算法中，最常见的是形态学算法，这是一种对图像形状和结构进行分析的算法。

在机器人视觉中，运用的理论知识点有两个：计算机视觉以及机器人学。

机器人学理论涉及机器人的构造和运动学，能够为机器人运动学和控制提供基础，以及空间推算的原理。

同时，机器学习技术也是两者都需要用到的技术，例如神经网络、支持向量机、决策树等。

2.应用领域相对于机器人视觉而言，机器视觉的应用场景更为广泛，如图像识别、车牌识别、人脸识别、虚拟现实和游戏等领域。

而机器人视觉则更多地应用于采集数据，检测和定位物体或者场景，以及在机器人导航、拾取和定位等任务中起到了重要的作用。

3.系统结构机器视觉和机器人视觉的系统结构也是不一样的，机器视觉更注重于计算机和传感器之间的数据交互，而机器人视觉更重视机器人和周边环境的交互。

在机器视觉的应用场景中，一般使用计算机（CPU）和图形处理器（GPU）的结合，搭建出的图像处理系统，再通过摄像头传感器采集图像数据进行处理和分析。

在机器人视觉的应用场景中，机器人自带检测和测距的传感器进行实时反馈，与机器人的关节控制结合就能实现机器人相关动作。

4.算法技术机器视觉的算法技术包括但不限于：边缘检测、滤波、二值化、形态学和特征提取等等，同时，还有神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度学习等算法技术。

机器人视觉的算法技术涉及的方面更多，包括运动策略、物体识别以及模式识别等多个方面。

5.应用效果在应用效果上，机器人视觉的效果因受到许多因素的影响可能会更为复杂和多样化，但是基本上是算法技术的体现。

机器视觉的概念一、发展历史机器视觉起源于1951年Neumann用计算机分析二维图像；20世纪60年代ROBERT分析三维图像；随着电视摄像技术与计算机技术发展而于20世纪70年代中后期发展。

1975年第一次出现计算机视觉（Computer Vision,CV）这个概念。

1977年美国麻省理工David Marr教授提出机器视觉理论后得到较大发展，把视觉分为三个层（即目标与策略、表示与算法、硬件的实现），在理论方面分为三个层次（低中高分别对应于2、2.5、3维空间）。

由此机器视觉开始进入大发展时期，各种理论层出不穷，推动着技术的进步。

玖瑞科技（LOOKSMART)也于2012年进入机器视觉领域。

二、概念与特点机器视觉（Machine Vision,MV）常常也称之为计算机视觉（Computer Vision,CV），这是一对互相联系又有区别的一对概念。

广义地来讲，区别不大，两者都是指使用计算机和数字图像技术对客观事物图像进行理解、分析、处理和控制，故很多场合两者相互混淆使用，不加区分。

机器视觉（LOOKSMART)包括其字面的意思，即“视(LOOK)”和“觉(SMART)”两部分。

“视”就是看的到、看的清。

“觉”就是理解、分析、处理，就是看的明白。

合起来就是通过机器来获取数学意义上的清晰图像，并对图像进行理解、分析和处理，用于展示、控制等，即LOOKSMART，和玖瑞科技非常贴切。

机器视觉有以下特点：1、机器视觉技术是一项综合技术，包括但不限于数字图像理解分析及处理技术、机械工程技术、电气控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、数据传输存贮及控制技术、传感器技术、模拟及数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等，这些技术综合运用、相互协调才能成功构造出机器视觉应用系统。

2、机器视觉技术是一门实用的技术，其要求包括但不限于对工业现场恶劣环境的适应、通用的工业接口、要求不太高的现场工人操作、较强的容错能力和安全性，较强的鲁棒性，以及客户能接收的较低成本（经济性），这些要求均要全部满足才能为客户所接收。

第1篇一、基础知识与理解1. 什么是机器视觉？请简述其基本原理和主要应用领域。

- 解析：面试官希望通过这个问题了解应聘者对机器视觉基本概念的理解。

应聘者应能够清晰定义机器视觉，并举例说明其在工业、医疗、农业等领域的应用。

2. 请解释什么是图像处理？它与机器视觉有何区别和联系？- 解析：这个问题考察应聘者对图像处理和机器视觉关系的理解。

应聘者应能够区分两者，并说明图像处理是机器视觉的重要组成部分。

3. 描述图像的分辨率、像素和灰度级之间的关系。

- 解析：这是一个基础的图像知识问题，考察应聘者对图像基本参数的理解。

4. 请说明什么是边缘检测？常用的边缘检测算法有哪些？- 解析：这个问题考察应聘者对边缘检测概念和常见算法的掌握程度。

5. 什么是特征提取？请举例说明在机器视觉中常用的特征提取方法。

- 解析：特征提取是机器视觉中的重要环节，面试官希望了解应聘者对这一概念的理解和实际应用。

二、算法与技术6. 请解释什么是卷积神经网络（CNN）？它在机器视觉中有什么作用？- 解析：CNN是机器视觉中常用的深度学习算法，面试官希望了解应聘者对这一技术的掌握程度。

7. 请简述YOLO算法的基本原理和优势。

- 解析：YOLO是一种目标检测算法，面试官希望通过这个问题考察应聘者对目标检测算法的理解。

8. 什么是SIFT算法？请说明其在图像匹配中的应用。

- 解析：SIFT是一种图像特征提取算法，面试官希望了解应聘者对这一算法的掌握程度。

9. 请解释什么是深度学习？它与机器学习有何区别？- 解析：深度学习是机器学习的一种，面试官希望了解应聘者对深度学习的基本概念和原理。

10. 请简述R-CNN算法的基本原理和优缺点。

- 解析：R-CNN是目标检测领域的重要算法，面试官希望了解应聘者对这一算法的理解。

三、实际应用与项目经验11. 请描述一次你参与过的机器视觉项目，包括项目背景、目标、技术方案和成果。

- 解析：这个问题考察应聘者的项目经验和实际操作能力。

国际机器视觉产业发展现状与趋势一、国际机器视觉产业市场规模1.产业发展历程机器视觉的概念起始于20世纪60年代，最先的应用来自"机器人"的研制。

最早基于视觉的机器系统，先由视觉系统采集图像并进行处理，然后通过计算估计目标的位置来控制机器运动。

1979年提出了视觉伺服（VisualServo）概念，即可以将视觉信息用于连续反馈，提高视觉定位或追踪的精度。

20世纪50年代：主要集中在二维图像的简单分析和识别上，如字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等．60年代：MIT(MassachusettsInstituteofTechnology)的Roberts通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述．他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉研究。

70年代:首次提出较为完整的视觉理论，已经出现了一些视觉应用系统．70年代中期，MIT人工智能(ArtificialIntelligence)实验室正式开设"机器视觉"课程。

1973年MITAILab吸引了国际上许多知名学者参与视觉理论、算法、系统设计的研究，D.Marr教授就是其中的一位．他于1973年应邀在MITAILab领导一个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了视觉计算理论(VisionComputationalTheory)，该理论在80年代成为计算机视觉领域中的一个十分重要的理论框架。

80年代中期：计算机视觉获得蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现。

我国早期正式介绍计算机视觉的文献：计算机视觉：一个兴起的研究领域，计算机应用与软件，1984年第3期。

90年代中期：深入发展、广泛应用的时期。

2.应用现状分析随着微处理器、半导体技术的进步，以及劳动力成本上升和高质量产品的需求，国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期，广泛运用于工业控制领域。

关于机器人的专业术语机器人术语解析机器人是一种能够自动执行任务的机械装置。

在现代科技领域，机器人已经成为一个热门话题，被广泛应用于各个领域，如制造业、医疗保健、农业和服务业。

本文将解析与机器人相关的一些专业术语，帮助读者更好地理解和掌握机器人技术。

1. 人工智能（Artificial Intelligence，AI）人工智能是机器人技术中的重要组成部分。

它是一种模拟人类智能的技术，使机器能够像人类一样思考、学习和决策。

人工智能使机器人能够自主地处理复杂的任务，并根据环境和情境做出相应的反应。

2. 自主导航（Autonomous Navigation）自主导航是指机器人能够自主地在环境中移动和定位的能力。

通过使用传感器和算法，机器人可以感知周围的环境并制定路径规划，以达到目标位置。

自主导航是实现无人驾驶车辆和无人机等应用的关键技术。

3. 机器视觉（Computer Vision）机器视觉是指机器模拟和理解人类视觉的能力。

通过使用摄像头和图像处理算法，机器可以感知和分析图像中的对象、形状和运动。

机器视觉技术被广泛应用于检测、识别和跟踪物体，例如工业机器人中的物体抓取和质量检测。

4. 机器学习（Machine Learning）机器学习是一种让机器能够通过数据自主学习和改进的技术。

通过训练模型，机器可以从大量的数据中发现模式和规律，并用于预测和决策。

机器学习被广泛应用于人脸识别、语音识别和自然语言处理等领域。

5. 机械臂（Robotic Arm）机械臂是一种能够模拟人类手臂运动的机器人组件。

它通常由关节、驱动器和执行器等部件组成，可以完成各种复杂的动作，如物体抓取、搬运和装配。

机械臂在制造业中被广泛应用，提高了生产效率和质量。

6. 传感器（Sensor）传感器是机器人的感知器官，用于感知环境中的物理量和状态。

常见的传感器包括摄像头、激光雷达、红外线传感器和触摸传感器等。

通过传感器，机器人可以获取周围环境的信息，并作出相应的反应和决策。

机器视觉知识点归纳总结一、基本概念1. 图像与视频的基本概念图像是指由像素组成的二维数据，每个像素表示图像中的一个点的亮度和颜色。

而视频则是由一系列相继的图像组成的，每秒钟包含25~30帧图像。

在机器视觉中，图像和视频是最基本的数据类型，因此理解图像和视频的基本概念对于学习机器视觉至关重要。

2. 特征提取与描述特征是指图像或视频中的局部区域或结构，特征提取是指从原始图像中抽取出具有代表性和区分性的特征。

通常包括几何特征、颜色特征、纹理特征等。

特征描述是指用向量或矩阵等数据结构对提取出的特征进行表示和储存，以便进行后续的分析和处理。

3. 图像处理与分析图像处理是指采用数字图像处理技术对图像进行一系列的操作，如去噪、增强、分割、配准等。

图像分析则是指对图像进行解释和理解，包括目标检测、目标识别、目标跟踪等。

4. 神经网络与深度学习神经网络是一种模拟人脑神经元网络的数学模型，深度学习则是指基于多层神经网络的学习算法。

在机器视觉中，深度学习技术已经取得了很大的成功，如卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域的广泛应用。

5. 三维视觉三维视觉是指利用多个二维图像或视频重构出三维物体的形状和结构的技术。

它包括立体视觉、结构光、多视点等技术，常用于虚拟现实、医学影像学等领域。

二、常用算法1. 图像处理算法（1）滤波算法：用于去除图像中的噪声，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

（2）边缘检测算法：用于检测图像中的边缘结构，如Sobel算子、Canny算子等。

（3）图像分割算法：将图像分割成多个区域或对象，如基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。

（4）配准算法：用于将多幅图像进行配准，以便进行后续的处理和分析。

2. 特征提取与描述算法（1）HOG特征：Histogram of Oriented Gradients，是一种用于目标检测的特征描述方法。

（2）SIFT特征：Scale Invariant Feature Transform，是一种用于图像匹配和目标识别的特征描述方法。

人工智能技术在工业自动化中的优化应用引言自从人工智能（Artificial Intelligence，AI）的概念提出以来，它已经深刻地影响了我们的生活和各个行业。

工业自动化是其中之一，在这一领域中，人工智能技术被广泛应用于优化生产流程、增强设备性能和提高生产效率。

本文将重点讨论人工智能技术在工业自动化中的优化应用。

一、人工智能在工业自动化的基础应用1. 机器视觉技术机器视觉是一种通过摄像头和电脑图像处理来模拟人眼进行视觉分析和识别的技术。

在工业自动化中，机器视觉技术广泛应用于产品质量检测、物体识别和定位、导航和拾取等方面。

通过使用人工智能技术，机器视觉系统可以学习并逐渐提高其识别和判断能力，从而实现更高的准确率和稳定性。

2. 智能传感器技术智能传感器技术结合了传感器和人工智能算法，可以实现对生产环境和设备状态的实时监测和分析。

通过智能传感器，工业自动化系统可以获得更准确的数据，并及时做出相应的调整和优化，以提高生产效率和设备的稳定性。

3. 机器学习算法机器学习是人工智能的重要分支之一，它通过使计算机能够学习和改进自己的性能，从而不断优化和改进工业自动化系统。

机器学习算法可以通过分析大量的数据来发现模式和趋势，并根据这些发现做出相应的预测和决策。

在工业自动化中，机器学习算法广泛应用于生产计划优化、故障诊断和预测、能耗管理等方面，从而提高生产效率和降低成本。

二、人工智能在工业自动化的深度应用1. 自动化生产线优化在传统的工业生产线中，设备和工艺通常是静态和离散的。

然而，随着人工智能技术的发展，生产线可以变得更智能和灵活。

通过引入人工智能算法，生产线可以实现根据实时数据进行自动调整和优化。

比如，生产线能够根据生产需求进行实时调整，自动化调整设备参数和工艺参数以提高生产效率并降低能耗。

2. 智能设备维护和故障预测在传统的工业自动化中，设备的维护通常是按照固定的时间间隔进行的。

然而，这种固定间隔的维护策略可能会导致资源浪费和生产线停机时间的增加。

机械制造自动化机器视觉技术论文摘要：本文首先介绍了机器视觉技术的概念与特点，随后介绍了机器视觉技术在机械制造自动化领域的三大应用方向，旨在点明机器视觉技术的美好发展前景，使机器视觉技术得以在机械制造自动化领域得到更加广泛的应用。

机器视觉技术是科学技术在机械设备上的一种应用，其从拟人角度入手，通过模仿人类思维形成机械思维过程，以人工智能的方式来实现与“人眼”相同的功能，进而在人类无法适应的恶劣环境下进行作业。

如果说机械臂是模仿人类外部器官所制成的机械设备，那么机器视觉则是模仿人眼所操纵的智能摄像机、照相机设备，目前，机器视觉技术在机械制造自动化领域可以实现数据采集与信息判断的目标，对推动机械生产自动化有着非常重要的意义。

一、何为机器视觉技术所谓机器视觉技术，是利用机械来模拟人眼以获取图像信息，在摄取图像后，机械会借助其内部设置的计算机进行读图，对图像中含有的信息进行判断。

目前，摄取图像的技术有很多，摄取难度也不大，电子摄像器材更是种类繁多且价格便宜，对于机器视觉技术而言，难点在于对图像的判断与解析。

大部分图像都具有线条、颜色等基本元素，人眼可以通过大脑来分析与判断上述基本元素，而机器视觉技术虽然可以与人眼一样摄取图像，在一定程度上模仿人类的思维，但是其思维原理依然与人类有所不同，就工作原理而言，机器视觉技术是将收集而来的图片信息进行处理，将其整理后使其变为简化图，再将简化图中含有的信息转化为数字信号，计算机基于模型将特定的片段筛选识别出来，再转化为人类所能理解的信息。

单纯看笔者的描述，机器视觉技术的处理过程具有很大的负载，而在实际指向时仅需要不到0.1s的反应时间。

而在机械制造自动化领域，机器视觉系统仅需要处理少量信息，因此具有极高的效率，其较高的灵敏度与稳定的工作状态使得其在机械制造领域具有非常好的应用效果。

二、机器视觉技术的现实应用（一）应用方向之一——质量检测机器视觉技术可以安装在检测装置之上，用于检测产品外观是否存在瑕疵甚至是故障。

第一章机器视觉简介 (2)第一节机器视觉概述 (2)1.1机器视觉的概念 (2)1.2 机器视觉系统的组成 (3)1.3机器视觉系统的原理 (4)第二节机器视觉研究的主要问题 (4)第三节机器视觉的优点 (5)第四节机器视觉存在的主要问题 (6)第五节机器视觉的应用领域 (7)第六节机器视觉的研究进展 (9)6.2机器视觉在中国的发展现状 (9)6.3机器视觉在中国的发展阶段 (10)机器视觉在中国短暂的发展历史 (10)6.4 机器视觉的未来发展趋势 (12)第二章光源 (14)第一节机器视觉光源的选择标准 (14)第二节机器视觉系统照明设计的几项原则 (16)第三节光源的分类 (17)第四节典型的光源供应商 (17)第三章机器视觉中的镜头 (19)第一节机器视觉中镜头的概述 (19)1.1镜头的作用 (19)1.2镜头的光学性能指标 (20)1.3镜头的性能和特性 (20)第二节镜头的选取 (21)2.1评价镜头质量的好坏 (21)2.2 镜头各参数间的相互影响 (22)2.3 选取镜头 (23)第三节典型的镜头供应商 (23)第四章CCD相机 (25)第一节CCD概述 (25)1.1关于CCD (25)1.2 CCD的类型 (26)第二节CCD 相机的功能 (26)第三节CCD相机的选择 (26)第四节典型的供应商 (28)第五章视频采集卡 (31)第一节视频采集卡简介 (31)第二节视频采集卡的功能 (33)第三节视频采集卡的选择 (33)第四节典型的视频采集卡的供应商 (35)第六章图象处理 (37)第一章机器视觉简介第一节机器视觉概述1.1机器视觉的概念在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。

通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。