机器视觉图像处理是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术，以实现对图像的高效处理和分析。以下是机器视觉图像处理的主要步骤：
1. 图像采集
定义：图像采集是从工作现场获取场景图像的过程，是机器视觉的第一步。
工具：大多数采集工具是CCD或CMOS相机。这些相机可以采集单个图像或连续的现场图像。
接口：现代相机的数字输出接口已经标准化，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、蓝牙接口等，可以直接发送到电脑进行处理，避免了图像采集卡的麻烦。
2. 图像预处理
定义：由于设备和环境因素的影响，采集到的数字化现场图像往往会受到不同程度的干扰，如噪声、几何变形、色彩失调等。必须对采集的图像进行预处理。
常见方法：常见的预处理方法包括去噪、几何校正、直方图均衡化等。这些处理步骤旨在为后续的图像处理提供“更好”、“更有用”的图像。
3. 图像分割
定义：图像分割是根据应用需求将图像分割成具有不同特征的区域，并从中提取出感兴趣的目标。
特征：图像中常见的特征包括灰度、颜色、纹理、边缘、角点等。例如，将汽车装配线的图像分割成背景区域和工件区域，提供给后续处理单元进行工件安装部分的处理。
4. 目标识别与分类
定义：在制造业或安防等行业，机器视觉都离不开对输入图像的目标进行识别和分类，以便在此基础上完成后续的判断和操作。
技术：识别和分类技术有很多相似之处，常在目标识别完成后，目标类别也就清晰了。
5. 目标定位与测量
定义：在智能制造中，常见的任务是安装目标工件，但往往需要在安装前对目标进行定位，安装后对目标进行测量。
要求：安装和测量都需要保持较高的精度和速度，例如毫米级的精度（甚至更小）。在机器视觉中，根据目标与图像之间复杂的映射关系，采用图像处理的方法对安装现场图像进行处理，从而快速、准确地完成定位和测量任务。
6. 目标检测与跟踪
定义：图像处理中的运动目标检测与跟踪是检测相机实时捕获的场景图像中是否存在运动目标，并预测其下一步的运动方向和趋势，即跟踪。
应用：并将这些运动数据及时提交给后续的分析和控制处理，形成相应的控制动作。
机器视觉图像处理软件
机器视觉图像处理软件是实现上述步骤的关键工具。以下是一些常用的机器视觉图像处理软件：
1. Halcon
开发者：德国MVtec公司
功能：Halcon是一款高性能的机器视觉软件，具有强大的图像处理和分析能力，可以广泛应用于工业自动化、医疗保健、安防监控等领域。其主要功能包括图像处理与分析、3D视觉、条码/二维码识别、视觉定位、光学字符识别、医疗图像分析等。
特点：Halcon支持GPU加速，可以利用GPU提高图像识别和分析的速度和效率。
2. VisionPro
开发者：康耐视公司（Cognex®）
功能：VisionPro系统组合了世界一流的机器视觉技术，具有快速而强大的应用系统开发能力。通过使用基于COM/ActiveX的VisionPro机器视觉工具和VisualBasic®、VisualC++®等图形化编程环境，开发应用系统。
特点：VisionPro提供了易于应用的原型、发展和应用。交互层利用拖放工具和ActiveX控件以加速应用系统的开发；在程序层，将原型应用开发成用户解决方案。
3. LabVIEW
开发者：美国NI公司
功能：LabVIEW是一种基于程序代码的图形化编程语言，提供了大量的图像预处理、图像分割、图像理解函数库和开发工具。
特点：用户只需在流程图中用图标连接器将所需要的子VI（Virtual Instruments）连接起来就可以完成目标任务。
机器视觉图像处理过程包括图像采集、图像预处理、图像分割、目标识别与分类、目标定位与测量、目标检测与跟踪等多个步骤。常用的机器视觉图像处理软件有Halcon、VisionPro和LabVIEW，这些软件提供了丰富的工具和功能，帮助开发人员快速构建高效、准确的机器视觉应用程序。
