机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。自起步发展至今，已经有 20 多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中特别是目前的数字图像传感器、 CMOS 和 CCD 摄像机、 DSP 、 FPGA 、 ARM 等嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，大大地推动了机器视觉的发展。

简而言之，机器视觉就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。

一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：

1 、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。

2 、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。

3 、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。

4 、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

5 、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。

6 、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。

7 、图像采集部分接收模拟视频信号通过 A/D 将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。

8 、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。

9 、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。

10 、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。

从上述的工作流程可以看出，机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。

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