机器视觉系统是一个复杂的系统，它集成了多种技术和设备，以实现对图像或视频数据的高效处理和分析。以下是机器视觉系统的主要组成部分：
图像采集
用于获取待处理的图像或视频数据，一般采用摄像头或传感器等设备进行采集。
图像预处理
对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、滤波、增强等操作，以提高后续处理的准确性和效率。
特征提取
对预处理后的图像进行特征提取，提取图像中的各种特征信息，如颜色、纹理、形状等，以便后续的分类和识别。
目标检测
识别图像中的目标物体，并标出其位置和大小等信息，一般采用物体检测算法，如Haar、HOG、YOLO等。
物体识别
对检测到的目标物体进行识别，根据其特征信息进行分类，如人脸识别、车辆识别等。
行为分析
对检测到的目标物体进行行为分析，如人员的行进路径、车辆的行驶轨迹等。
决策输出
根据以上分析结果，输出相关的决策结果，如告警、控制指令等。
机器视觉的应用
机器视觉技术广泛应用于各个领域，特别是在工业领域中，它的应用非常普遍。以下是一些典型的应用场景：
应用领域
应用场景
制造业
对子组件进行最终检查，查验零件有无潜在制造缺陷等。
自动化
引导机器人进行精确操作。
数据验证
验证数据矩阵码等标识符。
机器视觉还应用于医疗、安防、交通等多个领域，例如在医疗领域中用于疾病诊断，在安防领域中用于监控和人脸识别，在交通领域中用于车辆识别和交通流量监测等。
