机器视觉产业结构主要包括上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业。以下是具体组成部分的详细说明：
1. 上游原材料零部件
光源及光源控制器：光源用于照亮被摄物体，提高图像对比度。常见的光源包括LED光源。光源控制器则用于调节光源的亮度和频率。
镜头：镜头相当于人眼的晶状体，用于采集和传递被摄物体的信息。工业镜头对精度和稳定性有较高要求。
相机：相机是图像采集单元，将光信号转换为电信号。工业相机分为CMOS和CCD两种类型。
视觉控制系统：包括视觉处理分析软件和视觉控制器硬件，用于对图像进行处理和分析。
2. 中游装备制造
部件制造：包括光源、镜头、相机等硬件的制造。
成套系统集成：将各个部件集成到一个完整的机器视觉系统中，提供整体解决方案。国内厂商在集成端发展迅速，尤其在3C等非标自动化领域。
3. 下游终端应用行业
汽车：用于汽车零配件尺寸检查、装配完整性检查等。
3C电子：用于电子元件的快速定位、管脚数目的检查、IC表面字符的辨识等。
半导体：用于芯片制造过程中的检测和测量。
食品饮料：用于生产日期的辨识、标签贴放位置的检查等。
制药：用于胶囊壁厚和外观缺陷的检查。
包装：用于包装质量的检测。
医疗：用于医学影像的处理和分析。
物流：用于货物的识别和跟踪。
光伏：用于太阳能电池板的检测。
印刷：用于印刷质量的检查。
玻璃：用于玻璃制品的质量检测。
金属：用于金属制品的表面缺陷检测。
木材：用于木材的质量检测。
机器视觉的工作过程
工件检测：通过工件检测器检测物体是否接近或运动到摄像机视野的中心，如果是，向图像采集卡发送触发脉冲信号。
图像采集：图像采集卡按照预设程序和延时，分别向摄像机或照明设备发出启动脉冲。
摄像机扫描：摄像机停止当前扫描，重新开始新的一帧扫描。
曝光：如果采用曝光策略，打开曝光结构，曝光时间根据实际需要设定。
照明：如果采用曝光策略，用另一个启动脉冲打开照明设备，保持启动时间与摄像机曝光时间匹配。
图像扫描和输出：摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。
信号转换：如果摄像机输出的是模拟信号，图像采集卡将其进行A/D转换，数字化信号则直接传输。
图像处理：图像采集卡将图像信号送到缓冲器、处理器或计算机的内存中，进行处理和分析。
结果输出：处理器或计算机对图像进行处理、分析、识别，输出测量结果或逻辑控制量，控制其他装置完成相关动作。
机器视觉的优势
自动化：减少人工干预，提高生产效率。
客观性：避免人为因素的影响，提高检测的准确性。
非接触：无需物理接触，适用于精密和易损物品的检测。
高精度：图像处理和分析的精度远高于人眼。
高可靠性：在工业现场环境下具有较高的可靠性。
发展趋势
国产化率提升：随着技术的发展，国内机器视觉产品的国产化率逐渐提高。
多行业应用：从单一客户向多客户渗透，应用范围不断扩大。
技术创新：前瞻性布局3D、机器学习等创新性技术，推动行业发展。
通过以上分析，可以看出机器视觉产业结构涵盖了从原材料到最终应用的各个环节，形成了一个完整的产业链，为现代工业自动化生产提供了强大的技术支持。
