机器视觉系统组成及工作原理
机器视觉系统主要由图像采集、图像处理、图像分析和控制输出四部分组成。其工作原理是通过相机等设备采集被检测物体的图像信息，利用计算机算法对图像进行分析，提取特征，并根据分析结果输出控制信号实现自动化控制。
机器视觉的应用领域
工业自动化
在工业生产线上，机器视觉可用于自动检测、识别和分类。例如，检测电路板上的元器件是否正确安装。
无人驾驶
机器视觉在自动驾驶系统中用于图像处理和障碍物识别，如识别交通信号灯和行人等。
医疗保健
应用于医疗影像分析、识别和分类，如在医学影像中分析病灶。
安防监控
在视频监控系统中用于目标检测、跟踪和识别，如识别陌生人和异常事件。
农业领域
用于植物识别、作物病害检测和果实分级，如分析果实的大小和颜色实现自动化分级。
人脸识别
在门禁系统中用于人脸检测、特征提取和匹配，实现自动化门禁管理。
机器视觉的基本特点
机器视觉系统的特点在于提高生产的柔性和自动化程度，特别适用于不适合人工作业的危险环境或人工视觉难以满足要求的场合。
机器视觉的技术组成
一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
机器视觉的功能介绍
机器视觉系统主要具有尺寸测量、缺陷检测、模式识别、视觉定位等四大类功能。
机器视觉技术在多个领域都有广泛的应用，能够显著提高生产效率、安全性和减少人力成本。
