机器视觉系统主要由三大组成部分构成：
图像的获取
照明：照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。常用的可见光源包括白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
图像聚焦形成：被测物的图像通过一个透镜聚焦在敏感元件上，类似于照相机拍照的过程。传感器将可视图像转化为电信号，便于计算机处理。
图像确定和形成摄像机输出信号：机器视觉系统实际上是一个光电转换装置，即将传感器所接收到的透镜成像，转化为计算机能处理的电信号。常用的传感器包括CCD（电荷耦合装置）。
图像的处理和分析
图像处理技术：包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。这些处理技术可以改善输出图像的质量，便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
图像增强：用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。
图像的平滑：主要用于去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
输出或显示
输出设备：与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
显示：将处理后的图像或结果展示给用户，以便进一步的操作或决策。
机器视觉的应用
机器视觉系统在多个领域都有广泛的应用，主要包括：
工业检测
产品质量检测：在生产线上检测产品的缺陷，如表面划痕、尺寸偏差等。
尺寸测量：对产品的尺寸进行精确测量，确保符合标准。
分类和选择：根据产品的特性进行分类和选择，提高生产效率。
包装检测：检测包装的完整性，确保产品在运输过程中不受损坏。
自动化控制
引导和定位：在自动化生产线中，机器视觉系统可以引导机器人进行精确的定位和操作。
装配检测：检测装配过程中的正确性和完整性，确保产品质量。
物流分拣：在物流行业中，机器视觉系统可以快速准确地识别和分拣包裹。
安全监控
安防监控：在公共场所和重要设施中，机器视觉系统可以实时监控环境，检测异常行为。
交通安全：在交通监控中，机器视觉系统可以检测交通流量、车辆违规行为等。
医疗诊断
医学影像分析：在医疗领域，机器视觉系统可以辅助医生进行影像诊断，如X光片、CT扫描等。
手术导航：在手术过程中，机器视觉系统可以提供实时的导航信息，提高手术的精确性和安全性。
科学研究
天文学：在天文学研究中，机器视觉系统可以用于星体的识别和跟踪。
生物医学研究：在生物医学研究中，机器视觉系统可以用于细胞的识别和分析。
通过这些应用，机器视觉系统不仅提高了生产效率和产品质量，还在多个领域实现了智能化和自动化。
