机器视觉系统是一个复杂的系统，涉及多个组成部分，这些部分协同工作以实现图像的采集、处理和分析。以下是机器视觉系统的主要组成部分：
图像采集部分
工业相机与工业镜头：这部分属于成像器件，通常的视觉系统都是由一套或多套这样的成像系统组成。相机可以输出标准的单色视频、复合信号、RGB信号，也可以是非标准的逐行扫描信号、线扫描信号、高分辨率信号等。
图像采集卡：通常以插入卡的形式安装在PC中，负责将相机输出的图像输送给电脑主机。它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式的图像数据流，并可以控制相机的一些参数，如触发信号、曝光/积分时间、快门速度等。
图像处理部分
PC平台：电脑是视觉系统的核心，在这里完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑。对于检测类型的应用，通常需要较高频率的CPU以减少处理时间。为了减少工业现场的干扰，必须选择工业级的电脑。
视觉处理软件：机器视觉软件用于完成输入的图像数据的处理，通过一定的运算得出结果。常见的机器视觉软件形式包括C/C++图像库、ActiveX控件、图形式编程环境等，可以是专用功能的，也可以是通用目的的。
运动控制部分
运动控制系统：在某些应用中，机器视觉系统需要与运动控制系统集成，以实现精确的定位和操作。例如，引导机器人手臂进行精确的操作。
照明部分
光源：光源是决定机器视觉系统图像质量的重要因素。选择合适的光源可以使图像中的目标特征与背景信息得到最佳分离，从而降低图像处理的难度。常见的光源类型包括环形光源、背光源、条形光源、同轴光源、线形光源和点光源等。
机器视觉的应用领域
机器视觉系统广泛应用于多个领域，以下是一些主要的应用领域：
制造业
质量控制：检查生产线上正在生产的部件，评估其是否满足产品质量标准，不满足标准的部件会被丢弃。
子组件检查：对子组件进行最终检查，查验零件有无潜在制造缺陷。
数据矩阵码验证：验证数据矩阵码的正确性和完整性。
食品包装检查：检查食品包装的完整性和标签信息。
条形码读取：读取和验证产品上的条形码。
自动化领域
机器人引导：在引导机器人方面发挥重要作用，帮助机器人进行精确的操作。
交通管理
交通流量监控：监视和控制交通流量，提高道路的安全性和效率。
医疗领域
诊断支持：通过精准的图像分析，尽早发现疾病。
农业领域
作物健康监测：监测农作物的健康状况。
收割自动化：实现收割过程的自动化。
零售业
自动结账系统：促进自动结账系统的应用，改善客户体验和运营效率。
通过这些组成部分和应用领域的介绍，可以看出机器视觉系统在现代科技和工业中扮演着越来越重要的角色。
