一、机器视觉系统的构成
一个典型的工业机器视觉系统主要包括以下几个组成部分：
光源：用于照亮被检测物体，提高图像的对比度。
镜头：用于聚焦光线，形成清晰的图像。
相机（包括CCD相机和CMOS相机）：用于捕捉图像。
图像处理单元（或图像捕获卡）：用于将图像数据传输到计算机。
图像处理软件：用于对图像进行处理和分析。
监视器：用于显示处理结果。
通讯/输入输出单元：用于与其他设备进行通信和控制。
这些组件协同工作，完成从图像获取到图像处理的整个过程。
二、机器视觉系统的工作过程
触发脉冲：当传感器检测到被检测物体接近摄像机的拍摄中心时，会发送一个触发脉冲给图像采集卡。
启动脉冲：图像采集卡根据预设的程序和延时，发送启动脉冲给照明系统和摄像机。
摄像机拍照：摄像机接收到启动脉冲后，结束当前的拍照，重新开始新的拍照。在启动脉冲到来前，摄像机处于等待状态；检测到启动脉冲后，摄像机打开曝光构件，开始拍照。
光源开启：另一个启动脉冲发送给光源，光源的打开时间需要与摄像机的曝光时间匹配。
图像采集：摄像机扫描并输出一幅图像，图像采集卡接收信号并通过A/D转换将模拟信号数字化，或者直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。
图像存储：图像采集卡将数字图像存储在计算机的内存中。
图像处理与分析：计算机对图像进行处理、分析和识别，获得检测结果。
控制动作：处理结果用于控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。
机器视觉的基本功能
机器视觉的基本功能主要包括以下几个方面：
视觉检测：
检测生产线上产品是否有质量问题，这是机器视觉应用最广泛的领域之一。例如，电子行业的半导体晶圆检测、制造业的表面划痕检测、汽车行业的面板印刷质量检测、印刷行业的色差检测、医疗行业的药瓶封装缺陷检测、食品行业的外观封装检测等。
视觉识别：
识别利用机器视觉定位对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等领域应用较多。
视觉定位：
定位视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置，引导机械手臂准确抓取。例如，在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定。
测量：
通过对图像的处理和分析，测量目标的尺寸、方位、光谱结构等信息，用于产品的检验、分类与分组、装配线上的机械手运动引导、零部件的识别与定位、生产过程中质量监控与过程反馈等任务。
这些功能使得机器视觉在工业自动化、质量检测、智能监控等领域得到了广泛的应用，极大地提高了生产效率和产品质量。
