机器视觉系统是一个复杂的系统，它结合了图像处理、计算机图形学等多学科的技术，用于模拟生物视觉功能。机器视觉系统通常由以下几个部分组成：
照明部分
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。
图像获取部分
一般采用CCD摄像头摄取检测图像并转化为数字信号。
图像显示部分
对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值。
图像处理部分
通过对图像数字信号的处理，实现模式识别、坐标计算、灰度分布图等多种功能。
机器视觉的应用
机器视觉技术的应用领域非常广泛，以下是机器视觉技术的一些典型应用：
应用领域
图像识别应用
利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。
图像检测应用
检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一。几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，具有诸多优点的机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。
视觉定位应用
视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。
物体测量应用
机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。
物体分拣应用
实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。
以上就是机器视觉系统的基本组成结构及其应用领域的概述。随着技术的不断发展，机器视觉的应用将会更加广泛和深入。
