机器视觉系统的运用过程及优势

机器视觉系统在自动化检测中占据着重要的地位，为什么需要利用机器视觉系统来检测呢？未耒智能今天就给大家分析一下机器视觉系统的运用过程及优势。

机器视觉系统是综合现代计算机、光学、电子技术的高科技系统。机器视觉技术通过计算机对系统摄取的图像进行处理，分析其中的信息，并做出相应的判断，进而发出对设备的控制指令。机器视觉系统的具体应用需求千差万别，视觉系统本身也可能有多种不同的形式，但都包括以下过程:

图像采集利用光源照射被观察的物体或环境，通过光学成像系统采集图像，通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像，这是机器视觉系统的前端和信息来源。

图像处理和分析计算机通过图像处理软件对图像进行处理，分析获取其中的有用信息。如PCB板的图像中是否存在线路断路、纺织品的图像中是否存在疵点、文档图像中存在哪些文字等。这是整个机器视觉系统的核心。

机器视觉系统判断和控制图像处理获得的信息然后用于对对象（被测物体、环境）的判断，并形成对应的控制指令，发送给相应的机构。如摄取的零件图像中，计算零件的尺寸是否与标准一致，不一致则发出报警，做出标记或进行剔除。

在整个过程中，被测对象的信息反映为图像信息，进而经过分析，从中得到特征描述信息，然后根据获得的特征进行判断和动作。典型的机器视觉系统一般包括: 光源、光学成像系统、相机、图像采集卡、图像处理硬件平台、图像和视觉信息处理软件、通信模块。

总体上，一个成功的机器视觉系统需要重点解决图像采集（包括光源、光学成像、数字图像获取与传输）、图像处理分析几个环节的关键技术。

机器视觉系统是一个光机电计算机高度综合的系统，其性能并不仅仅由某一个环节决定。每一个环节都很好，也未必意味着性能结果的满意。系统分析和设计是机器视觉系统开发的难点和基础，也是许多开发商所不擅长的，急需加强。

机器视觉系统的优点有：

    1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。

    2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。

    3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。

自动化进程的不断发展，致使得技术的不断创新，机器视觉技术会涉及到生活中的方方面面。而工业上的应用，更有待我们一起共同去发展，未耒智能相信能为大家拓宽自动化的发展道路，与时代一起进步发展。