机器视觉系统的关键技术在哪
机器视觉系统的关键技术在哪？专家解释，成功的机器视觉系统最主要的是解决图像采集和图像处理分析这两大问题，而图像的采集又牵扯到了光源、光学成像、数字图像获取和传输等几大技术问题。

那对于机器视觉系统的关键技术该怎样认识呢？
机器视觉技术通过计算机对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。

◇判断和控制图像处理获得的信息最终用于对对象（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。

◇照明设计照明设计主要包括三个方面: 光源、目标和环境的光反射和传送特性、光源的结构。

照明直接作用于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有直接的影响。

光源决不仅仅是为了照亮物体，通过有效的光源设计可以令需要检测的特征突出，同时抑制不需要的干扰特征，给后端的图像处理带来极大的便利。

而不恰当的照明方案会造成图像亮度不均匀，干扰增加，有效特征与背景难以区分，令图像处理变得极其困难，甚至成为不可能完成的任务。

由于被测对象、环境和检测要求千差万别，因而不存在通用的机器视觉照明设备，需要针对每个具体的案例来设计照明的方案，要考虑物体和特征的光学特性、距离、背景，根据检测要求具体选择光的强度、颜色和光谱组成、均匀性、光源的形状、照射方式等。

◇相机是一个光电转换器件，它将光学成像系统所形成的光学图像转变成视频/数字电信号。

相机通常由核心的光电转换器件、外围电路、输出/控制接口组成。

目前最常用的光
电转换器件为CCD，其特点是以电荷为信号，而不像其他器件输出电流或者电压信号。

对相机除了考察其光电转换器件外，还应考虑系统速度、检测的视野范围、系统所要达到的精度等因素。

相机输出的模拟视频信号并不能为计算机直接识别，图像采集卡通过对模拟视频信号的量化处理将模拟视频信号数字化，形成计算机能直接处理的数字图像，并提供与计算机的高速接口。

图像采集卡需要实时完成高速、大数据量的图像数据采集，必须与相机协调工作，才能完成特定的任务。

◇机器视觉中常用的算法包括: 搜索、边缘（Edge）、Blob分析、卡尺工具（Caliper Tool）、光学字符识别、色彩分析。

以上内容是对机器视觉系统关键技术的阐述，部份内容摘自网络，谢谢原作者分享！对机器视觉系统有需求的可加扣扣2680045385 。

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