70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：①目標制導的圖像處理；②圖像處理和分析的并行算法；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運動參量求值；⑤視覺知識的表示；⑥視覺系統的知識庫等。機器視覺的阿喀琉斯之踵：據麻省理工《技術評論》報道，來自谷歌和OpenAI研究所的研究人員發現了機器視覺算法的一個弱點：機器視覺會被一些經過修改的圖像干擾，而人類可以很容易地發現這些圖像的修改之處。 [7]機器視覺的應用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：按成像色彩劃分，可分為彩色相機和黑白相機；上海工程機器視覺系統機械結構

電子制造行業仍然是拉動需求高速增長的主要因素。2011年機器視覺產品電子制造行業的市場規模為5.0億人民幣，增長35.1%。市份額達到了46.3%。電子制造、汽車、制藥和包裝機械占據了近70%的機器視覺市場份額。機器視覺（Machine vision）視覺系統工作原理簡圖機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以**提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。上海工程機器視覺系統機械結構在機器視覺系統中，獲得一張高質量的可處理的圖像是至關重要。

機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給**的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。

魯棒性：另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度**小。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時，結果圖像應該不會隨之變化。方向性很強的光源，增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性，這不利于后面的特征提取。好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，好的光源應該能夠產生比較大的對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經驗。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。

2.靈活性PC-Based系統快要適應復雜的應用，可以更靈活的進行配置和控制。在算法上，可以通過各種高級語言實現復雜運算。當要提高精度時可以通過提高系統配置、增加相機數量來實現。而集成式機器視覺系統在這一點上就差一些，通常配置標準化，用戶*能配置固定的功能。集成式機器視覺系統發展已經有將近10年的歷程，多加機器視覺公司都有自己的集成式機器視覺產品。按照產品特點，智能相機可以分為分體式和一體式的兩種。分體式集成式機器視覺系統的圖像處理、通信、存儲功能由控制器完成，控制器提供有相機接口，可以與多臺、多種工業相機相連，共同完成采集、處理機結果輸出的功能，典型產品美國Cognex的Insight5000系列等。如果以英寸為單位進行測量，則以英尺進行計算，再轉換為毫米。松江區品質機器視覺系統質量

· 工作距離 (WD) - 攝像機鏡頭與被觀察物體或區域之間的距離。上海工程機器視覺系統機械結構

由于上述原因，圖像識別處理時應采取相應的算法，提取雜質的特征，進行模式識別，實現智能分析。Color檢測一般而言，從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅（R）綠（G）藍（B）三個成分組成，來表示RGB色彩空間中的一個點。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們人眼感覺有多么的近似，在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因，我們需要將RGB像素轉換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們人眼的感覺盡可能的與顏色空間中的色差相近。上海工程機器視覺系統機械結構

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