现如今，中国已经成为世界机器视觉发展最为活跃地区，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象等国民经济各个行业。虽然机器视觉的成长速度非常快，但是还是有很多人对机器视觉并不了解，今天我们来了解下机器视觉。
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，据像素分布和亮度、颜色信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度和速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
照明是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。由于没有通用的机器视觉光源照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳的效果。
光源可分为可见光和不可见光，常见的几种可见光源有白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不稳定。所以如何使光能在一定的程度上保持稳定，是目前急需解决的问题；另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。
照明系统按照照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向光照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装；结构光照明是将光栅或光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，调解出被测物体的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
选择镜头需要注意：
①焦距
②目标高度
③影像高度
④放大倍数
⑤影像至目标的距离
⑥中心点/节点
⑦畸变
按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD和面阵CCD、单色相机和彩色相机。
图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色；图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理，有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务，现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。
C型：C型接口镜头与摄像机接触面至镜头焦平面（摄像机CCD光电感应处的位置）的距离为17.5mm
CS型：CS型接口距离为12.5mm,CS型镜头与CS型摄像机可以配合使用。C型镜头与CS型摄像机之间增加一个5mm的C/CS转接环可以配合使用，CS型镜头与C型摄像机无法配合使用。
F型：通用型接口，一般适用于焦距大于25mm的镜头。
视场：即FOV，也叫视野范围，指观测物体的可视范围，也就是充满相机采集芯片的物体部分。
工作距离：即WD，指从镜头前部到受检测物体的距离，即清晰成像的表面距离。
分辨率：图像系统可以测到的受检验物体上的最小可分辨率特征尺寸，在多数情况下，视野越小，分辨率越好。
景深：即DOF，物体离最佳焦点较近或比较较远时，镜头保持所需分辨率的能力。
焦距（f）：是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式，指从透镜的光心到光聚焦之焦点的距离，也是照相机中，从镜片中心到底片或CCD等成像平面的距离。
焦距大小的影响情况：焦距越小，景深越大；焦距越小，畸变越大；焦距越小，渐晕现象越严重，使像差边缘的照度降低。
失真：又称为畸变，指被摄物平面内的主轴直线，经光学系统成像后变为曲线，则此光学系统的成像误差称为畸变，畸变像差只影响影像的几何形状，而不影响影像的清晰度。
光圈与F值：光圈是一个用来控制镜头通光量的装置，它通常是在镜头内，表达光圈大小我们是用F值，如f2，f4。
1.视野范围、光学放大倍数及期望的工作距离：在选择镜头时，我们会选择比被测物体视野稍大一点的镜头，有利于运动控制。
2.景深要求：对于对景深有要求的项目，尽可能使用小光圈；在选择放大倍率的镜头时，在项目许可下尽可能选用低倍率镜头；如果项目要求比较苛刻时，倾向选择高景深的镜头。
3.芯片大小和相机接口：例如2/3镜头支持最大的工业相机耙面为2/3，它是不能支持1英寸以上的工业相机。
4.注意与光源的配合，选配合适的镜头。
5.可安装空间：在方案可选择情况下，让客户更改设备尺寸是不现实的。
机器视觉检测系统是采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来收取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。
机器视觉特点
1. 摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像;
2 .零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同;
3. 系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果;
4 .针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测;
5 .机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm;
⒍.废品漏检率为0;
7 .本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果;
⒏.具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能;
⒐.系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯;同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限;
10 .实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时查看错误工件图像的功能;
11 .能错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。
机器视觉的应用领域
1.识别
2.标准一维码、二维码的解码
3.光学字符识别（OCR）和确认（OCV）
4.检测
5.色彩和瑕疵检测
6.零件或部件的有无检测
7.目标位置和方向检测和测量
8.尺寸和容量检测
9.预设标记的测量，如孔位到孔位的距离
10.机械手引导
11.输出空间坐标引导机械手精确定位
