机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、i/o卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。[2]机器视觉系统基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，机器视觉检测，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。
注：勿将工作距离与物体到像的距离混淆。工作距离是从工业镜头前部到被观察物体之间的距离。而物体到像的距离是 ccd传感器到物体之间的距离。计算要求的工业镜头焦距时，必须使用工作距离高速相机按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等相机(2张)。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：按成像色彩划分，机器视觉检测系统设备，可分为彩色相机和黑白相机；按分辨率划分，像素数在38万以下的为普通型，像素数在38万以上的高分辨率型；按光敏面尺寸大小划分，可分为1/4、1/3、1/2、1英寸相机；按扫描方式划分，可分为行扫描相机（线阵相机）和面扫描相机（面阵相机）两种方式；（面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机）；按同步方式划分，可分为普通相机（内同步）和具有外同步功能的相机等。
光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。亮度：当选择两种光源的时候，的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。，机器视觉检测应用，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会。
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