機器視覺系統是綜合現代計算機、光學、電(diàn)子技術的高科技系統。
機器視覺技術通過計算機對系統攝取的圖像進行處理，分(fēn)析其中(zhōng)的信息，并做出相應的判斷，進而發出對設備的控制指令。機器視覺系統的具體(tǐ)應用需求千差萬别，視覺系統本身也可能有多種不同的形式，但都包括以下(xià)過程: 圖像采集利用光源照射被觀察的物(wù)體(tǐ)或環境，通過光學成像系統采集圖像，通過相機和圖像采集卡将光學圖像轉換爲數字圖像，這是機器視覺系統的前端和信息來源。圖像處理和分(fēn)析計算機通過圖像處理軟件對圖像進行處理，分(fēn)析獲取其中(zhōng)的有用信息。如PCB闆的圖像中(zhōng)是否存在線路斷路、紡織品的圖像中(zhōng)是否存在疵點、文檔圖像中(zhōng)存在哪些文字等。這是整個機器視覺系統的核心。判斷和控制圖像處理獲得的信息最終用于對對象（被測物(wù)體(tǐ)、環境）的判斷，并形成對應的控制指令，發送給相應的機構。如攝取的零件圖像中(zhōng)，計算零件的尺寸是否與标準一(yī)緻，不一(yī)緻則發出報警，做出标記或進行剔除。在整個過程中(zhōng)，被測對象的信息反映爲圖像信息，進而經過分(fēn)析，從中(zhōng)得到特征描述信息，最後根據獲得的特征進行判斷和動作。最典型的機器視覺系統一(yī)般包括: 光源、光學成像系統、相機、圖像采集卡、圖像處理硬件平台、圖像和視覺信息處理軟件、通信模塊。
總體(tǐ)上，一(yī)個成功的機器視覺系統需要重點解決圖像采集（包括光源、光學成像、數字圖像獲取與傳輸）、圖像處理分(fēn)析幾個環節的關鍵技術。照明設計照明是機器視覺系統中(zhōng)極其重要而又(yòu)容易爲人忽視的環節。
其設計是機器視覺系統設計的重要步驟，直接關系着系統的成敗和性能。因爲照明直接作用于系統的原始輸入，對輸入數據質量的好壞有直接的影響。光源決不僅僅是爲了照亮物(wù)體(tǐ)，通過有效的光源設計可以令需要檢測的特征突出，同時抑制不需要的幹擾特征，給後端的圖像處理帶來極大(dà)的便利。而不恰當的照明方案會造成圖像亮度不均勻，幹擾增加，有效特征與背景難以區分(fēn)，令圖像處理變得極其困難，甚至成爲不可能完成的任務。
照明設計主要包括三個方面: 光源、目标和環境的光反射和傳送特性、光源的結構。由于被測對象、環境和檢測要求千差萬别，因而不存在通用的機器視覺照明設備，需要針對每個具體(tǐ)的案例來設計照明的方案，要考慮物(wù)體(tǐ)和特征的光學特性、距離(lí)、背景，根據檢測要求具體(tǐ)選擇光的強度、顔色和光譜組成、均勻性、光源的形狀、照射方式等。照明設計是一(yī)項非常複雜(zá)的工(gōng)作，不僅需要理論知(zhī)識和分(fēn)析能力，也常常需要反複的試驗和調整。“光源是基準，打光是藝術”，這句話(huà)道出了照明設計在機器視覺系統中(zhōng)的重要地位。由此也催生(shēng)了一(yī)批以生(shēng)産光源著稱的廠商(shāng)，如CCS、Moritex、東冠科技。
國内如淩雲公司等系統集成商(shāng)也開(kāi)始開(kāi)發自主的光源産品。光學成像系統與相機機器視覺系統中(zhōng)，鏡頭相當于人的眼睛，其主要作用是将目标的光學圖像聚焦在圖像傳感器（相機）的光敏面陣上。視覺系統處理的所有圖像信息均通過鏡頭得到，鏡頭的質量直接影響到視覺系統的整體(tǐ)性能。一(yī)旦信息在成像系統有嚴重損失，在後面的環節中(zhōng)試圖恢複是非常困難的。合理選擇鏡頭、設計成像光路是視覺系統的關鍵技術之一(yī)。鏡頭成像或多或少會存在畸變。較大(dà)的畸變會給視覺系統帶來很大(dà)困擾，在成像設計時應對此有詳細的考慮，包括選用畸變小(xiǎo)的鏡頭，有效視場隻取畸變較小(xiǎo)的中(zhōng)心視場等。鏡頭另一(yī)個特性是其光譜特性，主要受鏡頭鍍膜的幹涉特性和材料的吸收特性影響。要求盡量做到鏡頭最高分(fēn)辨率的光線應與照明波長、CCD器件接受波長相匹配，并使光學鏡頭對該波長的光線透過率盡可能提高。
在成像系統中(zhōng)選用适當的濾光片可以達到一(yī)些特殊的效果。另外(wài)，成像光路的設計還需要重視各種雜(zá)散光的影響。相機是一(yī)個光電(diàn)轉換器件，它将光學成像系統所形成的光學圖像轉變成視頻(pín)/數字電(diàn)信号。相機通常由核心的光電(diàn)轉換器件、外(wài)圍電(diàn)路、輸出/控制接口組成。目前最常用的光電(diàn)轉換器件爲CCD，其特點是以電(diàn)荷爲信号，而不像其他器件輸出電(diàn)流或者電(diàn)壓信号。
上世紀90年代，一(yī)種新的圖像傳感器開(kāi)始興起，這種相機稱爲CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor，互補金屬氧化物(wù)半導體(tǐ)）相機。對相機除了考察其光電(diàn)轉換器件外(wài)，還應考慮系統速度、檢測的視野範圍、系統所要達到的精度等因素。相機輸出的模拟視頻(pín)信号并不能爲計算機直接識别，圖像采集卡通過對模拟視頻(pín)信号的量化處理将模拟視頻(pín)信号數字化，形成計算機能直接處理的數字圖像，并提供與計算機的高速接口。
圖像采集卡需要實時完成高速、大(dà)數據量的圖像數據采集，必須與相機協調工(gōng)作，才能完成特定的任務。除A/D轉換外(wài)，圖像采集卡還具備其他一(yī)些功能，包括:
●接收來自數字相機的高速數據流，并通過計算機高速總線傳輸至系統存儲器;
●對多通道圖像接收、處理和重構;
●對相機及系統其他模塊進行功能控制。圖像和視覺信息處理上述機器視覺系統的前端環節，包括光源、鏡頭、相機等，都是爲圖像和視覺信息處理模塊準備素材。
這一(yī)模塊才是機器視覺系統的關鍵和核心，它通過對圖像的處理、分(fēn)析和識别實現對特定目标和特征的檢測。這一(yī)模塊包括機器視覺處理軟件和處理硬件平台兩個部分(fēn)，其中(zhōng)視覺處理軟件可以分(fēn)爲圖像預處理和特征分(fēn)析理解兩個層次。圖像預處理包括圖像增強、數據編碼、平滑、銳化、分(fēn)割、去(qù)噪、恢複等過程，用于改善圖像質量。圖像特征分(fēn)析理解是對目标圖像進行檢測和各種物(wù)理量的計算，以獲得對目标圖像的客觀描述，主要包括圖像分(fēn)割、特征提取（幾何形狀、邊界描述、紋理特性）等。機器視覺中(zhōng)常用的算法包括: 搜索、邊緣（Edge）、Blob分(fēn)析、卡尺工(gōng)具（Caliper Tool）、光學字符識别、色彩分(fēn)析。
目前，機器視覺軟件的競争已經從追求功能轉變爲算法的準确性和效率的競争。已有專門提供視覺軟件或者開(kāi)發包的廠商(shāng)。因爲常規的機器視覺軟件開(kāi)發包盡管均能提供上述功能，但其檢測效果和運算效率卻有很大(dà)差别。優秀的機器視覺軟件可對圖像中(zhōng)目标特征進行快速而準确的檢測，對圖像的适應性強; 而不好的軟件則存在速度慢(màn)、結果不準确、魯棒性差的缺點。從硬件平台的角度說，計算機在CPU和内存方面的改進給視覺系統提供了很好的支撐，多核CPU配合多線程的軟件可以成倍提高速度。伴随DSP、FPGA技術的發展，嵌入式處理模塊以其強大(dà)的數據處理能力、集成性、模塊化和無需複雜(zá)操作系統支持等優點而得到越來越多的重視。
總體(tǐ)而言，機器視覺是一(yī)個光機電(diàn)計算機高度綜合的系統，其性能并不僅僅由某一(yī)個環節決定。每一(yī)個環節都很完美，也未必意味着最終性能的滿意。系統分(fēn)析和設計是機器視覺系統開(kāi)發的難點和基礎，也是許多開(kāi)發商(shāng)所不擅長的，急需加強。
另外(wài)，在現場環境應用中(zhōng)，振動、粉塵、電(diàn)磁幹擾會嚴重影響系統的工(gōng)作，這些問題都是設計和開(kāi)發時應注意的。目前，以智能相機爲代表的嵌入式系統因其有許多獨特的優點而爲許多專家所看好，高度模塊化、價格低廉的視覺傳感器組成的分(fēn)布式網絡給我(wǒ)們展示了一(yī)個令人激動的畫面。然而，在機器視覺産業鏈條中(zhōng)最令人擔憂的是，一(yī)些基礎性的技術和器件，如相機的圖像傳感器芯片、高級鏡頭，仍全部依賴外(wài)國的産品，國内的機器視覺廠商(shāng)仍基本處
