机器视觉

在为你的产品开发最适合的机器视觉系统时，需要考虑很多因素，首先要考虑的是应用程序所需的颜色精度和差异程度。在某些应用中，机器视觉相机必须区分检测到的颜色和目标值之间的距离。在这一领域，高精度机器视觉用户需要比能够接受较低精度和差异化水平的用户更先进的相机。

判断机器视觉的照明的好坏，首先必须了解什么是光源需要做到的！显然光源应该不仅仅是使检测部件能够被摄像头“看见”。有时候，一个完整的机器视觉系统无法支持工作，但是仅仅优化一下光源就可以使系统正常工作。

双目立体视觉是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在机器视觉系统中，双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像，或有由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息，重建周围景物的三维形状与位置。

首先要考虑的是应用程序所需的颜色精度和差异程度。在某些应用中，机器视觉相机必须区分检测到的颜色和目标值之间的距离。在这一领域，高精度机器视觉用户需要比能够接受较低精度和差异化水平的用户更先进的相机。

在机器视觉系统中，通过适当的光源照明可以将被测物体的目标信息与背景信息区分，以获得高品质，高对比度的图像，从而可以降低图像处理算法的难度，同时提高系统的精度和可靠性。

机器视觉系统中，镜头相当于人的眼睛，其主要作用是将目标的光学图像聚焦在图像传感器（相机）的光敏面阵上。视觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到，镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能。

一套完整的视觉检测系统主要包含图像采集部分和图像分析部分，而图像采集部分主要有工业相机、工业镜头以及机器视觉光源承担，今天我们主要介绍机器视觉光源的相关基础知识及选型技巧。

着全球制造市场的竞争日益激烈，企业需确保以最高效率运营显得很重要的。由于过程相关故障导致的停机时间被认为是非增值停机时间，直接影响公司的盈利能力。机器视觉是一个新兴领域，如果设置正确，可以减少过程效率低下。任何使用机器视觉作为机器人引导或检查的设施都应重视这一领域，以寻求可能的改进。在机器视觉系统中如果没有适当的设置，可能会导致机器视觉过程的非增值停机。

机器视觉方向的21种常用算法

视觉是人类认知世界最重要的功能手段，生物学研究表明，人类获取外界信息75%依靠视觉系统，而在驾驶环境中这一比例甚至高达90%。如果能够将人类视觉系统应用到自动驾驶领域，无疑将会大幅度提高自动驾驶的准确性，而这正是当前计算机科学和自动驾驶领域最热门的研究方向之一，它就是机器视觉技术。