机器视觉

照明的目的是增强对比度。在一幅机器视觉的图像中，对比度代表着图像信号的质量，它反应了两个区域间的差别，比如物体和背景的差别。因此，设计光源照明的第一步是确定区域间的不同，然后用光源来突出这些不同之处。

机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？

机器视觉系统分别有以下配件组成： 相机、板卡、软件包、工业相机、工业镜头、光源、辅助产品、图象处理系统、光学系统。

随着各项新技术的不断发展及行业需求的递增，机器视觉以其检测精度和速度高并且有效的避免人工检测带来的主观性和个体差异的优势，在工业检测领域中占有越来越重要的地位。大大提高了检测系统的效率，并可对检测系统进行数据统计和分析。

与人类相对缓慢的进化不同的是，机器视觉的演进之路是迅速而具有颠覆意义的，机器看世界的方式也在经历着革命性突破。首先是色彩维度，正如婴儿的“视界”早期只有黑白两色，早期的摄影受感光材料以及后期技术的局限只能记录单调的黑白世界。直到19世纪末，随着光学研究的突破，摄影师采用不同颜色滤镜拍摄并经过后期合成彩色照片，使得机器的视觉能力向前迈出第一步。

机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？机器视觉市场中3D成像组件的扩展是一个强劲的趋势，这是由对3D测量和指导的高需求以及作为3D成像系统一部分的成本效益技术的可用性的增加所推动的。

人工智能是一个涵盖几种特定技术的总称。本文我们将探索机器视觉（MV）和计算机视觉（CV）。它们都涉及到视觉输入，因此了解这些重叠技术的优势，局限性和最佳用例场景非常重要。

机器视觉伴随着CCD/CMOS传感技术、计算机技术、嵌入式技术、现场总线技术的发展，CCD视觉检测技术已经逐步发展成为工业自动化生产过程中不可或缺的关键组成子系统。机器视觉系统被应用于各行业的生产设备中，助力行业设备升级，提高产线工艺水平，提升产品的质量和成品率，是现代工业的核心技术之一。

在过去的一年里，人工智能(AI)、大数据、3D成像和机器人过程自动化等领域在取得了空前的发展。接下来的日子，机器视觉技术应用还将蓬勃发展......

机器视觉主要解决四大问题：定位、测量、检测、识别。在机器视觉中打光和光源影响着系统的稳定性，比如在测量应用中，光照发生10%-20%的变化，就可能导致图像边缘偏移1-2个像素，这些问题在算法层面是不容易解决的。所以了解光源和打光非常重要。