机器视觉是人工智能的一个分支，正在迅速发展。简而言之，机器视觉就是使用机器而不是人眼进行测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品（即，分为CMOS和CCD的图像捕获设备）将捕获的目标转换为图像信号，并将其传输到专用图像处理系统，以获取捕获的目标的形态信息。根据像素分布和亮度和色彩等信息转换为数字信号；图像系统对这些信号执行各种操作，以提取目标的特征，然后根据判别结果控制设备在现场的动作。发展如今，中国正在成为世界上机器视觉开发最活跃的地区之一，其应用涵盖国民经济中的各个行业，例如工业，农业，医药，军事，航空航天，气象，天文学，公共安全，交通运输，安全和科学研究。重要的原因是中国已成为全球制造业的加工中心。高要求的零件加工和相应的先进生产线使许多国际先进的机器视觉系统和应用经验得以进入中国。经过长时间的休眠后，中国的机器视觉市场在2010年迎来了爆炸性的增长。数据显示，当年中国的机器视觉市场达到8.3亿元人民币，同比增长48.2％。年。其中，智能相机，软件，光源和板的增长率都达到了50％，工业相机和镜头的增长率也保持在40％以上。 ，是自2007年以来的最高水平。工作原理机器视觉检查系统使用CCD摄像机将检测到的目标转换为图像信号，然后将其发送到专用图像处理系统。根据像素分布，亮度，颜色等信息，将其转换为数字信号。图像处理系统对这些信号执行各种操作。一种操作，提取目标的特征（例如面积，数量，位置，长度），然后根据预设的公差和其他条件（包括尺寸，角度，数量，通过/失败，是/否）输出结果等，实现自动识别功能。机器视觉系统的特点是提高生产的灵活性和自动化程度。在某些不适合手动操作的危险工作环境中，或人工视觉难以满足要求的场合，通常使用机器视觉来代替人工视觉。同时，在大规模工业生产过程中，人工目视检查产品质量是低效和不准确的。 ，使用机器视觉检查方法可以大大提高生产效率和生产自动化。而且，机器视觉很容易实现信息集成，这是实现计算机集成制造的基本技术。典型的结构典型的机器视觉系统包括以下五个部分：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照明设备，因此对于每个特定的应用示例，应选择相应的照明设备以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。几种常用的可见光源是白炽灯，荧光灯，水银灯和钠灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定程度上保持稳定是实际应用过程中亟待解决的问题。另一方面，环境光可能会影响图像质量，因此可以使用保护屏来减少环境光的影响。根据其照明方法，照明系统可以分为背光照明，前向照明，结构照明和频闪照明。其中，背光是将要测量的对象放置在光源和相机之间，其优点是可以获取高对比度的图像。前向照明是指光源和摄像机位于被测物体的同一侧，便于安装。结构光照明是将光栅或线光源投射到被测物体上，并根据它们产生的畸变对被测物体的三维信息进行解调。频闪照明是为了照射高频率