机器视觉的关键技术
典型的工业机器视觉系统一般包括如下部分：光源，光学成像系统，图像捕捉系统，图像采集与数字化，智能图像处理与决策，控制执行模块等。
1、光源
照明系统是机器视觉系统最为关键的部分之一，直接关系到系统的成败。但是目前尚没有一个通用的机器视觉照明设备，因此针对每个特定的案例，要设计合适的照明装置，以达到最佳效果。好的光源通常具有如下特点：尽可能突出物体的特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部分之间尽可能产生明显的区别，增加对比度；保证足够的整体亮度和稳定性；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。光源设备的选择必须符合所需的几何形状。同时，照明亮度、均匀度、发光的光谱特性要符合实际的要求，而且还要考虑光源的发光效率和使用寿命。
LED光源因其显色性好，光谱范围宽，能覆盖可见光的整个范围，且发光强度高，稳定时间长，近年来随着LED制造工艺和技术的不断发展成熟，价格逐步降低，其在机器视觉领域正得到越来越广泛的应用。
2、光学镜头
光学镜头是机器视觉系统中必不可少的部件，直接影响成像质量的优劣，影响算法的实现和效果。光学镜头一般称为摄像头或摄影镜头，简称镜头。其功能就是光学成像。根据被测目标的状态应优先选用定焦镜头。镜头选择应注意：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离、中心点等。当然，镜头与摄像机的安装接口也是应考虑的一个重要因素。
3、CCD摄像机及图像采集卡
CCD摄像机及图像采集卡共同完成对目标图像的采集与数字化。CCD摄像机由于其具有灵敏度高、抗强光、畸变小、体积小、寿命长、抗震动等优点而得到了广泛的使用。CCD摄像机按照其使用的CCD器件可以分为线阵式和面阵式两大类。线阵CCD摄像机主要用于检测条状、筒状产品。目前在机器视觉系统中，以面阵CCD的应用居多。
4、图像信号处理技术
图像信号的处理是机器视觉系统的核心。视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像变换、数据编码压缩、图像增强复原、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。随着计算机技术、微电子技术以及大规模集成电路的发展，为了提高系统的实时性，图像处理的很多工作都可以借助硬件完成，如DSP芯片、专用图像信号处理卡等，软件主要完成算法中非常复杂、不太成熟或尚需不断探索和改进的部分。处理时间上，要求处理速度必须大于等于采集速度，才能保证目标图像无遗漏，完成实时处理。
5、执行机构
机器视觉系统的最终功能的实现还需执行机构来完成.不同的应用场合，执行机构可能不同，比如机电系统、液压系统、气动系统，无论哪一种，除了要严格保证其加工制造和装配的精度外，在设计时还应对动态特性，尤其是快速性和稳定性给予充分重视。
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