机器视觉系统是综合现代计算机、光學(xué)、電(diàn)子技术的高科(kē)技系统。
机器视觉技术通过计算机对系统摄取的图像进行处理(lǐ)，分(fēn)析其中的信息，并做出相应的判断，进而发出对设备的控制指令。机器视觉系统的具體(tǐ)应用(yòng)需求千差万别，视觉系统本身也可(kě)能(néng)有(yǒu)多(duō)种不同的形式，但都包括以下过程: 图像采集利用(yòng)光源照射被观察的物(wù)體(tǐ)或环境，通过光學(xué)成像系统采集图像，通过相机和图像采集卡将光學(xué)图像转换為(wèi)数字图像，这是机器视觉系统的前端和信息来源。图像处理(lǐ)和分(fēn)析计算机通过图像处理(lǐ)软件对图像进行处理(lǐ)，分(fēn)析获取其中的有(yǒu)用(yòng)信息。如PCB板的图像中是否存在線(xiàn)路断路、纺织品的图像中是否存在疵点、文(wén)档图像中存在哪些文(wén)字等。这是整个机器视觉系统的核心。判断和控制图像处理(lǐ)获得的信息最终用(yòng)于对对象（被测物(wù)體(tǐ)、环境）的判断，并形成对应的控制指令，发送给相应的机构。如摄取的零件图像中，计算零件的尺寸是否与标准一致，不一致则发出报警，做出标记或进行剔除。在整个过程中，被测对象的信息反映為(wèi)图像信息，进而经过分(fēn)析，从中得到特征描述信息，最后根据获得的特征进行判断和动作。最典型的机器视觉系统一般包括: 光源、光學(xué)成像系统、相机、图像采集卡、图像处理(lǐ)硬件平台、图像和视觉信息处理(lǐ)软件、通信模块。
总體(tǐ)上，一个成功的机器视觉系统需要重点解决图像采集（包括光源、光學(xué)成像、数字图像获取与传输）、图像处理(lǐ)分(fēn)析几个环节的关键技术。照明设计照明是机器视觉系统中极其重要而又(yòu)容易為(wèi)人忽视的环节。
其设计是机器视觉系统设计的重要步骤，直接关系着系统的成败和性能(néng)。因為(wèi)照明直接作用(yòng)于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有(yǒu)直接的影响。光源决不仅仅是為(wèi)了照亮物(wù)體(tǐ)，通过有(yǒu)效的光源设计可(kě)以令需要检测的特征突出，同时抑制不需要的干扰特征，给后端的图像处理(lǐ)带来极大的便利。而不恰当的照明方案会造成图像亮度不均匀，干扰增加，有(yǒu)效特征与背景难以區(qū)分(fēn)，令图像处理(lǐ)变得极其困难，甚至成為(wèi)不可(kě)能(néng)完成的任務(wù)。
照明设计主要包括三个方面: 光源、目标和环境的光反射和传送特性、光源的结构。由于被测对象、环境和检测要求千差万别，因而不存在通用(yòng)的机器视觉照明设备，需要针对每个具體(tǐ)的案例来设计照明的方案，要考虑物(wù)體(tǐ)和特征的光學(xué)特性、距离、背景，根据检测要求具體(tǐ)选择光的强度、颜色和光谱组成、均匀性、光源的形状、照射方式等。照明设计是一项非常复杂的工作，不仅需要理(lǐ)论知识和分(fēn)析能(néng)力，也常常需要反复的试验和调整。“光源是基准，打光是艺术”，这句话道出了照明设计在机器视觉系统中的重要地位。由此也催生了一批以生产光源著称的厂商(shāng)，如CCS、Moritex、东冠科(kē)技。
國(guó)内如凌云公司等系统集成商(shāng)也开始开发自主的光源产品。光學(xué)成像系统与相机机器视觉系统中，镜头相当于人的眼睛，其主要作用(yòng)是将目标的光學(xué)图像聚焦在图像传感器（相机）的光敏面阵上。视觉系统处理(lǐ)的所有(yǒu)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體(tǐ)性能(néng)。一旦信息在成像系统有(yǒu)严重损失，在后面的环节中试图恢复是非常困难的。合理(lǐ)选择镜头、设计成像光路是视觉系统的关键技术之一。镜头成像或多(duō)或少会存在畸变。较大的畸变会给视觉系统带来很(hěn)大困扰，在成像设计时应对此有(yǒu)详细的考虑，包括选用(yòng)畸变小(xiǎo)的镜头，有(yǒu)效视场只取畸变较小(xiǎo)的中心视场等。镜头另一个特性是其光谱特性，主要受镜头镀膜的干涉特性和材料的吸收特性影响。要求尽量做到镜头最高分(fēn)辨率的光線(xiàn)应与照明波長(cháng)、CCD器件接受波長(cháng)相匹配，并使光學(xué)镜头对该波長(cháng)的光線(xiàn)透过率尽可(kě)能(néng)提高。
在成像系统中选用(yòng)适当的滤光片可(kě)以达到一些特殊的效果。另外，成像光路的设计还需要重视各种杂散光的影响。相机是一个光電(diàn)转换器件，它将光學(xué)成像系统所形成的光學(xué)图像转变成视频/数字電(diàn)信号。相机通常由核心的光電(diàn)转换器件、外围電(diàn)路、输出/控制接口组成。目前最常用(yòng)的光電(diàn)转换器件為(wèi)CCD，其特点是以電(diàn)荷為(wèi)信号，而不像其他(tā)器件输出電(diàn)流或者電(diàn)压信号。
上世纪90年代，一种新(xīn)的图像传感器开始兴起，这种相机称為(wèi)CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物(wù)半导體(tǐ)）相机。对相机除了考察其光電(diàn)转换器件外，还应考虑系统速度、检测的视野范围、系统所要达到的精度等因素。相机输出的模拟视频信号并不能(néng)為(wèi)计算机直接识别，图像采集卡通过对模拟视频信号的量化处理(lǐ)将模拟视频信号数字化，形成计算机能(néng)直接处理(lǐ)的数字图像，并提供与计算机的高速接口。
图像采集卡需要实时完成高速、大数据量的图像数据采集，必须与相机协调工作，才能(néng)完成特定的任務(wù)。除A/D转换外，图像采集卡还具备其他(tā)一些功能(néng)，包括:
●接收来自数字相机的高速数据流，并通过计算机高速总線(xiàn)传输至系统存储器;
●对多(duō)通道图像接收、处理(lǐ)和重构;
●对相机及系统其他(tā)模块进行功能(néng)控制。图像和视觉信息处理(lǐ)上述机器视觉系统的前端环节，包括光源、镜头、相机等，都是為(wèi)图像和视觉信息处理(lǐ)模块准备素材。
这一模块才是机器视觉系统的关键和核心，它通过对图像的处理(lǐ)、分(fēn)析和识别实现对特定目标和特征的检测。这一模块包括机器视觉处理(lǐ)软件和处理(lǐ)硬件平台两个部分(fēn)，其中视觉处理(lǐ)软件可(kě)以分(fēn)為(wèi)图像预处理(lǐ)和特征分(fēn)析理(lǐ)解两个层次。图像预处理(lǐ)包括图像增强、数据编码、平滑、锐化、分(fēn)割、去噪、恢复等过程，用(yòng)于改善图像质量。图像特征分(fēn)析理(lǐ)解是对目标图像进行检测和各种物(wù)理(lǐ)量的计算，以获得对目标图像的客观描述，主要包括图像分(fēn)割、特征提取（几何形状、边界描述、纹理(lǐ)特性）等。机器视觉中常用(yòng)的算法包括: 搜索、边缘（Edge）、Blob分(fēn)析、卡尺工具（Caliper Tool）、光學(xué)字符识别、色彩分(fēn)析。
目前，机器视觉软件的竞争已经从追求功能(néng)转变為(wèi)算法的准确性和效率的竞争。已有(yǒu)专门提供视觉软件或者开发包的厂商(shāng)。因為(wèi)常规的机器视觉软件开发包尽管均能(néng)提供上述功能(néng)，但其检测效果和运算效率却有(yǒu)很(hěn)大差别。优秀的机器视觉软件可(kě)对图像中目标特征进行快速而准确的检测，对图像的适应性强; 而不好的软件则存在速度慢、结果不准确、鲁棒性差的缺点。从硬件平台的角度说，计算机在CPU和内存方面的改进给视觉系统提供了很(hěn)好的支撑，多(duō)核CPU配合多(duō)線(xiàn)程的软件可(kě)以成倍提高速度。伴随DSP、FPGA技术的发展，嵌入式处理(lǐ)模块以其强大的数据处理(lǐ)能(néng)力、集成性、模块化和无需复杂操作系统支持等优点而得到越来越多(duō)的重视。
总體(tǐ)而言，机器视觉是一个光机電(diàn)计算机高度综合的系统，其性能(néng)并不仅仅由某一个环节决定。每一个环节都很(hěn)完美，也未必意味着最终性能(néng)的满意。系统分(fēn)析和设计是机器视觉系统开发的难点和基础，也是许多(duō)开发商(shāng)所不擅長(cháng)的，急需加强。
另外，在现场环境应用(yòng)中，振动、粉尘、電(diàn)磁干扰会严重影响系统的工作，这些问题都是设计和开发时应注意的。目前，以智能(néng)相机為(wèi)代表的嵌入式系统因其有(yǒu)许多(duō)独特的优点而為(wèi)许多(duō)专家所看好，高度模块化、价格低廉的视觉传感器组成的分(fēn)布式网络给我们展示了一个令人激动的画面。然而，在机器视觉产业链条中最令人担忧的是，一些基础性的技术和器件，如相机的图像传感器芯片、高级镜头，仍全部依赖外國(guó)的产品，國(guó)内的机器视觉厂商(shāng)仍基本处
