机器视觉系统的几种常见的典型结构

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机器视觉行业的专业人士都知道，机器视觉检测系统一般是通过CCD照相机将被监测的对象转换成图，传送给机器视觉是同种的图像处理系统实现的，在这个过程中，机器视觉系统地图像处理系统，会依据像素的分布和各个不同成像区域的亮度、颜色等不同的信息，将图像信号再次转化为数字化的信号。

这些信号所反映出来的监测项目的特征，将作为输出结果，为电脑或者人工判断提供参考依据，进而达到自动化、提高效率的目标。机器视觉系统实现这些工作原理，需要有几个典型结构的支持：

首先就是照明系统，与机器视觉相关的照明系统，又被称为机器视觉光源。可以这么说，照明是影响机器视觉系统输入和判断的最重要的因素之一，因为它直接影响机器视觉系统输入数据的质量和分析依据，还有就是这个系统的实际应用效果。

通常情况下，按照目前机器视觉光源行业的状况，是没有通用的机器视觉照明设备的，所以针对任何一个新开发的机器视觉系统，需要开发对应的机器视觉光源，找到最适用的照明设备和系统。

其次就是镜头了，镜头也在很大程度上决定了成像的效果，而选择好的镜头，就需要关注体现镜头配置的几个关键因素：如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离、中心点、节点、畸变等，这些都决定着镜头的质量，也关系到机器视觉系统的判读水平。故而，选用工业镜头时必须考虑视野、工作距离，CCD(摄像机成像传感器装置的尺寸)等因素。

另外，就是一些图像采集和机器选型方面的结构了。这些典型的结构决定了机器视觉系统的整体功能特性。由此可见，机器视觉领域，最重要最典型的结构就是机器视觉光源和工业镜头了，选择优质的机器视觉系统，必须先选择相应的机器视觉光源与之搭配，同时配置好优质的图像处理系统，也就是优质的工业相机和工业机关念头。