机器视觉技术基本概念

机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、算法建模、图像处理、图像识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物图像中提取信息，进行处理并加以识别；最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大特点是速度快, 其在工业自动化、无人值守等行业应用较多。

机器视觉技术的目的

机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的等场景。机器视觉，常用于大批量生产过程产品质量抽检，通过视觉算法可提高检测精度和速度，并且可以避免人眼视觉检测所带来偏差和误差，从而提高生产效率。

机器视觉系统组成

机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、控制及应用。图像获取是将被检测物体可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。通过固定特征模型算法进行识别及判决。该部分主要包括：图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）、采集物体影像。

视觉信息处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解及后期图像建模等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善图像的视觉效果又便于算法模型对图像进行分析、处理和识别。主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。