机器视觉（Machinevision）机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的***工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。视觉测量技术的研究内容主要包括视觉测量系统的组成、理论模型和图像算法等。《视觉测量技术》分别介绍视觉测量技术的历史与发展、系统的硬件组成、图像与处理、图像分割、摄像机标定、单目视觉测量与双目视觉测量的相关技术与方法。当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。[1-2]《视觉测量技术》适合从事计算机、自动化、模式识别、智能科学、人机交互技术的科技人员阅读，也可以作为高等院校相关***的学生、研究生的教学参考书。一个典型的机器视觉系统包括以下三大块：照明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，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。进行在线测量可以降低消耗、减少成本、增加产量、增加效益，还可以保证产品的质量。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。)