光学摄像头

光学摄像头的任务就是进行光学成像，一般在测量领域都又专门的用于测量的摄像镜头，因为其对成像质量有着关键性的作用。摄像头需要注意的一个问题是畸变。这个就需要使用相应的畸变校正方法，目前也开发出了很多自动畸变自动校正系统。

CCD 摄像机及图像采集卡

CCD( Charge Coupled Device) 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。目前 CCD，CMOS等固体器件的应用技术，线阵图型敏感器件，像元尺寸不断减小，阵列像元数量不断增加，像元电荷传输速率也得到大幅提高。在基于PC机的机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照来完成图像的采集与数字化，并协调整个系统的重要设备。

图像采集卡直接决定了摄像头的接口为：黑白、彩色、模拟、数字等形式。

机器视觉技术的优势

针对量大面广的混凝土梁体

效率：工业自动化的快速发展，使生产效率大幅提升，从而对检测效率提出了更高的要求。人工检测效率是在一个固定区间，无法大幅提升，而在流水线重复且机械化的检测过程中，检察人员很容易出现疲劳而导致检测效率降低;而机器视觉能够更快的检测产品，特别是在生产线检测高速运动的物体时，机器能够提高检测效率，速度甚至能够到达人工10-20倍；

机器视觉检测设备-锂电池缺陷视觉检测系统

锂电池极片缺陷形成原因：锂电池极片的生产过程中，会因为涂布机、辊压机的原因产生露箔、暗斑、亮斑、掉料、褶皱等缺陷。涂布对于电池的性能有着很大的影响，极片涂布的一般工艺流程是：放卷一张力控制一自动纠偏一涂布一干燥一自动纠偏一张力控制一收卷。在涂布工艺中，涂料、辊压环节都有可能导片缺陷，严重影响锂电的性能和使用寿命，甚至发生，威胁人身安全和财产安生。而目前对于极片的缺陷检测，大部分的国内生产厂家均使用传统的人工检测，检测效率低下，受工人主观因素的影响，出现漏检，使不合格的极片流向下道工序，导致严重的后果，再者企业对效率要求的不断提高，基于机器视觉和数字图像处理技术的极片缺陷自动化检测必将取代人工检测成为以后的必然的发展方向。

机器视觉智能检测系统

应用表面缺陷检测系统，提高了检测的准确度和效率。那么，在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。首先，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析；第二，对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其特有的区域特征进行分类；第三，在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确和。通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。