机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。典型结构编辑一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：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。[2]机器视觉系统基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。

光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。亮度：当选择两种光源的时候，的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。⒎本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果。，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会。

此外还有：1自动光学检查2人脸识别3无人驾驶汽车4产品质量等级分类5印刷品质量自动化检测6文字识别7纹理识别8***......等机器视觉图像识别的应用。【机器视觉特点】⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；⒋针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm；⒍废品漏检率为0；⒎本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；⒐系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；⒑实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；⒒能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。

整个系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈***的双坐标CNC系统、摄像机图像获取系统和主从机平行处理系统。⒉ 金属板表面自动控伤系统金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法不仅易受主观因素的影响，而且可能会绘被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。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。其工作原理图如图8-6所示；在此系统中，采用激光器作为光源，通过滤波器滤除激光束周围的杂散光，扩束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照明被检查的金属板表面。