在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像的处理方法，它通常包括图像增强、图像的数据编码和图像传输、数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。经过这些图像处理后，这些输出图像的质量有了相当程度的改善，这样的处理，不仅改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析、处理和识别。线面针对机器视觉系统的图像处理技术，进行的讲解。

首先就是机器视觉系统的图像增强，图像的增强用于调整图像的对比度，饱和度等质量指标，视觉分拣，突出图像中的重要细节，从而改善人的视觉感受和实际感知的图像质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强，视觉分拣设备，从多方面多角度增强图像的现实效果和显示质量。

反映图像质量的一种工具叫做灰度直方图这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特表，这种图表所表示的参数，与对比度紧密相连，是反应图片质量的重要指标。

一般情况下，在计算机中表示的一幅二维数字的图像，可表示为一个数字矩阵，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，这个灰度值是离散化的整数，一般取0，1，……，255。这些离散的数据。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉是一项综合技术，机器人视觉分拣，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。 [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。在一些不适于人工作业的***工作环境或者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，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

检测界的扛把子丨正反面双面检测

中国印刷检测系统发展到今年已经有快20个年头了，在这些年中，从一开始大家将检测系统作为终端检测，清一色装在检品机上，代替人工做质量检测，到后来慢慢的在线检测盛行，越来越多的人将检测系统安装在印刷机以及复合机上，从终端检测慢慢变成了中间过程控制，随着检测系统的普及，越来越多新的使用方式也在逐渐开发出来，不同的行业，不同的工艺环节中，需要检测的缺陷类型、检测方式都会有不同的偏重，再也不是和从前一样，同一套系统满足所有应用环境了。

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