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由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。

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一套完整的视觉传感器会配备一个或是多个图形传感器，光投射器和必要的辅助设备，在发挥作用之前，相关人员需要对视觉传感器进行设置，设置的目的是明确视觉传感器应该获取的图像的要求，这样，一旦获取图像，视觉传感器就会将它与设置的图像信息要求做出对比、分析，符合要求的图片会被保留下来，不满足要求的图片就会被放弃，视觉传感器获取图像时不会受到角度的影响，即时图像并不能完全展示在它的视野内，视觉传感器依然能够过去完整、清晰的图像。

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机器视觉系比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动***，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。

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