机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是在工业生产过程中，用机器代替人类视觉对产品外形特征做100%测量和判断，也就是为机器植入了眼睛和大脑。

在现代工业零件制造领域，经常需要对半成品及成品进行几何尺寸及外观缺陷的检测，同时，这些检测需要较高的检测精度和较快的检测速度，传统的接触式人工检测方式不仅繁琐劳动强度大，而且检测的速度很慢，人为造成的测量误差也不少。同时在检测过程中，与工件所进行的接触式测量，难免会对工件表面造成损伤，因此非接触式的机器视觉系统开始迅速发展，更多的应用于工业制造中的各个领域。食品行业自动化进程的***后一个包装环节的创新，让食品行业对品质要求更加严格标准，并达到高度的一致。

图像的获取

图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：

＊ 照明

＊ 图像聚焦形成

＊ 图像确定和形成摄像机输出信号

1、照明

照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。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，以达到较佳效果。

过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、钠光灯。但是，这些光源的一个较大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。

另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。

由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。但是不可见光不利于检测系统的操作，且价格较高，所以，目前在实际应用中，仍多用可见光作为光源。

二次元影像测量仪也称影像测量仪、二次元影像仪，是由高解析度CCD镜头、连续变倍物镜、彩色显示器、精密光栅尺、多功能数据处理器、数据测量软件与高精密工作台组成的高精度光学影像测量仪器。作为准确到微米级的测量仪器，后期的使用和维护***中需要格外注意。如果使用和维护不当，不仅会缩短影像测量仪的使用寿命，而且测量精度也无法得到保证。锥体图像数据结构法和标记松弛迭代法同样是利用像素空间分布关系，将边邻的像素作合理的归并。

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