图像采集单元包含光源、镜头、相机、图像采集卡等。图像获取是机器视觉检测的一步，实际上就是将待测目标的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据，并传送给图像处理单元；

图像处理和分析单元的核心为图像处理分析软件。它包含图像增强与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等。同时输出目标的质量评判、规格测量等分析结果给控制与执行单元。好的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并更大限度地减少对硬件系统的依赖性，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。

控制与执行单元包含电传与机械设备。对于整个机器视觉系统而言，核心目的就是为了保证产品质量，剔除掉不良品。因此控制与执行单元也就成为机器视觉检测尤为关键的一环，图像分析结果输出至图像界面，或通过电传单元传递给机械单元执行相关操作，视觉设备厂家，如报警、剔除等，或者是通过机械臂直接执行抓举、分拣等动作。

人力成本的不断提升，视觉设备现货，促使机器视觉产业进一步发展。近年来，各地低工资标准的不断提高，使人工和管理成本成为制造型企业大的成本支出。随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉，取代人工来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提率并降低成本，天津视觉设备，从而实现生产效率的较大化。

近年来，机器视觉软硬件技术不断取得突破，以工业相机、图像采集卡、光源及图像处理软件为核心的视觉产品日益完善，成本也在继续下降，促成了工业视觉水平的加速发展。同时，机器视觉与多种技术融合逐步深入，不断提升智能制造自动化水平。而制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步增加，应用领域逐渐扩大，将推动企业加速发展产品功能创新，视觉设备参数，以满足用户个性化需求。

应用领域

机器视觉起步阶段，主要应用于半导体和电子行业，经过多年的发展，机器视觉目前在食品、汽车、日用品、航空航天、***、纺织等众多领域得到更多应用。广泛的应用也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据、判断动作等逐步朝着更具开放性的方向发展。随着智能制造启动实施，各行各业对应用机器视觉的工业自动化、智能化需求日益凸显，市场发展潜力巨大，其市场复合年增长率达到9.3%。需求量的逐年增加将扩大机器视觉的发展空间，企业将从产品供应商向系统解决方案提供商转型，以智能制造需求为导向，加速研发与生产线或测试控制系统配合使用的工业视觉解决方案，助力制造业转型升级。

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