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。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，照像机拍摄要求与光源同步。促成行业大发展的主要有以下几个因素，首先是需求大，随着制造行业的不断革新升级，对机器视觉检测的需求也在不断扩大，自动化生产到检测到包装和运输正在不断融合。

图像聚焦形成

被测物的图像通过一个透镜聚焦在敏感元件上，如同照像机拍照一样。所不同的是照像机使用胶卷，而机器视觉系统使用传感器来图像，传感器将可视图像转化为电信号，便于计算机处理。

选取机器视觉系统中的摄像机应根据实际应用的要求，其中摄像机的透镜参数是一项重要指标。透镜参数分为四个部分：放大倍率、焦距、景深和透镜安装。

图像数据编码一般采用预测编码，即将图像数据的空间变化规律和序列变化规律用一个预测公式表示，如果知道了某一像素的前面各相邻像素值之后，可以用公式预测该像素值。采用预测编码，一般只需传输图像数据的起始值和预测误差，因此可将8比特/像素压缩到2比特/像素。眼见为实，讲的就是人眼见到的获取到的信息才是本身这件事情应该表达的样子，任何描述所产生的想象都是不具体的。

变换压缩方法是将整幅图像分成一个个小的（一秀取8*8或16*16）数据块，再将这些数据块分类、变换、量化，从而构成自适应的变换压缩系统。该方法可将一幅图像的数据压缩到为数不多的几十个特传输，在接收端再变换回去即可。

边缘锐化

图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。它是早期视觉理论和算法中的基本问题，也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。

机器视觉就是用机器代替人眼来进行测量和判断，其特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合人工作业的***工作环境，或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉。同时在大批量生产过程中，人工视觉检测效率低且精度不高，而用机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，因此被广泛应用于工况监视、产品检验和质量控制等领域。应行业应用需求，各类机器视觉检测系统及设备陆续面世，为了提高产品精密产品的质量和性能、缩短检测周期、降低人力成本，欣维视觉（x***is）为解决精密检测问题，推出一系列机器视觉检测设备，并已成功投入工业应用。

机器视觉在我国从起步发展至今，已超过15年的发展历程，随着工业自动化水平的不断提高，机器视觉已进入高速发展阶段，在效率、速度、精度、稳定性等方面均有大幅提升。机器视觉能得以不断发展，取决于以下三大驱动因素：应用领域、成本控制、技术创新。

气门尺寸自动检测设备：本方案采用机器视觉技术路线，运用阴影投射原理测试气门轴向各截面的尺寸。光幕传感器沿气门轴向运动，通过扫描气门外形，获得气门轴向及径向尺寸；使气门转动，可通过光幕传感器获得径向跳动数据；并自动判定是否合格。

快速检测设备：此设备为单位专用，综合体现了在机器视觉技术运用领域的娴熟程度：利用机器视觉和激光测试技术，可自动快速地检测的尺寸与外观缺陷，检测指标有16个小项，全部综合在一台设备里进行，检测效率每分钟达到65个，并能自动分装合格品和不合格品。简单而言，机器视觉就是让机器具备像人一样的视觉功能，代替人眼来实现自动化生产中的识别、测量、检测、判断。