机器视觉是一项综合技术，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捕捉、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
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危险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。
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中国正成为世界机器视觉发展活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。
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机器人视觉光源选型基本要素
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对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
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亮度：当选择两种光源的时候，的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会。
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鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。
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好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验
机器人视觉环境适应性和稳定性
光照变化：光照条件对机器人视觉的影响巨大。不同的光照强度、颜色、角度和阴影等因素都会导致图像的质量和特征发生变化，从而影响目标的检测和识别准确率。例如，在户外环境中，白天和夜晚的光照差异、阴天和晴天的光照变化，以及室内环境中灯光的闪烁等，都可能使机器人视觉系统出现误判或无法准确识别目标。
背景干扰：复杂的背景环境，如纹理丰富的背景、相似颜色或形状的背景物体等，会增加目标提取和识别的难度。机器人视觉系统可能会将背景中的物体误识别为目标，或者难以从背景中准确分离出目标物体。
振动和运动模糊：在机器人运动过程中，相机的振动或机器人本身的运动可能会导致图像模糊，影响视觉系统对目标的识别和定位。特别是在高速运动的场景下，如自动驾驶汽车或高速机器人操作，运动模糊是一个严重的问题。
机器人视觉是什么
机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。
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计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述
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