机器视觉行业的专业人士都知道，机器视觉检测系统一般是通过CCD照相机将被监测的对象转换成图，传送给机器视觉是同种的图像处理系统实现的，在这个过程中，机器视觉系统地图像处理系统，会依据像素的分布和各个不同成像区域的亮度、颜色等不同的信息，将图像信号再次转化为数字化的信号。
这些信号所反映出来的监测项目的特征，将作为输出结果，为电脑或者人工判断提供参考依据，进而达到自动化、提高效率的目标。机器视觉系统实现这些工作原理，需要有几个典型结构的支持：
首先就是照明系统，与机器视觉相关的照明系统，又被称为机器视觉光源。可以这么说，照明是影响机器视觉系统输入和判断的最重要的因素之一，安徽机器视觉，因为它直接影响机器视觉系统输入数据的质量和分析依据，还有就是这个系统的实际应用效果。
通常情况下，按照目前机器视觉光源行业的状况， 机器视觉光源，是没有通用的机器视觉照明设备的，所以针对任何一个新开发的机器视觉系统，需要开发对应的机器视觉光源，找到最适用的照明设备和系统。
其次就是镜头了，镜头也在很大程度上决定了成像的效果，而选择好的镜头，就需要关注体现镜头配置的几个关键因素：如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离、中心点、节点、畸变等，这些都决定着镜头的质量，也关系到机器视觉系统的判读水平。故而，选用工业镜头时必须考虑视野、工作距离，CCD(摄像机成像传感器装置的尺寸)等因素。
另外，就是一些图像采集和机器选型方面的结构了。这些典型的结构决定了机器视觉系统的整体功能特性。由此可见，机器视觉领域，机器视觉设备，最重要最典型的结构就是机器视觉光源和工业镜头了，选择优质的机器视觉系统，必须先选择相应的机器视觉光源与之搭配，同时配置好优质的图像处理系统，也就是优质的工业相机和工业机关念头。
检测任务： 检测计算器键盘的表面缺陷。
检测任务： 缺陷包括：印刷不良（多印、少印、印刷不正）、刮伤、异物等所有缺陷
系统说明： 一直以来机器视觉在生产中的应用主要集中在定位方面。而在表面检测方面，由于种种原因机器视觉一直都得不到很好的应用，不难发现导致机器视觉不能很好发挥其功能的原因主要有以下几个方面：
1.待检产品的表面缺陷不易被检测到
2.待检产品的表面缺陷位置不易确定
3.待检产品的表面缺陷的大小有一定要求
4.待检产品的光线条件要求很高
5.待检产品往往印刷的颜色多样
机器视觉设备,安徽机器视觉,荣旭自动化(查看)由东莞市荣旭自动化科技有限公司提供。东莞市荣旭自动化科技有限公司（www.rxmv.net）是广东 东莞 ,工业自动控制系统及装备的翘楚，多年来，公司贯彻执行科学管理、创新发展、诚实守信的方针，很大限度的满足客户需求。在荣旭自动化领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创荣旭自动化更加美好的未来。
