机器视觉系统有个很书面的定义，就是使用机器代替人眼来作各种测量和判断的一个系统。机器视觉检测系统通常是选用CCD工业相机将被检查的对象转换成图画信号，然后传送给专用的图像处理体系，最后输出我们需要分析的图像数据的一个工业化的系统。
机器视觉系统可以依据像素散布和亮度、色彩等图像信息，将图像信号转变成数字化信号，这种图像处理系统通过对这些机器视觉信号进行各种运算来提取检测对象的特征，如常见的面积、数量、位置、长度等数据信息。
再依据预设的回应度和敏感度以及其它条件输出对应的检测结果，这些输出数据通常包括长度、视点、个数、合格/不合格、有/无等这些基本参数，可以代替人工高效的完成主动辨认和是别的功能。
从功用上讲，机器视觉系统最基本的有四大类功用：其一是尺寸的测量、其二是缺点检查、还有就是模式的辨认、最后一个非常重要的应用就是视觉定位。
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，宁夏机器视觉，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，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，是没有通用的机器视觉照明设备的，机器视觉介绍，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，最重要最典型的结构就是机器视觉光源和工业镜头了，机器视觉检测设备，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。
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