在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，机器视觉相机，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证百分之百的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。
流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
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，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，镇江机器视觉，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 展览，是没有通用的机器视觉照明设备的，机器视觉报价，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，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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