机器视觉系统通常被分为以下五大主要部分

机器视觉系统的核心结构分为五大模块：照明、镜头、相机、图像采集以及视觉处理器。以下是对这五大模块的详细解读，包括其功能、特性及工作原理。 **照明** 照明在机器视觉系统中扮演着关键角色，它直接关系到输入数据的质量和应用效果。一个有效的照明系统能够突出被测物的特征，减少背景干扰，使高速相机能清晰捕捉被测物。 高对比度的图像有助于简化系统难度并提升稳定性，而低对比度图像则可能导致处理时间延长和系统复杂度增加。照明设置对于机器视觉应用的成功至关重要，一个合适的照明系统能显著提高检测效率和准确性。 照明设备没有统一标准，因此针对特定应用需选择合适的照明装置。光源分为可见光和不可见光，其中白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯是常用的可见光源。可见光的稳定性问题是实际应用中需要解决的关键问题，同时环境光也可能影响图像质量。 照明系统按照射方法可分为背向照明、前向照明、结构光照明和频闪光照明等。背向照明可以获得高对比度图像，前向照明便于安装，结构光照明可用于三维信息解调，频闪光照明则利用高频光脉冲进行拍摄。 **镜头** 相机镜头由多个透镜、可变光圈和对焦环组成。操作者通过观察相机显示屏调整光圈和焦点，以确保图像明亮度和清晰度。选择镜头时需考虑焦距、目标高度、影像高度、放大倍数和影像至目标的距离等因素。选择与视场相符的透镜和以大景深聚焦图像是选择镜头时的重要原则。 

**相机** 机器视觉相机的目的是将镜头捕捉到的图像传输到机器设备上进行存储、分析和显示。 

**图像采集** 图像采集模块负责将相机捕捉到的图像信号转换为数字信号，以便后续处理和分析。 **视觉处理器** 视觉处理器是机器视觉系统的核心，负责对图像进行预处理、特征提取、模式识别和决策等任务。通过对这五大模块的深入了解，我们可以更好地理解机器视觉系统的原理和应用。根据相机类型，可以分为CCD相机和CMOS相机；按传感器结构特性，分为线阵相机和面阵相机；按扫描方式，分为隔行扫描相机和逐行扫描相机；按分辨率大小，分为普通分辨率相机和高分辨率相机；按输出信号方式，分为模拟相机和数字相机；按输出色彩，分为单色（黑白）相机和彩色相机；按输出信号速度，分为普通速度相机和高速相机；按响应频率范围，分为可见光（普通）相机、红外相机、紫外相机等。 CCD和CMOS是当前广泛应用的两种图像技术，它们的主要区别在于传输方式。 它们在性能上存在诸多差异，包括噪声、功耗、分辨率、灵敏度、成本等。在选择相机时，首先需明确需求：确定检测产品的精度要求、相机视野大小、检测物体速度以及是动态还是静态检测。在需求明确后，需确定硬件类型，包括确定相面像素大小、相机传输方式和触发方式。 **图像采集**在工业和科研应用中，图像采集卡的目标是从原始视频信号中获取精确的数字图像。机器视觉检测设备中的图像采集卡主要由视频输入、A/D转换、时序及采集控制、图像处理、总线接口及控制、输出及控制等模块组成。图像采集卡是机器视觉系统的重要组成部分，它直接决定了摄像头的接口类型：黑白、彩色、模拟、数字等。在选择图像采集卡时，需考虑不同工业相机类型，并关注卡的稳定性、价格、功能等因素。视觉处理器 视觉处理器将采集卡与处理器集成一体。在计算机速度较慢时，视觉处理器用于加速视觉处理任务。但随着计算机和采集卡性能的提升，视觉处理器使用频率降低。