机器视觉系统

机器视觉系统是指利用计算机技术和图像处理技术实现对图像或视频的感知、识别和理解，从而达到自动化控制、检测和监控等目的的系统。机器视觉系统已广泛应用于工业自动化、医疗、安防、智能家居等领域。

1.机器视觉系统的组成

机器视觉系统一般包括以下组成部分：

• 图像采集装置：如CCD或CMOS摄像头。
• 图像预处理模块：主要对采集到的图像进行去噪、增强、滤波等处理，以提高后续处理的准确性和可靠性。
• 特征提取模块：通过数学模型和算法，从预处理后的图像中提取出和识别对象相关的视觉信息，如形状、颜色、纹理等。
• 分类识别模块：对提取到的特征进行分类和识别，判断目标是否与所需目标匹配。
• 控制输出模块：根据识别和判断结果，对目标进行控制输出或者告警等操作。

2.机器视觉系统的工作原理

机器视觉系统的工作原理基于人类视觉系统的认知过程。它主要包括以下步骤：

• 图像采集：利用数字摄像机等设备获取物体的影像信息，以便后续分析处理。
• 图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理，使其更符合算法处理的条件。
• 特征提取：通过应用图像处理和计算机视觉等技术，从输入的图像中提取出与应用相关的特征参数。
• 分类识别：利用数学模型和算法，对提取出来的特征进行分类并判断是否符合需要。
• 输出控制：按照实际应用需求，将检测结果输出为信号或者控制执行机构进行相应的动作控制。
• 决策反馈：对执行结果进行反馈，并不断对算法进行优化和升级，提高整个系统的性能。