机器视觉三个主要部分为:光学系统、图像处理系统、执行机构及人机界面。具体说明如下。
(1）光学系统（眼球结构)
光学系统是机器视觉系统中不可或缺的部分，是用于采集适于处理的图片信息，如果没有适合的光学系统采集适于处理的图片，则难以有效地完成图像检测，甚至直接导致检测的失败。
因此，适合的光学系统是成功完成机器视觉应用的前提条件。一个典型的光学系统包括光源、相机、镜头。
而光学系统的基本要素有分辨率、像素、光圈、焦距、景深和视野（FOVDOV)、光源与成像（亮场和暗场)、相机和光源工作距离等重要参数。光学系统的深入研究及应用已有百年，一般自动化方案都只做光学系统合适度匹配。
(2）图像处理系统
图像处理系统是机器视觉系统的核心,光学系统取得图像后，我们需要对图像进行处理分析和计算并输出，检测结果。图像本身只能在图像处理后找到图像中所需的特征，以便进一步执行其他命令动作。
图像处理系统包括软件和硬件两部分，目前市场主流的机器视觉图像处理系统有两种；
PCBased系统
PCBased系统采用PC作为处理平台,通过图像采集卡和模拟相机或直接通过数字相机采集图片,依托PC处理平台,处理速度快，可运行复杂的图像处理算法;可带多个相机;可根据用户要求自行开发处理程序和用户界面。但由于其开发工具为高级编程语言，开发周期长,难度大，维护成本较高。等同自行重新开发完成新的应用模块
嵌入式系统(智能相机)
嵌入式系统将相机、图像采集模块、处理器、存储器、通讯模块、I/O集成一体，稳定性更高，开发周期较短，难度相对较低，但由于其硬件结构限制,通常只能带一至两个相机，程序开发不如PCBased系统灵活，运行速度和算法复杂度不如PCBased系统。等同购入公版模块,方便但用途受限
两种系统各有利弊。
检测点数少,检测要求可能发生变化，项目周期紧急的应用更适合选用嵌入式系统;检测点数多，速度要求高,检测要求相对稳定，项目周期宽松的应用更适合选用PCBased系统。开发平台、应用软件、图像处理软件是否先进是机器视觉应用成功的关键。
(3）执行机构及人机界面（运动控制系统)
在完成所有的图像采集和图像处理工作之后，我们需要输出图像处理的结果，并进行动作(报警、剔除、位移等),并通过人机界面显示生产信息，并在型号、参数发生改变时对系统进行切换和修改工作。
作为工业机器人的核心部件之一，机器人控制系统对机器人的性能有决定性的影响。它的运动控制相当于自动化的一个分支。
使用伺服机构装置驱动，例如液压泵，以线性地执行或电机来控制机器的位置以及速度，随着当前机器人技术的提升，机器人的精度及速度都已达到非常高的水平了。
机器视觉不是单一的应用。
三个部分缺一不可,选取合适的光学系统，采集适合处理的图像，是完成视觉检测的基本条件，开发稳定可靠的图像处理软件是视觉检测的核心任务，可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能的临门一脚。
机器视觉技术使机器具有感知外界的眼睛,使机器具有与人类相同的视觉功能,从而实现各种检测、判断、识别和测量功能。现在机器视觉的软硬件产品逐渐演变为产品生产和制造各阶段的重要组成部分。
因此，这对系统的集成提出了更高的要求。很多自动化公司需要集成的生产自动化系统,需要集合机器视觉与多种工业生产器械共同协同运作，比如工业机器人。它广泛应用于状态监测、成品检验和质量控制等多领域。
随着技术的不断进步，机器人与人之间的视觉差距正在逐渐缩小。视觉技术的成熟和发展使其在工业制造中得到越来越广泛的应用。
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjsbszl/3472.html
