机器视觉系统开发承诺守信「万安智能」

武汉万安智能技术有限公司成立于2014年3月，是一家专注于为客户提供各类工业自动化相关的软件和系统产品的高科技公司。

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈检测：又可分为定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到很好的效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水1银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。

图像检测 Image measurement 将边缘检测的思路扩展到识别整幅图像，通常达到判别被检测的图像是否属于已知图像数据库中的某一幅图像，或者经过综合判别后，推断该图像与某一幅已知的图像相似的目的。图像检测Imagemeasurement将边缘检测的思路扩展到识别整幅图像，通常达到判别被检测的图像是否属于已知图像数据库中的某一幅图像，或者经过综合判别后，推断该图像与某一幅已知的图像相似的目的。图像检测有时也被用于从一幅已知图像中检索出某个给定的子图像。

有一些机器视觉是不需要图像处理的，如经过相机镜头等直接连接到显示器上观察的，结果好坏是由人来判断的，这时图像处理的过程是由人自己完成的，而不是计算机。机器视觉主要由5部分组成：照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器。还有一些图像传感器有固定的特性，如颜色传感器，那样只会有信号出来即可，也是没有图像处理的。

计算机视觉，一定是包含计算机的，而机器视觉，则不一定需要计算机，可以是智能相机，也可以是图像传感器，当然也可以使用计算机完成。

机器视觉系统一般是由：机器视觉光源，光学镜头，工业相机，传感器，图像分析处理软件，通讯接口等组成的。

光源：在目前的机器视觉应用系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键，光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、建索引build以及查询。其中 LED 光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用。