我們先從機器視覺的定義開始，根據制造工程師協會的定義：機器視覺就是使用光學非接觸式感應設備自動接收并解釋真實場景的圖像以獲得信息控制機器或流程。
為了更好地理解機器視覺，下面，我們以啤酒廠采用的填充液位檢測系統為例來進行說明：
當每個啤酒瓶移動經過檢測傳感器時，檢測傳感器將會觸發視覺系統發出頻閃光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的圖像并將圖像保存到內存后，視覺軟件將會處理或分析該圖像，并根據啤酒瓶的實際填充液位發出通過-未通過響應。如果視覺系統檢測到一個啤酒瓶未填充到位，即未通過檢測，視覺系統將會向轉向器發出信號，將該啤酒瓶從生產線上剔除。操作員可以在顯示屏上查看被剔除的啤酒瓶和持續的流程統計數據。
另外，機器視覺系統還能夠進行物品測量，比如確定火花塞間隙或提供位置信息，引導機器人在制造組裝過程中將元件對位。
在這個應用示例中，填充液位檢驗系統僅可提供兩種結果，這顯示了二進制系統的特征：
1、 如果產品合格，則檢測結果為“通過”
2、 如果產品不合格，則檢測結果為“未通過”。
機器視覺的優勢究竟有哪些？
雖然人類視覺最擅長于對復雜、非結構化的場景進行定性解釋，但機器視覺則憑借速度、精度和可重復性等優勢，擅長于對結構化場景進行定量測量，舉例來說，在生產線上，機器視覺系統每分鐘能夠對數百個甚至數千個元件進行檢測。配備適當分辨率的相機和光學元件后，機器視覺系統能夠輕松檢驗小到人眼無法看到的物品細節特征。
另外，由于消除了檢驗系統與被檢驗元件之間的直接接觸，機器視覺還能夠防止元件損壞，也避免了機械部件磨損的維護時間和成本投入。通過減少制造過程中的人工參與，機器視覺還帶來了額外的安全性和操作優勢。此外，機器視覺還能夠防止潔凈室受到人為污染，也能讓工人免受危險環境的威脅。
機器視覺的應用領域
?識別
標準一維碼、二維碼的解碼
光學字符識別（OCR）和確認（OCV）
?檢測
色彩和瑕疵檢測
零件或部件的有無檢測
目標位置和方向檢測
?測量
尺寸和容量檢測
預設標記的測量，如孔位到孔位的距離
?機械手引導
輸出空間坐標引導機械手精確定位
機器視覺系統的分類
?智能相機
?基于嵌入式
?基于PC
機器視覺系統的組成
?圖像獲取：光源、鏡頭、相機、采集卡、機械平臺
?圖像處理與分析：工控主機、圖像處理分析軟件、圖形交互界面。
?判決執行：電傳單元、機械單元
?光源---種類
LED：壽命長/可以有各種顏色/便于做成各種復雜形狀/光均勻穩定/可以閃光；
熒光燈：光場均勻/價格便宜/亮度較LED高；
鹵素燈：亮度特別高/通過光纖傳輸后可做成；
氙燈：使用壽命約1000小時/亮度高，色溫與日光接近。
（大部分機器視覺照明采用LED）
?光源---光路原理
照相機并不能看見物體，而是看見從物體表面反射過來的光。
鏡面反射：平滑表面以對頂角反射光線
漫射反射：粗糙表面會從各個方向漫射光線
發散反射：多數表面既有紋理，又有平滑表面，會對光線進行發散反射
?光源---作用和要求
在機器視覺中的作用
照亮目標，提高亮度
形成有利于圖像處理的效果
克服環境光照影響，保證圖像穩定性
用作測量的工具或參照
良好的光場設計要求
對比度明顯，目標與背景的邊界清晰
背景盡量淡化而且均勻，不干擾圖像處理
與顏色有關的還需要顏色真實，亮度適中，不過曝或欠曝；
?光源---光場構造
明場：光線反射進入照相機
暗場：光線反射離開照相機
?光源---構造光源
使用不同照明技術對被測目標會產生不同的影響，以滾珠軸承為例：
?鏡頭---主要參數
工業的鏡頭大都是多組鏡片組合在一起的。計算時會忽略厚度對透鏡的影響將其等效成沒有厚度的播透鏡模型，即理想凸透鏡。
參數：焦距/視場/物距/像距/光圈/景深/分辨力/放大倍數/畸變/接口
分辨率：對色彩和紋理的分辨能力。
畸變：鏡頭中心區域和四周區域的放大倍數不相同。
畸變的校正一般用黑白分明的方格圖像來進行，過程并不復雜。一般如果畸變小于2%，人眼觀察不到；若畸變小于CCD的一個像素，攝像機也看不見。
?鏡頭---分類
專業攝影鏡頭
遠心鏡頭
?鏡頭---遠心鏡頭
在測量系統中，物距常發生變化，從而使像高發生變化，所以測得的物體尺寸也發生變化，即產生了測量誤差；
即使物距是固定的，也會因為CCD表面不易精確調整在像平面上，同樣也會產生測量誤差。
采用遠心物鏡中的像方遠心物鏡可以消除物距變化帶來的測量誤差，而物方遠心物鏡則可以消除CCD位置不準帶來的測量誤差。
?相機
種類：線&面、隔/逐、黑/彩、數/模、低/高、CCD/CMOS
指標：象元尺寸、分辨率、靶面大小、感應曲線、動態范圍、靈敏度、速度噪聲、填充因子、體積、質量、工作環境等
工作模式：Free run、Trigger（多種）、長時間曝光等
傳輸方式：GIGE，Cameralinker,模擬
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