图像采集像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是采集卡(2张)它扮演一个非常重要。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。2%，其中智能相机、软件、光源和
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图像采集像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是采集卡(2张)它扮演一个非常重要。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的水平。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。 [6] 产展编辑机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。⒋印刷质量检测系统：该系统利用图像处理技术，通过对生产流水线上的20多项特征（号码、盲文、图案等）进行比较分析，检测的质量，替代传统的人眼辨别的方法。
此外还有：1自动光学检查2人脸识别3无人驾驶汽车4产量等级分类5印刷量自动化检测6文字识别7纹理识别8定位......等机器视觉图像识别的应用。【机器视觉特点】⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；⒋针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm；⒍废品漏检率为0；纳米(nm)即为10-9m，纳米技术定义为尺寸或公差范围为0。⒎本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；⒐系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；⒑实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；⒒能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。
系统组成一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。技术解析编辑基本概念“机器视觉”，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。例如在工业配件上LED已经成为主导光源，它的小尺寸使成像参数的测定变得容易，他们的性和稳定性非常适用于工厂设备。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
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