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机器视觉系统集成技术
                                                                                                       机器视觉系统集成技术
作者：www.ckvision.net
 
机器视觉(Machine Vision)作为光电技术应用的一个特定领域，目前已经发展成为一个前景光明、活力无限的行业，年平均增长速度超过2O％ 。机器视觉广泛应用于微电子、电子产品、汽车、医疗、印刷、包装、科研、**等众多行业。涉及技术一致，应用差异明显，是各种机器视觉应用系统的共同特点。

机器视觉系统集成时，涉及到多门技术，*基本的系统也需要照明、成像、图像数字化、图像处理算法、计算机软件硬件等，稍微复杂一点的系统还会用到机械设计、传感器、电子线路、PLC、运动控制、数据库、SPC等等。要把这么多不同方面的技术和知识组合到系统里，使其相互**配合并稳定地工作，对系统集**员提出了很高的要求。作者根据多年的经验，讲解了机器视觉系统集成时所涉及的各种技术、需要综合考虑的因素以及评估机器视觉系统项目成功的可能性的方法。

中国经济经过数十年的高速发展，在很多领域完成了从无到有、从不能到可以的跃变，现在已经到了提高生产效率和产品质量、残酷竞争的阶段，很多原来使用的人工工序正逐渐被机器所取代，从而对机器视觉系统产生了越来越多的需求。而机器视觉技术本来就是为了解决生产中的各种问题发展起来的。在人类的生产活动中，人的眼睛担负着很多重要的任务，例如放置和固定工件、观察和估计位置、检测外观尺寸、确定产品的一致性、检验产品质量等。这些工作正在越来越多地被机器视觉系统取代，一方面是随着对生产速度和产品质量的要求越来越高，对检测速度和精度的要求超过了肉眼的能力；另一方面是因为成像技术、计算机技术或图像处理技术的发展，机器视觉系统能够完成的任务越来越复杂，成本也越来越低。然而，机器视觉技术作为一门新兴技术，引人中国时间并不长，真正有经验的系统集**员也不多，而机器视觉系统涉及到照明、成像、电子、自动控制、计算机软件硬件、机械设计、传感器、光学等各方面，把这些不同的技术集成到1个系统内，并使其相互**配合工作，本身就是艰巨的任务。本文试图根据作者多年的经验，就机器视觉系统集成技术给出一些建议，期望能够帮助使用机器视觉系统的用户评估其系统并在做出合理决策时提供参考，给研制系统的技术人员和公司提供一些成功的经验。本文将介绍需求分析、资源配置、系统集成等几个方面的内容。
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